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基于深度學習的多極化合成孔徑雷達圖像解譯 版權信息
- ISBN：9787560662022
- 條形碼：9787560662022 ; 978-7-5606-6202-2
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于深度學習的多極化合成孔徑雷達圖像解譯 內容簡介
本書主要討論多極化合成孔徑雷達圖像的圖像解譯方法，重點是地物分類和識別方法，書中利用深度學習的先進模型和方法解決少樣本的地物分類問題，獲得較高的分類精確度。本書引入了作者團隊*新的科研成果，由淺入深地介紹了5個深度學習方法， 包括稀疏濾波和近鄰保持的深度學習方法、 距離度量的深度學習方法、 半監督卷積神經網絡的深度學習方法、 半監督生成對抗網絡的深度學習方法和圖卷積網絡的深度學習方法以及相應的訓練策略和分類方法，解決少樣本的多極化合成孔徑雷達圖像的地物分類問題。介紹方法時均給出了真實的合成孔徑雷達數據集上的實驗結果， 以驗證所述方法能提升地物分類的正確率和效率。
本書適合作為合成孔徑雷達圖像處理、 識別、數據處理方向的研究生教材，也適合作為相關專業研究人員的參考書。
基于深度學習的多極化合成孔徑雷達圖像解譯 目錄
第1章概論
1.1研究背景
1.1.1多極化SAR數據的表示形式
1.1.2多極化SAR數據的極化特征
1.2多極化SAR地物分類方法
1.2.1無監督分類方法…
1.2.2有監督分類方法…
1.2.3半監督分類方法?
1.3本章小結
第2章基于稀疏濾波和近鄰保持的深度學習方法2.1背景與相關工作
2.1.1多極化SAR數據預處理
2.1.2稀疏濾波
2.2方法原理
2.2.1深度稀疏濾波網絡
2.2.2近鄰保持正則項
2.2.3算法步驟
2.3實驗結果與分析
2.3.1數據實驗
2.3.2 荷蘭Flevoland 地區的AIRSAR數據實驗結果
2.3.3荷蘭Flevoland地區的子圖數據實驗結果
2.3.4 美國 San Francisco 地區的 RADARSAT-2 數據實驗結果……… 21
2.3.5丹麥Foloum地區的EMISAR數據實驗結果
2.3.6 西安地區的RADARSAT-2數據實驗結果
2.4本章小結
第3章基于距離度量學深度學習方法
3.1距離度量學習
3.2大邊界近鄰算法
3.3方法原理
3.3.1半監督大邊界近鄰算法
3.3.2空間信息
3.3.3算法步驟
3.4實驗結果與分析
3.4.1數據實驗
3.4.2荷蘭Flevoland地區的AIRSAR數據實驗結果
3.4.3荷蘭Flevoland地區的子圖數據實驗結果
3.4.4 美國 San Francisco地區的RADARSAT-2數據實驗結果……… 40
3.4.5丹麥Foloum地區的EMISAR數據實驗結果
3.4.6西安地區的RADARSAT-2數據實驗結果
3.5本章小結
第4章基于半監督卷積神經網絡的深度學習方法
4.1基于半監督卷積神經網絡的多極化SAR地物分類
4.1.1空間信息
4.1.2非監督預訓練
4.1.3網絡結構與訓練方法
4.2實驗結果與分析
4.2.1數據實驗
4.2.2 荷蘭Flevoland 地區的AIRSAR數據實驗結果
4.2.3荷蘭Flevoland地區的子圖數據實驗結果
4.2.4 美國San Francisco 地區的RADARSAT-2數據實驗結果
4.2.5西安地區的RADARSAT-2數據實驗結果
4.3本章小結
……
6.3.3半監督圖卷積網絡快速實現方法
6.3.4大規模多極化SAR數據上的圖卷積網絡…
6.4實驗結果與分析…
6.4.1分類結果
6.4.2算法運行時間比較
6.5本章小結
參考文獻…
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