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高分辨率遙感影像分割與分類 版權(quán)信息
- ISBN：9787576611434
- 條形碼：9787576611434 ; 978-7-5766-1143-4
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
高分辨率遙感影像分割與分類 內(nèi)容簡介
本書系統(tǒng)的介紹了高分辨率遙感影像分割與分類的相關(guān)概念、原理、方法、步驟和新進(jìn)展等，具體框架模型和實(shí)現(xiàn)方法都有著鮮明的特色，內(nèi)容涵蓋多分支融合網(wǎng)絡(luò)、基于 CNN 的雙邊融合網(wǎng)絡(luò)、小卷積特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)、局部與混合擴(kuò)張卷積融合網(wǎng)絡(luò)、預(yù)激活殘差注意力網(wǎng)絡(luò)、基于多判別器生成對抗網(wǎng)絡(luò)、以及3D-2D多分支特征融合和密集注意力網(wǎng)絡(luò)模型在高光譜分辨率遙感影像分類中的應(yīng)用；基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法和博弈論的高光譜影像降維方法；以及基于SReLU和用于快速目標(biāo)識別的高空間分辨率遙感影像分割的技術(shù)、方法和具體應(yīng)用。本書內(nèi)容新穎、理論聯(lián)系實(shí)際，書中不僅詳細(xì)介紹了常用的高光譜影像數(shù)據(jù)集和分類精度評價指標(biāo)、且實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)翔實(shí)，分割與分類方法步驟清晰，能夠有效地指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)的順利開展。它涉及高分辨率遙感影像分割、特征提取、影像分類等諸多相關(guān)技術(shù)，具學(xué)術(shù)價值及實(shí)踐指導(dǎo)意義。本書既可用作高等院校計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)工程、人工智能和大數(shù)據(jù)等相關(guān)專業(yè)課程的教材，實(shí)驗(yàn)實(shí)訓(xùn)指導(dǎo)書，又可用作遙感技術(shù)與應(yīng)用、地球信息科學(xué)、土地資源管理等相關(guān)專業(yè)的研究生和高年級本科生、工程技術(shù)人員的參考書，也可供對高光譜遙感進(jìn)行研究的科研人員閱讀。
高分辨率遙感影像分割與分類 目錄
**章 高分辨率遙感影像
1.1 引言
1.2 高分辨率遙感
1.3 高光譜影像分類
1.3.1 研究現(xiàn)狀
1.3.2 高光譜影像數(shù)據(jù)集
1.3.3 評價指標(biāo)
1.4 高分辨率遙感影像的分割
第二章 多分支融合網(wǎng)絡(luò)在高光譜影像分類中的應(yīng)用
2.1 引言
2.2 用于HSI分類的多分支融合CNN模型
2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.2.2 多分支融合CNN模型
2.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
2.3.1 數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
2.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
2.4 總結(jié)與討論
第三章 基于CNN的雙邊融合網(wǎng)絡(luò)在高光譜影像分類中的應(yīng)用
3.1 引言
3.2 用于HSI分類的雙邊融合CNN模型
3.2.1 雙邊融合塊網(wǎng)絡(luò)
3.2.2 雙邊融合塊
3.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
3.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
3.3.2 模型合理性測試
3.3.3 小樣本測試
3.3.4 與其他模型的比較
3.4 總結(jié)與討論
第四章 小卷積特征重用模型在高光譜影像光譜-空間分類中的應(yīng)用
4.1 引言
4.2 小卷積-特征重用模型
4.2.1 相關(guān)方法和概念
4.2.2 小卷積
4.2.3 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
4.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
4.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
4.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 總結(jié)與討論
第五章 基于多尺度近端特征拼接網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類方法
5.1 引言
5.2 基本原理
5.2.1 空洞卷積
5.2.2 傳統(tǒng)的多尺度濾波器模塊
5.2.3 特征拼接
5.2.4 算法描述
5.3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果
5.3.1 數(shù)據(jù)集和實(shí)驗(yàn)設(shè)置
5.3.2 內(nèi)部參數(shù)選取
5.3.3 與其他典型方法的比較
5.4 總結(jié)與討論
第六章 深度置信網(wǎng)絡(luò)在高光譜影像光譜-空間分類中的應(yīng)用
6.1 引言
6.2 相關(guān)方法
……
第七章 局部與混合擴(kuò)張卷積融合網(wǎng)絡(luò)在高光譜影像分類中的應(yīng)用
第八章 預(yù)激活殘差注意力網(wǎng)絡(luò)在高光譜影像分類中的應(yīng)用
第九章 基于多判別器生成對抗網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類方法
第十章 基于3D-2D多分支特征融合和密集注意力網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類方法
第十一章 基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法和博弈論的高光譜影像降維方法
第十二章 基于SReLU的高分辨率遙感影像分割方法
第十三章 用于快速目標(biāo)識別的高分辨率遙感影像分割方法
展開全部
高分辨率遙感影像分割與分類 作者簡介
周惠，江蘇南京人，南京工業(yè)職業(yè)技術(shù)大學(xué)副教授，計算機(jī)與軟件學(xué)院“網(wǎng)絡(luò)工程技術(shù)”專業(yè)負(fù)責(zé)人，江蘇省“333工程”中青年科學(xué)技術(shù)帶頭人，教育部語合中心資助孔子學(xué)院公派教師，“省高校優(yōu)秀科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)”成員，研究方向?yàn)閳D像處理與數(shù)據(jù)質(zhì)量，近年來發(fā)表高水平學(xué)術(shù)論文20余篇，獲得國家發(fā)明專利授權(quán)7項(xiàng)、軟件著作權(quán)授權(quán)5項(xiàng)。主持橫向課題多項(xiàng)，主要參與國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、江蘇省自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、水利部流域數(shù)字孿生重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放科研基金項(xiàng)目、江蘇省工業(yè)感知及智能制造裝備工程研究中心項(xiàng)目等多項(xiàng)科研課題。 高紅民，江蘇儀征人，博士，河海大學(xué)副教授。2014年于河海大學(xué)獲計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)博士學(xué)位。作為項(xiàng)目負(fù)責(zé)人主持了國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目、江蘇省科技成果轉(zhuǎn)化面上項(xiàng)目子課題、中國博士后科學(xué)基金面上資助項(xiàng)目，參與了國家科技支撐計劃項(xiàng)目子課題、國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項(xiàng)目子課題等10多項(xiàng)課題。主持獲得了省部級科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文40余篇，獲得國家發(fā)明專利15項(xiàng)，出版學(xué)術(shù)專著一部。目前主要從事智能計算方法，遙感影像處理及海洋監(jiān)測應(yīng)用、智能系統(tǒng)開發(fā)與集成等方面的教學(xué)和研究工作。
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