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高分辨率遙感影像場景智能理解 版權(quán)信息
- ISBN：9787030714374
- 條形碼：9787030714374 ; 978-7-03-071437-4
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
高分辨率遙感影像場景智能理解 內(nèi)容簡介
本書是根據(jù)作者在遙感大數(shù)據(jù)智能處理及知識挖掘理論與方法的研究積累，以及在人工智能技術(shù)驅(qū)動及多領(lǐng)域技術(shù)交叉融合下高分辨率遙感影像場景智能理解的近期新研究成果撰寫的，系統(tǒng)闡述高分辨率遙感影像場景智能理解各個層次研究任務(wù)的近期新理論和技術(shù)，分別介紹遙感影像場景理解的研究進(jìn)展及趨勢、遙感影像場景標(biāo)記任務(wù)、遙感影像場景檢索任務(wù)、遙感影像場景分類任務(wù)、遙感影像場景目標(biāo)檢測任務(wù)、遙感影像場景語義分割任務(wù)，以及遙感影像場景圖生成任務(wù)。 本書可作為從事遙感影像理解研究與應(yīng)用的科研及技術(shù)人員的參考用書，也可作為攝影測量與遙感專業(yè)本科生、研究生的教材。
高分辨率遙感影像場景智能理解 目錄
目錄第1章 緒論 11.1 國內(nèi)外研究進(jìn)展 11.2 本書的研究內(nèi)容 4第2章 多特征自動分級聚合引導(dǎo)的快速遙感影像場景標(biāo)記 52.1 概述 52.2 研究方法 62.2.1 遙感影像的多特征表達(dá) 72.2.2 基于分層相似性擴(kuò)散的樣本自動聚合 92.2.3 基于樣本庫自動聚合的關(guān)鍵樣本自動挑選 112.3 實驗結(jié)果與分析 112.3.1 實驗數(shù)據(jù)集與評價指標(biāo) 112.3.2 重要參數(shù)的敏感性分析 122.3.3 分層擴(kuò)散的有效性分析 142.3.4 與已有方法的對比分析 142.4 本章小結(jié) 16第3章 基于單模態(tài)深度哈希網(wǎng)絡(luò)的同源遙感影像場景檢索 173.1 概述 173.2 研究方法 173.2.1 單模態(tài)深度哈希網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 173.2.2 基于單模態(tài)深度哈希網(wǎng)絡(luò)的同源遙感影像場景檢索算法 203.3 實驗結(jié)果與分析 213.3.1 實驗設(shè)置與評價指標(biāo) 213.3.2 基于有限標(biāo)記樣本數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果分析 213.3.3 基于充足標(biāo)記樣本數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果分析 263.4 本章小結(jié) 29第4章 基于跨模態(tài)深度哈希網(wǎng)絡(luò)的跨源遙感影像場景檢索 314.1 概述 314.2 研究方法 314.2.1 跨模態(tài)深度哈希網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 324.2.2 基于跨模態(tài)深度哈希網(wǎng)絡(luò)的跨源遙感影像場景檢索算法 344.3 實驗結(jié)果與分析 354.3.1 實驗數(shù)據(jù)集與評價指標(biāo) 354.3.2 約束項的有效性分析 354.3.3 重要參數(shù)的敏感性分析 374.3.4 目標(biāo)函數(shù)的收斂性分析 384.3.5 與已有方法的對比分析 404.4 本章小結(jié) 43第5章 基于容錯性深度學(xué)習(xí)的遙感影像場景分類 455.1 概述 455.2 研究方法 465.2.1 多特征協(xié)同表示分類器 465.2.2 面向遙感影像場景分類的容錯性深度學(xué)習(xí)方法 505.2.3 基于噪聲標(biāo)簽的遙感影像場景分類網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 525.3 實驗結(jié)果與分析 535.3.1 實驗數(shù)據(jù)集與評價指標(biāo) 535.3.2 在仿真噪聲數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果分析 545.3.3 在真實噪聲數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果分析 575.4 本章小結(jié) 59第6章 知識圖譜表示學(xué)習(xí)驅(qū)動零樣本遙感影像場景分類 606.1 概述 606.2 研究方法 616.2.1 知識圖譜的構(gòu)建 616.2.2 知識圖譜的表示學(xué)習(xí) 676.2.3 零樣本遙感影像場景分類 706.3 實驗結(jié)果與分析 736.3.1 實驗數(shù)據(jù)集與評價指標(biāo) 736.3.2 重要參數(shù)的敏感性分析 746.3.3 與已有方法的對比分析 756.4 本章小結(jié) 78第7章 基于場景標(biāo)簽約束深度學(xué)習(xí)的遙感影像目標(biāo)檢測 797.1 概述 797.2 研究方法 797.2.1 基于場景級標(biāo)簽監(jiān)督的深度網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化 807.2.2 基于深度網(wǎng)絡(luò)的多類別遙感影像目標(biāo)檢測 817.3 實驗結(jié)果與分析 837.3.1 實驗數(shù)據(jù)集與評價指標(biāo) 837.3.2 類激活圖的可視化結(jié)果分析 847.3.3 重要參數(shù)的敏感性分析 857.3.4 與已有方法的對比分析 877.4 本章小結(jié) 88第8章 聯(lián)合深度學(xué)習(xí)和知識推理的遙感影像場景語義分割 898.1 概述 898.2 研究方法 898.2.1 推理單元的建立 908.2.2 地學(xué)知識的推理 918.2.3 深度語義分割網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法 948.3 實驗結(jié)果與分析 958.3.1 實驗數(shù)據(jù)集與評價指標(biāo) 958.3.2 重要參數(shù)的敏感性分析 958.3.3 中間過程的可視化結(jié)果分析 968.3.4 與已有方法的對比分析 988.4 本章小結(jié) 100第9章 知識圖譜引導(dǎo)的大幅面遙感影像場景圖生成 1029.1 概述 1029.2 研究方法 1039.2.1 知識圖譜引導(dǎo)的目標(biāo)關(guān)系搜索優(yōu)選 1049.2.2 知識圖譜引導(dǎo)的目標(biāo)關(guān)系預(yù)測 1049.3 實驗結(jié)果與分析 1059.3.1 實驗數(shù)據(jù)集與評價指標(biāo) 1059.3.2 重要參數(shù)的敏感性分析 1069.3.3 與已有方法的對比分析 1079.4 本章小結(jié) 108第10章 總結(jié)與展望 10910.1 總結(jié) 10910.2 展望 109參考文獻(xiàn) 110
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