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| 內容簡介： |
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复杂地质环境主要体现在景观类型复杂、地形地貌复杂、地质背景复杂等方面。复杂地质环境遥感影像智能解译对地理国情监测、灾害调查与监测及军事战场环境分析与作战等均具有重要的意义。本书首先介绍复杂地质环境场景的遥感影像特征、遥感影像分类尤其是遥感影像场景分类的相关研究基础及遥感影像场景数据集，然后结合注意力、多尺度、深度学习、度量学习等理论与技术分别对不同类型的复杂地质环境遥感影像智能解译展开研究。本书通过对理论、方法、模型、数据、实验的详细描述与分析，充分介绍当前复杂地质环境遥感影像智能解译中的各种新理论与新方法。
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| 目錄：
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目录第1章复杂地质环境遥感影像场景分类概述11.1遥感影像场景概念11.2遥感影像场景分类概念及难点分析21.2.1概念21.2.2难点分析21.3复杂地质环境遥感影像场景特征及应用31.4国内外研究进展41.4.1基于底层特征提取的遥感影像场景分类方法41.4.2基于中层特征提取的遥感影像场景分类方法41.4.3基于深度学习的遥感影像场景分类方法5第2章遥感影像智能分类理论与关键问题82.1相关理论82.1.1卷积神经网络理论82.1.2主流卷积神经网络132.2精度评价方法172.3遥感影像智能分类关键问题19第3章遥感影像场景数据集203.1公开的遥感影像场景数据集203.1.1UCM数据集203.1.2AID数据集213.1.3NWPU-RESISC45数据集213.2植被覆盖区地貌遥感影像场景数据集制作223.2.1数据集制作区域基本情况223.2.2数据集地貌成因标签解译流程243.2.3数据集制作方法283.2.4数据集描述303.3山区景观遥感影像场景数据集制作313.3.1数据区域及数据源313.3.2数据集制作流程323.3.3山区地理遥感影像场景数据集制作34第4章基于注意力和多尺度特征融合的遥感影像场景分类354.1模型构建364.1.1多尺度特征融合网络364.1.2通道注意力模块384.1.3基于注意力和多尺度特征融合的遥感影像场景分类网络394.2实验设置404.3实验结果与分析414.3.1UCM数据集实验结果与分析414.3.2AID数据集实验结果与分析434.3.3NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析44第5章基于深度度量学习的遥感影像场景分类485.1模型构建495.1.1k最近邻495.1.2近邻成分分析495.1.3可扩展近邻成分分析515.1.4基于深度度量学习的遥感影像场景分类网络525.2实验设置525.3实验结果与分析535.3.1AID数据集实验结果与分析535.3.2NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析55第6章基于自适应学习的遥感影像场景分类596.1模型构建596.1.1多尺度密集连接网络596.1.2基于自适应学习的遥感影像场景分类网络626.2模型性能优化636.2.1预算批分类636.2.2实时预测646.3实验设置646.4实验结果与分析656.4.1AID数据集实验结果与分析656.4.2NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析676.4.3模型复杂度及轻量级分析686.4.4预算批分类设置下实验结果与分析696.4.5实时预测设置下实验结果与分析706.4.6预测可视化分析70第7章基于特征通道注意力的遥感影像场景分类727.1模型构建737.1.1密集连接网络737.1.2基于标签平滑的损失函数747.1.3基于特征通道注意力的遥感影像场景分类网络757.2实验设置767.3实验结果与分析767.3.1山区遥感影像场景数据集实验结果与分析767.3.2UCM数据集实验结果与分析777.3.3AID数据集实验结果与分析797.3.4NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析807.4实验讨论837.4.1特征通道注意力机制的热力图可视化837.4.2FCA网络的消融实验84第8章基于全局上下文信息的遥感影像场景分类858.1模型构建858.1.1基于Mixup的对抗性数据增强858.1.2基于全局上下文空间注意力的遥感影像场景分类网络设计868.2实验设置898.3实验结果与分析908.3.1山区遥感影像场景数据集实验结果与分析908.3.2UCM数据集实验结果与分析918.3.3AID数据集实验结果与分析928.3.4NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析958.4实验讨论968.4.1山区遥感影像场景数据集的预测结果968.4.2GCSA网络的消融实验97第9章地貌遥感影像场景智能分类989.1地貌遥感影像场景分类概述989.2基于多模态深度学习网络的地貌遥感影像场景分类100第10章矿山开发占地类型遥感影像智能分类10510.1模型构建10610.1.1总体技术路线10610.1.2模型构建过程10910.2实验结果与分析11410.2.1基于多尺度思想的多流卷积神经网络分类11410.2.2基于深度置信网络的多尺度特征融合的多层次分类11610.3实验讨论11910.3.1与可变形卷积神经网络的比较分析11910.3.2最优模型的全研究区制图及分析120参考文献122
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