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音像基于深度神经网络技术的高分遥感图像处理及应用张强 等
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章 概述1.1 遥感的基本概念1.2 遥感的主要方式1.3 遥感的应用方向1.4 遥感图像解译及应用1.5 本书的组织结构第2章 我国高分专项遥感卫星2.1 光学高分遥感卫星2.1.1 高分一号系列2.1.2 高分二号2.1.3 高分四号2.1.4 高分五号2.1.5 高分六号2.2 微波高分遥感卫星. 高分遥感卫星数据格式第3章 神经网络技术3.1 神经网络技术发展综述3.1.1 神经网络概述3.1.2 神经网络发展历程3.1.3 深度学习3.2 卷积神经网络的基本概念3.2.1 卷积神经网络的构成3.2.2 卷积核的计算方式3.. 非线变换3.2.4 池化过程3.3 基于卷积神经网络的图像处理任务3.3.1 图像分类3.3.2 目标检测3.3.3 图像语义分割3.4 适用于遥感图像处理的神经网络第4章 遥感图像智能解译系统4.1 典型任务分析4.2 环境配置4.2.1 安装NVIA驱动4.2.2 安装Docker及NVA-ocker环境4.. 安装基于NVA ocker的TensorFlow框架4.3 网络结构设计4.3.1 VGGNet4.3.2 Inception系列4.3.3 ResNet和Inception v44.3.4 DenseNet4.3.5 SENet4.3.6 网络结构的Python代码实现4.4 样本标记4.5 系统建模4.5.1 数据预处理4.5.2 网络模型选择4.5.3 损失函数设计4.5.4 后处理4.6 模型训练4.6.1 梯度下降4.6.2 反向传播4.7 模型优化4.7.1 超参数优化4.7.2 网络结构优化4.8 模型评估第5章 地物分类遥感应用5.1 地物分类任务5.2 卷积络和语义分割5.3 基于U-Net的遥感图像地物分类5.3.1 U-Net原理5.3.2 U-Net处理实例5.4 基于DeepLab的遥感图像地物分类5.4.1 DeepLab-v3原理5.4.2 DeepLab-v3+原理5.4.3 DeepLab-v3+处理实例5.5 高分数据的地物分类案例第6章 变化检测遥感应用6.1 变化检测任务6.2 基于多时相语义分割的变化检测方法6.3 基于RNN和CNN的多光谱遥感冈像的变化检测6.4 高分数据的变化检测案例第7章 目标识别遥感应用7.1 目标识别任务7.2 基于区域提议的目标识别方法7.2.1 R-CNN7.2.2 Fast R-CNN7.. Faster R-CNN7.2.4 R2CNN7.3 高分数据的目标识别案例第8章 神经网络技术在遥感应用中的发展趋势8.1 遥感应用面临的问题8.2 深度神经网络的优势8.3 神经网络在遥感应用巾的应用前景附录A Inception v1的Python代码实现附录B 高分数据的地物分类案例Python代码附录C 高分数据的变化检测案例Python代码附录D 高分数据的目标识别案例实验Python代码(R2CNN)参考文献
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