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基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类 版权信息
- ISBN:9787121411526
- 条形码:9787121411526 ; 978-7-121-41152-6
- 装帧:简裝本
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类 本书特色
高分辨率遥感图像场景分类是遥感影像解译中的一个关键任务,具有广泛的应用前景。本书介绍了高分辨率遥感图像场景分类的基本知识和现有的研究方法,并系统总结了作者在基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类方面的研究工作。全书共6章,分为4个部分:**部分(第1章)介绍了高分辨率遥感图像场景分类的的定义、研究背景和现有研究工作,以及本书的主要内容;第二部分(第2章-3章)将特征提取策略和监督方式对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性分析和定量实验评估;第三部分(第4章-5章)介绍了两种不同解决思路的高分辨率遥感图像场景分类方法来应对人工标注成本较高的问题;第四部分(第6章)对本书的主要内容进行总结,并对未来的研究工作进行展望。第2-5章都附有相关的实验验证工作,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类 内容简介
高分辨率遥感图像场景分类是遥感影像解译中的一个关键任务,具有广泛的应用前景。本书介绍了高分辨率遥感图像场景分类的基本知识和现有的研究方法,并系统总结了作者在基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类方面的研究工作。
全书共6章,第1章介绍了高分辨率遥感图像场景分类的定义、研究背景和现有研究工作,以及本书的主要内容:第2~3章将特征提取策略和监督方法对高分辨率遥感图像场景分类性能的影响进行了定性分析与定量实验评估;第4~5章介绍了两种不同解决思路的高分辨率遥感图像场景分类方法,以解决人工标注成本较高的问题;第6章对本书的主要内容进行总结,并对未来的研究工作进行展望。第2~5章都附有相关的实验验证工作,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。
本书既可为高等院校控制科学与工程、人工智能、计算机科学、地球科学、电气工程等领域的研究人员和工程技术人员提供参考,也可作为相关专业高年级本科生和研究生的教学参考书。
基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类 目录
基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类 作者简介
钱晓亮,男,副教授,硕士生导师,2013年毕业于西北工业大学自动化学院,获工学博士学位,目前在郑州轻工业大学电气信息工程学院工作。主要研究方向为人工智能,高分遥感图像解译,机器视觉检测。主持国家自然科学基金面上项目、青年科学基金项目,河南省科技攻关项目,河南省高等学校重点科研项目等多项纵向科研项目,主持企业委托的横向项目3项,到账金额300余万元。获河南省教育厅科技成果奖一等奖、河南省科技进步二等奖和三等奖各1项。作为第一/通讯作者发表学术论文24篇,其中SCI论文11篇,EI论文10篇,中文核心论文3篇。授权发明专利18项,其中第一发明人8项,第二发明人4项。目前是IEEE、中国自动化学会、中国计算机学会、中国图象图形学会的会员。担任IEEE TGRS, IEEE JSTARS, IEEE SPL, Artificial Intelligence Review,Neurocomputing等10余本国际SCI期刊,以及遥感学报、吉林大学学报(工学版)、工程科学学报等国内优秀EI源期刊的审稿专家。
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