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基于深度学习的多源遥感影像优势树种分类研究

包邮 基于深度学习的多源遥感影像优势树种分类研究

出版社:哈尔滨工程大学出版社出版时间:2024-05-01
开本: 26cm 页数: 161页
本类榜单:农业/林业销量榜
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基于深度学习的多源遥感影像优势树种分类研究 版权信息

  • ISBN:9787566143778
  • 条形码:9787566143778 ; 978-7-5661-4377-8
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 所属分类:>

基于深度学习的多源遥感影像优势树种分类研究 内容简介

本书深入浅出地介绍了利用先进深度学习算法、结合多源遥感数据,实现对森林优势树种的高精度分类方法。研究通过融合多种遥感影像数据,构建并优化深度卷积神经网络模型,对不同树种进行精细分类。该研究在数据预处理、特征提取、模型训练和分类结果优化等方面做出了系统性探索,显著提升了分类精度和效率,为森林资源监测和生态保护提供了有力支持。

基于深度学习的多源遥感影像优势树种分类研究 目录

第1章绪论 1.1研究背景和意义 1.2多源遥感地物分类的研究现状 1.3研究内容和技术路线 1.4结构安排 第2章相关算法及研究区域概况与数据预处理 2.1深度学习算法 2.2研究区域与实验数据集 2.3多源遥感影像预处理 2.4分类评价指标体系 2.5本章小结 第3章基于循环卷积与沙漏模块的双分支分类模型研究 3.1双分支分类模型 3.2实验结果与分析 3.3本章小结 第4章基于EfficientNet-Smish的模型分类 4.1非线性激活函数研究 ……
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