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基於深度神經網絡技術的高分遙感圖像處理及應用(簡體書)
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基於深度神經網絡技術的高分遙感圖像處理及應用(簡體書)

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商品簡介
作者簡介
目次

商品簡介

隨著計算機算力的大幅提升,各種新算法的提出和優化,以及數據獲取越來越便捷,人工智能技術得到了迅猛的發展。特別是在計算機視覺方面,基於神經網絡的圖像識別、目標提取等應用越來越廣泛。衛星遙感可以快速獲取大範圍的圖像數據,支持國土調查、資源普查、環保監測、海洋觀測、應急減災、路網規劃等眾多領域的發展。隨著遙感衛星空間分辨率、光譜分辨率的不斷提升,以及遙感衛星數量的持續增長,地面將獲取到海量的遙感觀測數據,如何快速、自動、精確解譯這些數據,並從數據中智能提取信息成為制約遙感應用的新問題。
本書在研究神經網絡技術的基礎上,以我國高分專項衛星為例,探索了人工智能技術對高分遙感影像的自動化處理,包括目標提取、語義分割、變化檢測等,通過將遙感技術與人工智能技術的結合,為海量遙感數據的處理提出了新的有效的解決思路。

作者簡介

張強,男,1982年12月生,山西山陰人,2010年8月參加工作,2004年11月加入中國共產黨,研究生學歷,工學博士,高級工程師。曾任中國空間技術研究院總體部運營與應用事業部副部長,現任中國空間技術研究院總體部空間安全與在軌維護總體室副主任。從事衛星總體設計、衛星應用等方面的研究工作。

目次

目錄

第1章概述1
11遙感的基本概念1
12遙感的主要方式2
13遙感的應用方向3
14遙感圖像解譯及應用5
15本書的組織結構6第2章我國高分專項遙感衛星7
21光學高分遙感衛星7
211高分一號系列8
212高分二號9
213高分四號14
214高分五號19
215高分六號21
22微波高分遙感衛星23
23高分遙感衛星數據格式28第3章神經網絡技術30
31神經網絡技術發展綜述30
311神經網絡概述 30
312神經網絡發展歷程31
313深度學習33
32卷積神經網絡的基本概念38
321卷積神經網絡的構成39
322卷積核的計算方式40
323非線性變換40
324池化過程42
33基於卷積神經網絡的圖像處理任務44
331圖像分類44
332目標檢測47
333圖像語義分割51
34適用於遙感圖像處理的神經網絡 54第4章遙感圖像智能解譯系統56
41典型任務分析56
42環境配置57
421安裝NVIDIA驅動57
422安裝Docker及NVIDIA-Docker環境59
423安裝基於NVIDIADocker的TensorFlow框架60
43網絡結構設計60
431VGGNet61
432Inception系列62
433ResNet和Inception v465
434DenseNet68
435SENet70
436網絡結構的Python代碼實現71
44樣本標記80
45系統建模83
451數據預處理83
452網絡模型選擇90
453損失函數設計92
454後處理94
46模型訓練94
461梯度下降95
462反向傳播95
47模型優化96
471超參數優化96
472網絡結構優化98
48模型評估101第5章地物分類遙感應用104
51地物分類任務104
52全卷積網絡和語義分割105
53基於UNet的遙感圖像地物分類107
531UNet原理107
532UNet處理實例109
54基於DeepLab的遙感圖像地物分類112
541DeepLabv3原理112
542DeepLabv3+原理114
543DeepLabv3+處理實例117
55高分數據的地物分類案例119第6章變化檢測遙感應用124
61變化檢測任務124
62基於多時相語義分割的變化檢測方法126
63基於RNN和CNN的多光譜遙感圖像的變化檢測128
64高分數據的變化檢測案例132第7章目標識別遙感應用136
71目標識別任務136
72基於區域提議的目標識別方法136
721RCNN137
722Fast RCNN138
723Faster RCNN139
724R2CNN142
73高分數據的目標識別案例149第8章神經網絡技術在遙感應用中的發展趨勢156
81遙感應用面臨的問題156
82深度神經網絡的優勢157
83神經網絡在遙感應用中的應用前景159附錄AInception v1的Python代碼實現162
附錄B高分數據的地物分類案例Python代碼175
附錄C高分數據的變化檢測案例Python代碼190
附錄D高分數據的目標識別案例實驗Python代碼
(R2CNN)229參考文獻241

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