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商品簡介
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本書主要針對遙感地表覆蓋產品製圖高效、智能化的需求，系統開展了基於深度學習的遙感影像變化檢測、時間序列地表覆蓋更新、地統計學模擬評價地表覆蓋精度、基於本體的地表覆蓋產品整合等方面的學術研究。基於循環神經網絡模型構建了具有遷移能力的變化檢測算法，採用深度學習框架實現時間序列遙感影像變化檢測。在變化提取的基礎上，結合局部光譜特徵證據、預期類別變化證據採用D-S證據融合算法實現變化區域的時間序列遙感影像分類。為了進一步提升地表覆蓋產品的精度，提出了一種耦合生態地理分區專家知識和馬爾可夫鏈地學統計模擬來提高地表覆蓋分類產品精度的方法。將需要進行精度改善的地表覆蓋分類產品作為輔助數據，與生態地理分區專家知識共同協同仿真。結果表明，利用耦合生態地理分區和馬爾可夫鏈地學統計模擬協同仿真的方法可以將地表覆蓋數據精度提高10%以上。提出了基於EAGLE矩陣構建地理本體語義模型的方法，構造地表覆蓋本體和屬性，結合多源數據的優勢，將地表覆蓋類型進行二級細化。相比于傳統的模糊理論的集成方法其效果更好。
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