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高分辨率遙感影像分割與分類 讀者對象:本書可用作高等院校計算機應用技術、網絡工程、人工智能和大數據等相關專業(yè)課程的教材,實驗實訓指導書,又可用作遙感技術與應用、地球信息科學、土地資源管理等相關專業(yè)的研究生和高年級本科生、工程技術人員的參考書,也可供對高光譜遙感進行研究的科研人員閱讀
本書系統(tǒng)地介紹了高分辨率遙感影像分割與分類的相關概念、原理、方法、步驟和新進展等,具體框架模型和實現方法都有著鮮明的特色,內容涵蓋多分支融合網絡、基于CNN的雙邊融合網絡、小卷積特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接網絡、深度置信網絡、局部與混合擴張卷積融合網絡、預激活殘差注意力網絡、基于多判別器生成對抗網絡以及3D-2D多分支特征融合和密集注意力網絡模型在高光譜分辨率遙感影像分類中的應用;基于多目標粒子群優(yōu)化算法和博弈論的高光譜影像降維方法;以及基于SReLU和用于快速目標識別的高空間分辨率遙感影像分割的技術、方法和具體應用。本書內容新穎、理論聯系實際,書中不僅詳細介紹了常用的高光譜影像數據集和分類精度評價指標、且實驗數據翔實,分割與分類方法步驟清晰,能夠有效地指導實驗實訓的順利開展。它涉及高分辨率遙感影像分割、特征提取、影像分類等諸多相關技術,具學術價值及實踐指導意義。
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