復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境遙感影像智能解譯理論與方法

目錄
第1章復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境遙感影像場景分類概述1
1.1遙感影像場景概念1
1.2遙感影像場景分類概念及難點分析2
1.2.1概念2
1.2.2難點分析2
1.3復(fù)雜地質(zhì)環(huán)境遙感影像場景特征及應(yīng)用3
1.4國內(nèi)外研究進展4
1.4.1基于底層特征提取的遙感影像場景分類方法4
1.4.2基于中層特征提取的遙感影像場景分類方法4
1.4.3基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像場景分類方法5
第2章遙感影像智能分類理論與關(guān)鍵問題8
2.1相關(guān)理論8
2.1.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論8
2.1.2主流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13
2.2精度評價方法17
2.3遙感影像智能分類關(guān)鍵問題19
第3章遙感影像場景數(shù)據(jù)集20
3.1公開的遙感影像場景數(shù)據(jù)集20
3.1.1UCM數(shù)據(jù)集20
3.1.2AID數(shù)據(jù)集21
3.1.3NWPU-RESISC45數(shù)據(jù)集21
3.2植被覆蓋區(qū)地貌遙感影像場景數(shù)據(jù)集制作22
3.2.1數(shù)據(jù)集制作區(qū)域基本情況22
3.2.2數(shù)據(jù)集地貌成因標(biāo)簽解譯流程24
3.2.3數(shù)據(jù)集制作方法28
3.2.4數(shù)據(jù)集描述30
3.3山區(qū)景觀遙感影像場景數(shù)據(jù)集制作31
3.3.1數(shù)據(jù)區(qū)域及數(shù)據(jù)源31
3.3.2數(shù)據(jù)集制作流程32
3.3.3山區(qū)地理遙感影像場景數(shù)據(jù)集制作34
第4章基于注意力和多尺度特征融合的遙感影像場景分類35
4.1模型構(gòu)建36
4.1.1多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)36
4.1.2通道注意力模塊38
4.1.3基于注意力和多尺度特征融合的遙感影像場景分類網(wǎng)絡(luò)39
4.2實驗設(shè)置40
4.3實驗結(jié)果與分析41
4.3.1UCM數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析41
4.3.2AID數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析43
4.3.3NWPU-RESISC45數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析44
第5章基于深度度量學(xué)習(xí)的遙感影像場景分類48
5.1模型構(gòu)建49
5.1.1k*近鄰49
5.1.2近鄰成分分析49
5.1.3可擴展近鄰成分分析51
5.1.4基于深度度量學(xué)習(xí)的遙感影像場景分類網(wǎng)絡(luò)52
5.2實驗設(shè)置52
5.3實驗結(jié)果與分析53
5.3.1AID數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析53
5.3.2NWPU-RESISC45數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析55
第6章基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)的遙感影像場景分類59
6.1模型構(gòu)建59
6.1.1多尺度密集連接網(wǎng)絡(luò)59
6.1.2基于自適應(yīng)學(xué)習(xí)的遙感影像場景分類網(wǎng)絡(luò)62
6.2模型性能優(yōu)化63
6.2.1預(yù)算批分類63
6.2.2實時預(yù)測64
6.3實驗設(shè)置64
6.4實驗結(jié)果與分析65
6.4.1AID數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析65
6.4.2NWPU-RESISC45數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析67
6.4.3模型復(fù)雜度及輕量級分析68
6.4.4預(yù)算批分類設(shè)置下實驗結(jié)果與分析69
6.4.5實時預(yù)測設(shè)置下實驗結(jié)果與分析70
6.4.6預(yù)測可視化分析70
第7章基于特征通道注意力的遙感影像場景分類72
7.1模型構(gòu)建73
7.1.1密集連接網(wǎng)絡(luò)73
7.1.2基于標(biāo)簽平滑的損失函數(shù)74
7.1.3基于特征通道注意力的遙感影像場景分類網(wǎng)絡(luò)75
7.2實驗設(shè)置76
7.3實驗結(jié)果與分析76
7.3.1山區(qū)遙感影像場景數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析76
7.3.2UCM數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析77
7.3.3AID數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析79
7.3.4NWPU-RESISC45數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析80
7.4實驗討論83
7.4.1特征通道注意力機制的熱力圖可視化83
7.4.2FCA網(wǎng)絡(luò)的消融實驗84
第8章基于全局上下文信息的遙感影像場景分類85
8.1模型構(gòu)建85
8.1.1基于Mixup的對抗性數(shù)據(jù)增強85
8.1.2基于全局上下文空間注意力的遙感影像場景分類網(wǎng)絡(luò)設(shè)計86
8.2實驗設(shè)置89
8.3實驗結(jié)果與分析90
8.3.1山區(qū)遙感影像場景數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析90
8.3.2UCM數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析91
8.3.3AID數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析92
8.3.4NWPU-RESISC45數(shù)據(jù)集實驗結(jié)果與分析95
8.4實驗討論96
8.4.1山區(qū)遙感影像場景數(shù)據(jù)集的預(yù)測結(jié)果96
8.4.2GCSA網(wǎng)絡(luò)的消融實驗97
第9章地貌遙感影像場景智能分類98
9.1地貌遙感影像場景分類概述98
9.2基于多模態(tài)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的地貌遙感影像場景分類100
第10章礦山開發(fā)占地類型遙感影像智能分類105
10.1模型構(gòu)建106
10.1.1總體技術(shù)路線106
10.1.2模型構(gòu)建過程109
10.2實驗結(jié)果與分析114
10.2.1基于多尺度思想的多流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類114
10.2.2基于深度置信網(wǎng)絡(luò)的多尺度特征融合的多層次分類116
10.3實驗討論119
10.3.1與可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較分析119
10.3.2*優(yōu)模型的全研究區(qū)制圖及分析120
參考文獻122