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內(nèi)容簡介

　　高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個關(guān)鍵任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識和現(xiàn)有的研究方法，并系統(tǒng)總結(jié)了作者在基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。全書共6章，分為4個部分：第一部分（第1章）介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的的定義、研究背景和現(xiàn)有研究工作，以及本書的主要內(nèi)容；第二部分（第2章-3章）將特征提取策略和監(jiān)督方式對高分辨率遙感圖像場景分類性能的影響進(jìn)行了定性分析和定量實(shí)驗(yàn)評估；第三部分（第4章-5章）介紹了兩種不同解決思路的高分辨率遙感圖像場景分類方法來應(yīng)對人工標(biāo)注成本較高的問題；第四部分（第6章）對本書的主要內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，并對未來的研究工作進(jìn)行展望。第2-5章都附有相關(guān)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證工作，以便有興趣的讀者進(jìn)一步鉆研探索。

作者簡介

　　錢曉亮，男，副教授，碩士生導(dǎo)師，2013年畢業(yè)于西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院，獲工學(xué)博士學(xué)位，目前在鄭州輕工業(yè)大學(xué)電氣信息工程學(xué)院工作。主要研究方向?yàn)槿斯ぶ悄?，高分遙感圖像解譯，機(jī)器視覺檢測。主持國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目、青年科學(xué)基金項(xiàng)目，河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目，河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目等多項(xiàng)縱向科研項(xiàng)目，主持企業(yè)委托的橫向項(xiàng)目3項(xiàng)，到賬金額300余萬元。獲河南省教育廳科技成果獎一等獎、河南省科技進(jìn)步二等獎和三等獎各1項(xiàng)。作為第一/通訊作者發(fā)表學(xué)術(shù)論文24篇，其中SCI論文11篇，EI論文10篇，中文核心論文3篇。授權(quán)發(fā)明專利18項(xiàng)，其中第一發(fā)明人8項(xiàng)，第二發(fā)明人4項(xiàng)。目前是IEEE、中國自動化學(xué)會、中國計算機(jī)學(xué)會、中國圖象圖形學(xué)會的會員。擔(dān)任IEEE TGRS， IEEE JSTARS， IEEE SPL， Artificial Intelligence Review，Neurocomputing等10余本國際SCI期刊，以及遙感學(xué)報、吉林大學(xué)學(xué)報（工學(xué)版）、工程科學(xué)學(xué)報等國內(nèi)優(yōu)秀EI源期刊的審稿專家。

圖書目錄

第1章緒論\t1
1．1 引言\t1
1．2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀\t3
1．3 本書的主要內(nèi)容\t6
1．3．1 研究動機(jī)\t6
1．3．2 研究內(nèi)容\t7
1．4 本書的章節(jié)安排\t10
第2章特征提取策略對場景分類性能影響的評估\t11
2．1 高分辨率遙感圖像場景分類方法特征提取策略總結(jié)\t11
2．2 特征提取策略對場景分類性能影響的定性評估\t15
2．2．1 手工特征對場景分類性能影響的定性評估\t16
2．2．2 數(shù)據(jù)驅(qū)動特征對場景分類性能影響的定性評估\t16
2．2．3 手工特征和數(shù)據(jù)驅(qū)動特征的定性對比\t17
2．3 特征提取策略對場景分類性能影響的定量評估\t18
2．3．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置\t18
2．3．2 定量評估結(jié)果\t24
2．3．3 定量評估結(jié)果分析\t41
2．3．4 主要數(shù)據(jù)集的復(fù)雜度對比\t42
2．4 本章小結(jié)\t43
第3章監(jiān)督方法對場景分類性能影響的評估\t44
3．1 定性評估\t44
3．2 定量評估\t45
3．2．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置\t45
3．2．2 定量評估結(jié)果\t45
3．2．3 定量評估結(jié)果分析\t49
3．3 本章小結(jié)\t51
第4章自動擴(kuò)充標(biāo)注樣本對場景分類性能的提升\t52
4．1 偽樣本生成\t52
4．1．1 總體架構(gòu)\t53
4．1．2 偽樣本生成過程\t54
4．2 一種新的偽樣本篩選定量指標(biāo)\t59
4．3 自動標(biāo)注樣本的融合\t61
4．4 場景分類主干網(wǎng)絡(luò)的選取\t62
4．5 融合Focal Loss的深度場景分類網(wǎng)絡(luò)\t64
4．5．1 傳統(tǒng)交叉熵?fù)p失函數(shù)\t64
4．5．2 Focal Loss損失函數(shù)\t66
4．6 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證\t67
4．6．1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置\t67
4．6．2 偽樣本篩選定量指標(biāo)的有效性驗(yàn)證\t68
4．6．3 融合擴(kuò)充標(biāo)注樣本和Focal Loss的有效性驗(yàn)證\t69
4．6．4 流行算法對比\t71
4．7 本章小結(jié)\t78
第5章基于EMGAN的半監(jiān)督場景分類\t80
5．1 EMGAN模型的設(shè)計\t80
5．1．1 總體架構(gòu)\t81
5．1．2 判別器模型設(shè)計\t82
5．1．3 生成器模型設(shè)計\t85
5．2 EMGAN模型的訓(xùn)練\t87
5．2．1 判別器的損失函數(shù)\t87
5．2．2 生成器的損失函數(shù)\t89
5．2．3 訓(xùn)練模式\t91
5．3 基于融合深度特征的場景分類\t91
5．3．1 基于EMGAN的特征提取\t92
5．3．2 基于CNN的特征提取\t93
5．3．3 特征編碼\t95
5．3．4 特征融合及分類\t98
5．4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證\t98
5．4．1 場景分類精度的有效性驗(yàn)證\t99
5．4．2 EMGAN生成圖像多樣性的有效性驗(yàn)證\t109
5．5 本章小結(jié)\t112
第6章總結(jié)與展望\t114
6．1 本書研究工作總結(jié)\t114
6．2 未來研究工作展望\t116
參考文獻(xiàn)\t118