遥感影像机器学习方法研究与应用--聚文网

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内容简介

本书的内容组织为：第1章，介绍遥感影像基础知识；第2章，介绍机器学习基础知识，重点介绍了卷积神经网络、生成式对抗网络和深度置信网络等神经网络；第3章，介绍了环境安装与设置；第4章，介绍了遥感图像中常用的特征、特征提取方法和特征使用方法；第5章，介绍了遥感图像分割的基本框架，作为第6章和第7章的基础；第6章，针对从遥感图像上提取农作物空间分布的需要，提出了符合遥感图像数据特点的卷积神经网络；第7章，针对卷积神经网络提取的农作物空间分布中存在的错误，在分析农作物种植区域的数据特点的基础上，提出了分割结果的优化方法；第8章，针对目前获取的遥感图像应用于农作物分割时的问题，提出了利用生成式对抗网络对数据源进行优化的方法；第9章，以深度置信网络为基本框架，建立了一种从遥感图像上提取土壤湿度数据的方法。

前言
第1章遥感影像基础知识
(一)图像的基本概念
1.模拟图像
2.数字图像
3.图形和图像的区别与联系
4.图像的种类
5.图像处理和图像分析
6.理解图像的实质
(二)遥感成像基础
1.电磁波与电磁波谱
2.太阳辐射
3.大气对电磁辐射的影响
4.地球的自身辐射
5.地表与电磁波的相互作用
(三)遥感分类
1.按遥感平台分类
2.按传感器的探测波段分类
3.按工作方式分类
4.按遥感的应用领域分类
5.其他分类方式
(四)遥感图像的指标
1.空间分辨率
2.时间分辨率
3.波谱分辨率
4.辐射分辨率
(五)辐射定标
(六)遥感图像存储和表示
1.图像逻辑结构和存储
2.像素的逻辑含义
3.TIFF格式
(七)遥感图像的坐标
1.文件坐标
2.地理坐标系统
3.地图投影
(八)遥感图像预处理
1.全色图像与多光谱图像
2.辐射校正
3.太阳高度和地形校正
4.几何校正
5.图像融合
(九)常用相关软件
1.ERDAS IMACINE遥感图像处理系统
2.ENVI遥感图像处理系统
(十)识别图像
1.制作波谱曲线
2.基本特征
第2章机器学习基础知识
(一)机器学习
1.机器学习的定义
2.无监督学习
3.监督学习
(二)传统的机器学习算法
1.BP神经网络
2.支持向量机
3.决策树
4.集成学习
(三)卷积神经网络
1.卷积运算
……
第3章环境安装与设置
第4章图像特征提取
第5章理解遥感图像分割
第6章利用卷积神经网络提取农作物空间分布
第7章农作物空间分布提取结果优化方法
第8章利用生成式对抗网络优化数据源
第9章利用深度置信网络提取土壤水分
参考文献

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