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基于深度學習的高分辨率遙感影像智能解譯與變化檢測
本書面向智能化時代遙感影像處理與應用的需求,結合作者近年來在遙感影像智能解譯方面的研究工作,系統(tǒng)地闡述了高分辨率遙感影像解譯與變化檢測的方法,以“數(shù)據(jù)-像素-目標-場景”的層次認知模型為基礎,引入基于深度學習的全要素遙感影像語義分割模型,在此基礎上提出顧及拓撲結構與空間上下文的線狀、面狀地物專題要素提取方法,并構建了融合高階注意力機制的人機交互半自動提取模型。同時,引入密集連接與幾何結構約束機制,提升變化檢測模型的特征復用與結構感知能力。
本書可作為普通高校攝影測量與遙感、遙感科學與技術、測繪工程、模式識別與智能處理等專業(yè)的研究生教材,也可作為遙感智能解譯相關從業(yè)人員的技術參考書籍。
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