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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書是以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高光譜影像分類中的應(yīng)用為線索進(jìn)行編寫。全書內(nèi)容分為7章：第1章介紹了高光譜影像分類的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀，以及高光譜影像數(shù)據(jù)特點(diǎn)和評(píng)價(jià)指標(biāo)；第2章介紹了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，總結(jié)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展現(xiàn)狀，分析了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高光譜影像分類中的應(yīng)用情況；第3章至第6章分別介紹了結(jié)合紋理特征的雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、寬殘差網(wǎng)絡(luò)、殘差密集網(wǎng)絡(luò)、殘差注意力網(wǎng)絡(luò)等用于高光譜影像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；第7章對(duì)本書所介紹的內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié)，并就卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高光譜影像分類中的應(yīng)用情況進(jìn)行了展望。

作者簡(jiǎn)介

　　魏祥坡，博士，中國(guó)人民解放軍戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)副教授、主要從事目標(biāo)智能識(shí)別、高光譜遙感方面的研究工作。2019年畢業(yè)于戰(zhàn)略支援部隊(duì)信息工程大學(xué)獲測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)博士學(xué)位。目前主持了河南省自然科學(xué)基金1項(xiàng)，作為核心成員參與了國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、國(guó)家高分專項(xiàng)、河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目等地方和軍隊(duì)科研項(xiàng)目10余項(xiàng)。發(fā)表論文20余篇，授權(quán)軟件著作權(quán)3項(xiàng)，受理專利申請(qǐng)6項(xiàng)。

圖書目錄

目錄

第1章緒論 1
1.1 高光譜影像分類：原理、方法和問題 1
1.2 高光譜影像分類技術(shù)研究現(xiàn)狀 3
1.3 高光譜影像數(shù)據(jù) 9
1.4 研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排 10
第2章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 13
1.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)理論 13
1.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀 16
1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在高光譜影像分類中的應(yīng)用 19
第3章結(jié)合紋理特征的雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法 23
3.1 雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 23
3.2 高光譜影像紋理特征提取 26
3.3 結(jié)合紋理特征的雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高光譜影像分類 28
3.4 實(shí)驗(yàn)與分析 31
3.5 小結(jié) 36
第4章利用寬殘差網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類 38
4.1 殘差網(wǎng)絡(luò) 38
4.2 寬殘差網(wǎng)絡(luò) 42
4.3 寬殘差網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類 45
4.4 實(shí)驗(yàn)與分析 48
4.5 小結(jié) 55
第5章利用殘差密集網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類 56
5.1 殘差密集網(wǎng)絡(luò) 56
5.2 殘差密集網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類 59
5.3 實(shí)驗(yàn)與分析 60
5.4 小結(jié) 63
第6章利用殘差通道注意力網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類 65
6.1 注意力機(jī)制 65
6.2 殘差通道注意力網(wǎng)絡(luò) 69
6.3 殘差通道注意力網(wǎng)絡(luò)的高光譜影像分類 70
6.4 實(shí)驗(yàn)與分析 73
6.5 小結(jié) 78
第7章總結(jié)與展望 80
7.1 總結(jié) 80
7.2 展望 81
參考文獻(xiàn) 83
附錄一術(shù)語中英文對(duì)照表92
附錄二彩圖95