幫助中心 | 我的帳號 | 關於我們
進階搜尋
car

同類熱銷排行榜

最近瀏覽的商品

紅樹林濕地遙感圖像目標檢測與識別關鍵技術研究/博士論叢

  • 作者：王鑫//蔡竟業|責編:熊晶晶//李倩
  • 出版社：電子科大
  • ISBN：9787577020204
  • 出版日期：2026/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：183
人民幣：RMB 78 元      售價：元
放入購物車
加入收藏夾
內容大鋼
    本書為跨學科研究者提供紅樹林濕地遙感圖像智能分析的理論方法與技術實踐的專著。
    紅樹林濕地作為海岸濕地中具有代表性的生態系統之一，對生態環境保護和可持續發展具有重大意義。本書針對現有的深度神經網路仍面臨目標檢測精度不高、特徵提取能力有限、模型泛化性能弱及對複雜場景適應性差等關鍵難點問題，通過深入調研分析現有相關理論與技術的現狀和發展趨勢，以廣西北海紅樹林濕地保護區為應用場景開展相關研究。首先，針對紅樹林濕地遙感圖像數據集稀缺的關鍵基礎問題，開展了構建高質量紅樹林濕地遙感圖像資料庫的數據基礎工作；其次，針對紅樹林濕地遙感圖像目標檢測與識別技術研究中的三個關鍵難點技術問題，研究了基於多尺度融合注意力、多分支特徵差異提取與非對稱集成決策以及選擇性注意力，提出了一系列創新性的紅樹林濕地遙感圖像目標檢測與識別方法；最後，通過實驗驗證了本書提出方法的有效性，為相關研究提供了系統化、實用性強的技術解決方案。
    本書可以作為電腦視覺領域的科研工作者，以及紅樹林生態系統監測與保護的研究人員的學習和參考用書。
作者介紹
王鑫//蔡竟業|責編:熊晶晶//李倩
目錄
第一章  緒論
  1.1  研究背景及意義
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  紅樹林濕地遙感圖像資料庫現狀
    1.2.2  紅樹林濕地遙感圖像語義分割研究現狀
    1.2.3  紅樹林濕地遙感圖像變化檢測研究現狀
    1.2.4  紅樹林濕地遙感圖像樹種識別研究現狀
  1.3  本研究的關鍵基礎工作及難點問題
    1.3.1  本研究的關鍵基礎工作
    1.3.2  本研究的主要難點問題
  1.4  本研究的主要內容與貢獻
第二章  紅樹林濕地遙感圖像資料庫構建
  2.1  引言
  2.2  衛星遙感圖像與無人機遙感圖像
  2.3  遙感圖像的獲取與採集
    2.3.1  遙感圖像的來源
    2.3.2  遙感圖像的採集流程
    2.3.3  遙感圖像的採集規範與質量控制
  2.4  遙感圖像的預處理
    2.4.1  圖像校正
    2.4.2  圖像裁剪與重採樣
    2.4.3  圖像去噪
    2.4.4  圖像增強
  2.5  遙感圖像的標注
    2.5.1  用於語義分割的圖像標注
    2.5.2  用於變化檢測的圖像標注
    2.5.3  用於樹種識別的圖像標注
  2.6  數據存儲與組織
    2.6.1  圖像存儲格式
    2.6.2  數據分層組織方式
  2.7  數據質量控制
    2.7.1  數據一致性檢查
    2.7.2  誤差評估與修正
    2.7.3  數據可靠性分析
  2.8  構建紅樹林濕地遙感圖像資料庫
    2.8.1  資料庫展示
    2.8.2  與現有數據集對比分析
  2.9  本章小結
第三章  基於多尺度融合注意力的紅樹林濕地遙感圖像語義分割方法
  3.1  引言
  3.2  相關方法
    3.2.1  特徵編碼器與深度特徵提取方法
    3.2.2  多尺度信息融合方法
    3.2.3  邊界感知方法
  3.3  紅樹林濕地衛星遙感圖像特點及挑戰
    3.3.1  複雜的地物結構與異質性
    3.3.2  背景干擾與目標相似性
    3.3.3  目標邊界模糊
  3.4  基於多尺度融合注意力的紅樹林濕地遙感圖像語義分割網路
    3.4.1  總體網路結構

    3.4.2  特徵編碼器模塊
    3.4.3  輔助邊緣頸部模塊
    3.4.4  語義解碼器模塊
    3.4.5  混合損失函數
  3.5  實驗結果與分析
    3.5.1  實驗數據集
    3.5.2  實驗參數設置及評價指標
    3.5.3  對比實驗
    3.5.4  消融實驗
  3.6  本章小結
第四章  基於特徵差異和感受野的紅樹林濕地遙感圖像變化檢測方法
  4.1  引言
  4.2  相關方法
    4.2.1  基於特徵差異的相關方法
    4.2.2  基於感受野的相關方法
    4.2.3  EDED骨幹網
  4.3  紅樹林濕地遙感圖像特點及挑戰
    4.3.1  複雜的生態系統
    4.3.2  潮汐影響明顯
    4.3.3  高濕度環境
    4.3.4  豐富的水系結構
  4.4  基於特徵差異和感受野的紅樹林濕地遙感圖像變化檢測網路
    4.4.1  總體網路結構
    4.4.2  多分支特徵差異提取模塊
    4.4.3  非對稱集成決策模塊
  4.5  實驗結果與分析
    4.5.1  實驗數據集
    4.5.2  實驗參數設置及評價指標
    4.5.3  對比實驗
    4.5.4  消融實驗
  4.6  本章小結
第五章  基於選擇性注意力的紅樹林濕地遙感圖像樹種識別方法
  5.1  引言
  5.2  相關方法
    5.2.1  ASPP的多尺度特徵提取方法
    5.2.2  空間和通道重建卷積的輕量化特徵提取方法
    5.2.3  基於大選擇核的特徵提取方法
  5.3  紅樹林濕地遙感圖像特點及挑戰
    5.3.1  紅樹林濕地遙感圖像特點
    5.3.2  紅樹林濕地遙感圖像挑戰
  5.4  基於選擇性注意力的紅樹林濕地遙感圖像樹種識別網路
    5.4.1  總體網路結構
    5.4.2  基於增強型空間和通道細化的卷積模塊
    5.4.3  自適應選擇性注意力模塊
    5.4.4  跨層次特徵融合模塊
  5.5  實驗結果與分析
    5.5.1  實驗數據集
    5.5.2  實驗參數設置及評價指標
    5.5.3  圖像預處理
    5.5.4  對比實驗

    5.5.5  消融實驗
  5.6  本章小結
第六章  總結與展望
  6.1  總結
    6.1.1  構建了面向紅樹林濕地生態系統監測的大規模遙感圖像資料庫
    6.1.2  提出了基於多尺度融合注意力的紅樹林濕地遙感圖像語義分割方法
    6.1.3  提出了基於特徵差異和感受野的紅樹林濕地遙感圖像變化檢測方法
    6.1.4  提出了基於選擇性注意力的紅樹林濕地樹種識別方法
  6.2  展望
    6.2.1  遙感資料庫體量擴展與時序覆蓋增強研究
    6.2.2  多源數據與多模態融合研究
    6.2.3  模型輕量化與實時性優化研究
    6.2.4  小樣本學習與遷移適應研究
    6.2.5  時序動態分析與生態評估研究
參考文獻

  • 商品搜索：
  • | 高級搜索
首頁│ 新手上路│ 客服中心│ 關於我們│ 聯絡我們│ Top↑│
Copyrightc 1999~2008 美商天龍國際圖書股份有限公司 臺灣分公司. All rights reserved.
營業地址:臺北市中正區重慶南路一段103號1F 105號1F-2F
讀者服務部電話：02-2381-2033 02-2381-1863　時間：週一-週五 10:00-17:00
　服務信箱：bookuu@69book.com 客戶、意見信箱:cs@69book.com
ICP證：浙B2-20060032