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基於衛星視頻數據的動態災變檢測

  • 作者：喬慧嬌|責編:胡艷//陳軍
  • 出版社：武漢大學
  • ISBN：9787307255296
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：134
人民幣：RMB 55 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦衛星視頻動態災變檢測這一前沿研究方向，系統構建了相關技術原理與方法體系。圍繞災害過程的時序表徵與變化感知問題，重點闡述了基於自監督學習的關鍵幀提取方法、融合深度學習的災變範圍自適應分割技術以及地物級語義變化檢測等核心創新成果，完整呈現了從理論模型構建、演算法設計到實驗驗證的研究鏈條。書中結合印度尼西亞海嘯等典型災害案例，展示了衛星視頻數據在災害動態監測、過程分析與精準評估中的應用潛力與技術優勢。
    本書可為測繪工程、遙感科學與技術、防災減災工程等相關領域的科研人員與研究生提供系統參考與方法借鑒。
作者介紹
喬慧嬌|責編:胡艷//陳軍
    喬慧嬌，太原理工大學地球科學與測繪工程學院講師、碩士生導師。主要從事測繪科學與技術領域的教學與科研工作，研究方向為遙感圖像處理、機器學習、深度學習及其應用。在相關領域發表多篇學術論文，並主持國家自然科學基金青年科學基金項目及山西省基礎研究計劃青年科學研究項目各一項。
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景與意義
  1.2  國內外研究現狀
    1.2.1  基於外觀變化的檢測演算法
    1.2.2  基於運動變化的檢測演算法
    1.2.3  災害變化檢測演算法
  1.3  研究目標及內容
  1.4  本書結構安排
第2章  基於FlowNet2.0的災變運動估計
  2.1  光流法的基本原理
  2.2  卷積神經網路基礎知識
  2.3  光流估計演算法的分類
    2.3.1  傳統光流估計演算法
    2.3.2  基於CNN的光流估計演算法
  2.4  基於FlowNet2.0光流估計演算法的災變運動計算
    2.4.1  實驗數據及預處理
    2.4.2  災變運動估計結果與分析
  2.5  本章小結
第3章  基於自監督的災變視頻關鍵幀提取演算法設計
  3.1  關鍵幀提取概述
  3.2  CLKFS演算法設計
    3.2.1  基於自監督的光流精度估計
    3.2.2  基於CLKFS演算法的關鍵幀提取
    3.3.1  CLKFS海嘯視頻關鍵幀提取
    3.3.2  CLKFS和其他視頻關鍵幀提取演算法對比
  3.3  關鍵幀提取實驗結果與分析
  3.4  本章小結
第4章  自適應災變範圍快速提取OFATS演算法設計
  4.1  OFATS演算法構建
    4.1.1  災變運動估計
    4.1.2  災變範圍提取
    4.1.3  OFATS演算法流程
  4.2  災變範圍快速提取實驗結果與分析
    4.2.1  OFATS自適應閾值選擇演算法驗證
    4.2.2  OFATS和其他變化檢測演算法對比
  4.3  本章小結
第5章  基於SegNet的災害視頻數據快速語義分割
  5.1  圖像語義分割概述
    5.1.1  傳統遙感圖像分割演算法
    5.1.2  基於深度學習的遙感圖像分割演算法
  5.2  SegNet訓練數據集的生成
    5.2.1  現有遙感圖像分割數據集
    5.2.2  初始訓練樣本的生成
    5.2.3  SegNet訓練樣本的豐富
  5.3  SegNet網路預訓練及災害數據語義分割
    5.3.1  SegNet網路預訓練
    5.3.2  基於預訓練的SegNet災區圖像分割
  5.4  本章小結
第6章  基於時序一致性的動態災變檢測研究
  6.1  像素級動態災變檢測

    6.1.1  災變範圍提取
    6.1.2  災變地物語義分割
    6.1.3  像素級災害變化檢測
  6.2  地物級動態災變檢測
    6.2.1  地物動態位置信息計算
    6.2.2  地物動態形變信息追蹤
    6.2.3  地物動態語義信息提取
    6.2.4  地物動態變化追蹤檢測
  6.3  本章小結
第7章  結論與展望
  7.1  本書內容總結
  7.2  未來研究展望
附錄  基於交叉偽監督和動態損失的建築物半監督提取演算法
參考文獻

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