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遙感影像智能處理/多模態圖像智能感知與處理叢書

  • 作者：編者:李昕//張淑軍//孫媛媛//李永慶//王雷全|責編:賀瑞君
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115689825
  • 出版日期：2026/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：154
人民幣：RMB 99.8 元      售價：元
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內容大鋼
    遙感影像處理作為現代地球觀測的重要手段，在資源勘探、環境監測、災害預警等領域發揮著關鍵作用。本書在介紹遙感影像處理傳統方法的基礎上，重點闡述人工智慧在遙感影像智能處理領域取得的各項前沿進展，並介紹一些未來研究方向。
    本書共11章。第1章?第3章分別為概述、遙感數據融合及遙感數據壓縮；第4章?第8章分別為遙感場景分類、遙感目標檢測、遙感影像深度學習語義分割、遙感影像非監督學習語義分割，以及遙感影像修復；第9章?第11章分別為遙感影像變化檢測、遙感影像超解析度重建及遙感影像跨域處理。此外，本書在附錄部分提供遙感影像智能處理領域的常用數據集與主要術語表。
    本書既適合遙感影像處理領域的研究人員、技術開發人員、工程應用人員閱讀，也適合遙感、海洋、電腦、人工智慧等相關專業的研究生學習參考。
作者介紹
編者:李昕//張淑軍//孫媛媛//李永慶//王雷全|責編:賀瑞君
目錄
第1章  概述
  1.1  遙感影像處理
  1.2  遙感影像智能處理
  1.3  遙感影像智能處理的發展歷程
  1.4  遙感數據的分類
  1.5  遙感數據的特點
  1.6  遙感影像智能處理技術
  1.7  遙感影像智能處理與電腦視覺
第2章  遙感數據融合
  2.1  數據集和評價指標
    2.1.1  公開數據集
    2.1.2  常見評價指標
  2.2  傳統數據融合方法
    2.2.1  HSI-LiDAR數據融合方法
    2.2.2  HSI-MSI數據融合方法
  2.3  基於深度學習的多模態遙感數據融合方法
    2.3.1  同質融合
    2.3.2  異質融合
  2.4  未來研究方向
  2.5  本章小結
  參考文獻
第3章  遙感數據壓縮
  3.1  數據集和評價指標
    3.1.1  公開數據集
    3.1.2  常見評價指標
  3.2  基於預測的壓縮演算法
  3.3  基於變換的壓縮演算法
  3.4  基於矢量量化的壓縮演算法
  3.5  基於神經網路的壓縮演算法
    3.5.1  基於自編碼器的演算法
    3.5.2  基於GAN的演算法
    3.5.3  基於注意力機制的演算法
    3.5.4  其他基於神經網路的演算法
  3.6  未來研究方向
  3.7  本章小結
  參考文獻
第4章  遙感場景分類
  4.1  數據集和評價指標
    4.1.1  公開數據集
    4.1.2  常見評價指標
  4.2  基於自編碼器的場景分類方法
  4.3  基於CNN的場景分類方法
  4.4  基於GAN的場景分類方法
  4.5  基於ViT的場景分類方法
  4.6  未來研究方向
  4.7  本章小結
  參考文獻
第5章  遙感目標檢測
  5.1  數據集和評價指標
    5.1.1  公開數據集

    5.1.2  常見評價指標
  5.2  弱監督和無監督目標檢測方法
  5.3  小目標檢測方法
  5.4  小樣本目標檢測方法
  5.5  定向目標檢測方法
  5.6  未來研究方向
  5.7  本章小結
  參考文獻
第6章  遙感影像監督學習語義分割
  6.1  數據集和評價指標
    6.1.1  公開數據集
    6.1.2  常見評價指標
  6.2  遙感影像監督學習語義分割的演進
  6.3  基於深度學習的遙感語義分割
  6.4  遙感語義分割結合特定應用場景
  6.5  未來研究方向
  6.6  本章小結
  參考文獻
第7章  遙感影像非監督學習語義分割
  7.1  數據集和評價指標
  7.2  半監督學習語義分割
    7.2.1  主流研究方法
    7.2.2  綜合分析
  7.3  弱監督學習語義分割
    7.3.1  主流研究方法
    7.3.2  綜合分析
  7.4  無監督學習語義分割
    7.4.1  主流研究方法
    7.4.2  綜合分析
  7.5  未來研究方向
  7.6  本章小結
  參考文獻
第8章  遙感影像修復
  8.1  數據集和評價指標
    8.1.1  公開數據集
    8.1.2  常見評價指標
  8.2  基於傳統方法的影像修復
  8.3  基於監督學習的影像修復
  8.4  基於半監督學習的影像修復
  8.5  基於無監督學習的影像修復
  8.6  未來研究方向
  8.7  本章小結
  參考文獻
第9章  遙感影像變化檢測
  9.1  數據集和評價指標
    9.1.1  公開數據集
    9.1.2  常見評價指標
  9.2  基於監督學習的遙感影像變化檢測
  9.3  基於半監督學習的遙感影像變化檢測
  9.4  基於無監督學習的遙感影像變化檢測

  9.5  基於遷移學習的遙感影像變化檢測
  9.6  未來研究方向
  9.7  本章小結
  參考文獻
第10章  遙感影像超解析度重建
  10.1  數據集和評價指標
    10.1.1  公開數據集
    10.1.2  常見評價指標
  10.2  基於傳統方法的超解析度重建
  10.3  基於深度學習的超解析度重建
    10.3.1  基於CNN的超解析度重建技術
    10.3.2  基於生成式模型的超解析度重建技術
  10.4  未來研究方向
    10.4.1  網路架構創新
    10.4.2  學習策略優化
    10.4.3  評價體系革新
  10.5  本章小結
  參考文獻
第11章  遙感影像跨域處理
  11.1  數據集和評價指標
    11.1.1  公開數據集
    11.1.2  常見評價指標
  11.2  基於傳統方法的跨域處理
  11.3  域適應
    11.3.1  無監督域適應
    11.3.2  半監督域適應
  11.4  域泛化
  11.5  未來研究方向
  11.6  本章小結
  參考文獻
附錄A  常用數據集
附錄B  主要術語表

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