地表覆蓋神經網路分類理論與方法

《地表覆蓋神經網路分類理論與方法》是2022年冶金工業出版社出版的圖書。

基本介紹

• 中文名：地表覆蓋神經網路分類理論與方法
• 作者：李景文、朱明、姜建武、蘇志鵬、陸妍玲
• 出版社：冶金工業出版社
• 出版時間：2022年6月
• ISBN：9787502491079

內容簡介

本書共分7章，內容包括緒論、神經網路的基本原理、卷積神經網路、地表覆蓋分類基本原理與方法、地表覆蓋分類語義分割方法、地表覆蓋分類卷積神經網路設計、地表覆蓋分類方法實踐等。

圖書目錄

1 緒論

1.1 地表覆蓋分類概述

1.2 深度神經網路發展現狀

1.3 深度卷積神經網路在地表覆蓋分類的套用進展

2 神經網路的基本原理

2.1 人腦神經網路

2.2 人工神經網路

2.3 深度神經網路結構

2.4 反向傳播學習

2.5 激活函式

2.6 損失函式

2.7 超參數

2.8 網路參數最佳化

3 卷積神經網路

3.1 整體結構

3.2 輸入層

3.3 卷積層

3.4 池化層

3.5 全連線層

3.6 經典卷積神經網路

4 地表覆蓋分類基本原理與方法

4.1 目視解譯

4.2 監督分類

4.3 非監督分類算法

4.4 人工神經網路

4.5 卷積神經網路

5 地表覆蓋分類語義分割方法

5.1 卷積層

5.2 池化層

5.3 卷積神經網路模型的構建

5.4 語義分割編碼-解碼結構

5.5 語義分割特徵提取方法

5.6 語義分割後處理方法

5.7 訓練樣本的最佳化方法

5.8 代價敏感學習

6 地表覆蓋分類卷積神經網路設計

6.1 LCC-CNN模型構建方法

6.2 LCC-CNN的訓練與最佳化方法

6.3 損失函式

6.4 多模型集成的地表覆蓋分類方法

6.5 多時相地表覆蓋分類方法

6.6 地表覆蓋分類的遷移學習方法

7 地表覆蓋分類方法實踐

7.1 地表覆蓋分類訓練樣本製作

7.2 LCC-CNN分類實驗

7.3 多模型集成實驗

7.4 地表覆蓋分類效率對比實驗

7.5 時相修正算法分類實驗

7.6 遷移學習實驗分析

7.7 LCC-CNN在甘蔗種植面積監測中的套用

7.8 LCC-CNN在桉樹種植面積監測中的套用

7.9 基於神經網路的地表覆蓋分類建議