深度学习模型DMFPNet在多尺度遥感图像处理中的应用研究.docx
深度学习模型DMFPNet在多尺度遥感图像处理中的应用研究
目录
深度学习模型DMFPNet在多尺度遥感图像处理中的应用研究（1）．．．4
一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1遥感图像处理发展现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2多尺度遥感图像处理的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.3研究目的及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
二、深度学习模型DMFPNet概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.1深度学习理论基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2DMFPNet模型架构介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.3DMFPNet模型优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
三、多尺度遥感图像处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.1多尺度遥感图像特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2遥感图像多尺度处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.3多尺度分析在遥感图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
四、DMFPNet在多尺度遥感图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
4.1数据准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
4.2模型训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.4对比分析与其他模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
五、DMFPNet在多尺度遥感图像处理中的性能优化．．．．．．．．．．．．．．．26
5.1模型参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
5.2计算效率提升方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
5.3模型的泛化能力优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
六、案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
6.1遥感图像分类任务概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
6.2数据集与实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
6.3分类结果及性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
七、DMFPNet在其他遥感图像处理领域的应用前景展望．．．．．．．．．．．37
7.1遥感图像融合领域的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
7.2遥感目标检测与识别领域的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
7.3其他相关领域的潜在应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
八、总结与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
8.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
8.2后续研究方向与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
深度学习模型DMFPNet在多尺度遥感图像处理中的应用研究（2）．．49
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
1.2研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
二、遥感图像处理技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．