基于深度学习的遥感图像分类方法及其在高分辨率地表覆盖中的应用研究.docx
基于深度学习的遥感图像分类方法及其在高分辨率地表覆盖中的应用研究
目录
基于深度学习的遥感图像分类方法及其在高分辨率地表覆盖中的应用研究（1）
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
相关工作与基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1遥感图像分类技术发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2深度学习在图像处理领域应用简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.3地表覆盖特征及分类需求分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
深度学习遥感图像分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1卷积神经网络原理及应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.2循环神经网络及其改进型在遥感图像处理中的应用．．．．．．．．．．18
3.3生成对抗网络在遥感图像分类中的探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
高分辨率地表覆盖数据集构建与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1数据收集与标注标准制定．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.2数据增强技术应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.3特征提取与选择策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
5.1实验环境搭建与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
5.2实验流程与步骤描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
5.3实验结果可视化与对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
5.4分析讨论与结论提炼．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
性能评估指标体系构建与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
6.1分类准确率评价标准介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
6.2精确度、召回率和F1值计算方法论述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
6.3不同评价指标间权衡取舍依据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
应用案例展示与前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
7.1案例选取原则及代表性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46
7.2基于深度学习的遥感图像分类系统开发与应用场景探讨．．．．．．47
7.3技术发展趋势预测与挑战分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
基于深度学习的遥感图像分类方法及其在高分辨率地表覆盖中的应用研究（2）
内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
相关工作与基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
2.1遥感图像分类技术发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
2.2深度学习在图像处理领域应用简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
2.3高分辨率地表覆盖特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．63
深度学习遥感图像分类方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
3.1卷积神经网络原理及应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．