复杂地质环境主要体现在景观类型复杂、地形地貌复杂、地质背景复杂等方面。复杂地质环境遥感影像智能解译对地理国情监测、灾害调查与监测及军事战场环境分析与作战等均具有重要的意义。本书首先介绍复杂地质环境场景的遥感影像特征、遥感影像分类尤其是遥感影像场景分类的相关研究基础及遥感影像场景数据集，然后结合注意力、多尺度、深度学习、度量学习等理论与技术分别对不同类型的复杂地质环境遥感影像智能解译展开研究。本书通过对理论、方法、模型、数据、实验的详细描述与分析，充分介绍当前复杂地质环境遥感影像智能解译中的各种新理论与新方法。
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目录
第1章复杂地质环境遥感影像场景分类概述1
1.1遥感影像场景概念1
1.2遥感影像场景分类概念及难点分析2
1.2.1概念2
1.2.2难点分析2
1.3复杂地质环境遥感影像场景特征及应用3
1.4国内外研究进展4
1.4.1基于底层特征提取的遥感影像场景分类方法4
1.4.2基于中层特征提取的遥感影像场景分类方法4
1.4.3基于深度学习的遥感影像场景分类方法5
第2章遥感影像智能分类理论与关键问题8
2.1相关理论8
2.1.1卷积神经网络理论8
2.1.2主流卷积神经网络13
2.2精度评价方法17
2.3遥感影像智能分类关键问题19
第3章遥感影像场景数据集20
3.1公开的遥感影像场景数据集20
3.1.1UCM数据集20
3.1.2AID数据集21
3.1.3NWPU-RESISC45数据集21
3.2植被覆盖区地貌遥感影像场景数据集制作22
3.2.1数据集制作区域基本情况22
3.2.2数据集地貌成因标签解译流程24
3.2.3数据集制作方法28
3.2.4数据集描述30
3.3山区景观遥感影像场景数据集制作31
3.3.1数据区域及数据源31
3.3.2数据集制作流程32
3.3.3山区地理遥感影像场景数据集制作34
第4章基于注意力和多尺度特征融合的遥感影像场景分类35
4.1模型构建36
4.1.1多尺度特征融合网络36
4.1.2通道注意力模块38
4.1.3基于注意力和多尺度特征融合的遥感影像场景分类网络39
4.2实验设置40
4.3实验结果与分析41
4.3.1UCM数据集实验结果与分析41
4.3.2AID数据集实验结果与分析43
4.3.3NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析44
第5章基于深度度量学习的遥感影像场景分类48
5.1模型构建49
5.1.1k最近邻49
5.1.2近邻成分分析49
5.1.3可扩展近邻成分分析51
5.1.4基于深度度量学习的遥感影像场景分类网络52
5.2实验设置52
5.3实验结果与分析53
5.3.1AID数据集实验结果与分析53
5.3.2NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析55
第6章基于自适应学习的遥感影像场景分类59
6.1模型构建59
6.1.1多尺度密集连接网络59
6.1.2基于自适应学习的遥感影像场景分类网络62
6.2模型性能优化63
6.2.1预算批分类63
6.2.2实时预测64
6.3实验设置64
6.4实验结果与分析65
6.4.1AID数据集实验结果与分析65
6.4.2NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析67
6.4.3模型复杂度及轻量级分析68
6.4.4预算批分类设置下实验结果与分析69
6.4.5实时预测设置下实验结果与分析70
6.4.6预测可视化分析70
第7章基于特征通道注意力的遥感影像场景分类72
7.1模型构建73
7.1.1密集连接网络73
7.1.2基于标签平滑的损失函数74
7.1.3基于特征通道注意力的遥感影像场景分类网络75
7.2实验设置76
7.3实验结果与分析76
7.3.1山区遥感影像场景数据集实验结果与分析76
7.3.2UCM数据集实验结果与分析77
7.3.3AID数据集实验结果与分析79
7.3.4NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析80
7.4实验讨论83
7.4.1特征通道注意力机制的热力图可视化83
7.4.2FCA网络的消融实验84
第8章基于全局上下文信息的遥感影像场景分类85
8.1模型构建85
8.1.1基于Mixup的对抗性数据增强85
8.1.2基于全局上下文空间注意力的遥感影像场景分类网络设计86
8.2实验设置89
8.3实验结果与分析90
8.3.1山区遥感影像场景数据集实验结果与分析90
8.3.2UCM数据集实验结果与分析91
8.3.3AID数据集实验结果与分析92
8.3.4NWPU-RESISC45数据集实验结果与分析95
8.4实验讨论96
8.4.1山区遥感影像场景数据集的预测结果96
8.4.2GCSA网络的消融实验97
第9章地貌遥感影像场景智能分类98
9.1地貌遥感影像场景分类概述98
9.2基于多模态深度学习网络的地貌遥感影像场景分类100
第10章矿山开发占地类型遥感影像智能分类105
10.1模型构建106
10.1.1总体技术路线106
10.1.2模型构建过程109
10.2实验结果与分析114
10.2.1基于多尺度思想的多流卷积神经网络分类114
10.2.2基于深度置信网络的多尺度特征融合的多层次分类116
10.3实验讨论119
10.3.1与可变形卷积神经网络的比较分析119
10.3.2最优模型的全研究区制图及分析120
参考文献122
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