Standard-Based Data and Information Systems for Earth Observation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Ramapriyan, H. K. 编

出品人:

页数:248

译者:

出版时间:

价格:$ 190.97

装帧:

isbn号码:9783540882633

丛书系列:

图书标签:

• Earth Observation
• Data Systems
• Information Systems
• Standards
• Remote Sensing
• Geospatial Data
• Data Management
• Interoperability
• GIS
• Environmental Monitoring

深度学习在遥感图像解译中的前沿应用与挑战 图书简介 本书深入探讨了当前遥感科学领域最前沿的研究方向之一——深度学习技术在地球观测数据处理与分析中的实际应用、理论基础及面临的挑战。随着高分辨率对地观测卫星、无人机以及机载传感器的普及，我们正处于数据爆炸的时代。海量的遥感影像、光谱数据和雷达数据对传统分析方法提出了严峻考验。深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，以其强大的特征提取和模式识别能力，正在彻底革新遥感图像的解译方式。 本书旨在为遥感工程师、地球科学研究人员以及计算机视觉领域的专业人士，提供一个全面且详尽的视角，理解如何利用尖端的深度学习架构解决复杂的地球观测问题。 第一部分：遥感数据基础与深度学习的融合 本书首先回顾了现代地球观测系统所依赖的关键数据类型，包括多光谱、高光谱、合成孔径雷达（SAR）和激光雷达（LiDAR）数据。详细阐述了这些数据在不同分辨率、不同波段下的特点、预处理流程，以及它们对模型输入的要求。 随后，我们将重点介绍深度学习模型与遥感数据特性的匹配性。探讨了如何设计适应遥感复杂场景（如尺度变化大、地物边界模糊、多时相变化）的输入层和特征编码器。特别关注了多模态数据融合的关键技术。如何有效地将光学图像信息与SAR的结构信息或LiDAR的三维点云信息结合，是提升信息提取精度和鲁棒性的核心挑战。本书将提供不同融合策略（早期融合、晚期融合、中间层特征级融合）的数学模型和实现细节。 第二部分：面向特定任务的深度学习架构 本部分是全书的核心，聚焦于当前遥感领域最迫切需要解决的几大核心任务，并系统梳理了适用的深度学习架构： 2.1 精准地物分类与语义分割： 详细分析了U-Net及其衍生结构（如ResUNet, Attention U-Net）在像素级分类中的应用。探讨了如何解决遥感图像中类别不平衡问题，引入了如Focal Loss、Dice Loss等针对遥感场景优化的损失函数。对于大型遥感影像的上下文依赖建模，我们深入剖析了空洞卷积（Atrous Convolution）和金字塔场景解析网络（PSPNet）如何捕捉宏观区域信息，避免孤立像素的误判。 2.2 高效目标检测与实例分割： 针对遥感图像中小目标（如船舶、飞机、小型建筑物）的检测难题，本书对比评估了基于区域提议的网络（如Faster R-CNN的改进版）与单阶段检测器（如YOLO系列、SSD）在遥感数据上的性能差异。特别强调了如何调整Anchor Box的设计以适应卫星影像中地物形态的极端多样性。实例分割部分，重点讲解了Mask R-CNN在提取精确地物边界和形状信息方面的应用，并讨论了针对高密度目标的遮挡问题。 2.3 时序分析与变化检测： 遥感数据的时间序列分析是监测环境变化的关键。本书详细介绍了如何利用循环神经网络（RNN），特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来建模遥感影像集中的时间依赖性。我们探讨了如何设计ConvLSTM结构，将空间特征提取与时间序列建模无缝结合，用于植被生长季监测、洪水灾害评估和城市扩张的动态追踪。此外，基于度量学习（Metric Learning）的无监督变化检测方法也被深入剖析。 2.4 三维重建与点云处理： 针对LiDAR和立体影像数据，本书阐述了如何将深度学习应用于点云分类、语义分割和表面重建。重点介绍了PointNet/PointNet++等直接处理无序点云数据的网络结构，以及如何将LiDAR点云转化为体素（Voxel）或鸟瞰图（Bird’s Eye View）表示，以利用成熟的2D CNN架构进行高效处理。 第三部分：模型泛化性、可解释性与实际部署的挑战 先进的模型若不能在真实世界中稳定运行，其价值将大打折扣。本部分着眼于将研究成果转化为实用的工具： 3.1 模型的泛化性与域适应（Domain Adaptation）： 遥感数据具有高度的地域和传感器依赖性。在A地区的训练模型往往在B地区表现不佳。本书系统地探讨了无监督和半监督域适应技术，如对抗性学习（Adversarial Learning）在减少源域和目标域特征差异方面的应用。讨论了如何构建领域不变特征，以增强模型的跨传感器、跨季节鲁棒性。 3.2 可解释性人工智能（XAI）在遥感中的应用： 为了增加科学家对模型决策的信任，可解释性至关重要。我们介绍了Grad-CAM、LIME等技术在遥感影像解译中的应用，旨在可视化模型关注的关键区域，验证其是否基于正确的地物特征（而非噪声或伪影）做出判断。 3.3 边缘计算与模型轻量化： 随着无人机和在轨处理需求的增加，将复杂的深度学习模型部署到资源受限的设备上成为必然趋势。本书讨论了模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，如何有效地在保持高精度的同时，大幅降低模型的计算负荷和内存占用，实现快速推理。 结论与展望： 全书最后总结了当前深度学习在地球观测领域的热点与未来方向，包括自监督学习在海量未标注遥感数据上的潜力、物理约束引导的神经网络（Physics-Informed Neural Networks, PINNs）的初步尝试，以及人机协同智能解译系统的构建。 本书内容详实，理论与实践紧密结合，不仅提供了前沿算法的深入解析，更对实际工程中的数据准备、模型调优和部署策略给出了详尽的指导。

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