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基于深度学习的高光谱遥感影像分类研究 
定 价：35 元
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本书以高光谱遥感影像为研究对象，基于深度学习模型，研究空间特征、光谱特征、空间-光谱特征协同的分类技术,主要内容包括：高光谱遥感影像的基础理论与技术发展，主流深度学习模型，针对空间特征的多尺度残差卷积神经网络分类方法，针对光谱特征的双向循环神经网络分类方法，以及融合空-谱多维特征的协同分类方法。相关实验基于Indian Pines、Pavia University、Salinas等开源数据集，结果表明所提出的方法显著提升了复杂场景下的分类精度与鲁棒性，为地物识别、环境监测、精准农业等领域提供了高效技术方案。
本书适于遥感科学、计算机视觉、地理信息系统、环境监测等领域的科研人员与工程技术人员使用，同时可作为高等院校相关专业本科生、研究生的参考用书。
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