面向高分辨率遥感影像场景分类的深度卷积神经网络方法

目录

声明

博士论文创新点

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 高分辨率遥感场景的地物分布特性

1.3 国内外现状与存在问题

1.4 论文的研究内容与章节安排

第2章 深度卷积神经网络

2.1 深度卷积神经网络基本理论

2.2 典型深度卷积神经网络介绍

2.3 基于深度卷积神经网络的场景分类方法

2.4 本章小结

第3章 基于局部标签传递的半监督深度卷积神经网络场景分类方法

3.1 研究思路

3.2 标签传递算法

3.3 基于局部标签传递的半监督深度卷积神经网络场景分类方法

3.4 本章小结

第4章 基于多尺度卷积神经网络场景分类方法

4.1 研究思路

4.2 基于随机尺度拉伸卷积神经网络场景分类方法

4.3 基于多尺度卷积神经网络的场景分类方法

4.4 本章小结

第5章 基于收缩卷积神经网络的场景分类方法

5.1 研究思路

5.2 卷积神经网络场景分类基本原理

5.3 基于收缩卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类方法

5.4 本章小结

第6章 基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类原型系统

6.1 系统设计

6.2 系统使用

6.3 实验结果与分析

6.4 本章小结

第7章 总结与展望

7.1 总结

7.2 研究展望

参考文献

附录

致谢