基于深度学习的遥感图像云识别与分割处理技术研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状和发展趋势

1.2.1 云识别技术

1.2.2 云分割技术

1.2.3 深度学习在遥感图像处理中的发展现状

1.3 论文主要工作与组织安排

第二章 深度学习神经网络基本理论与云层特征研究

2.1 引言

2.2 深度学习简介

2.2.1 深度学习发展史

2.2.2 人工神经网络

2.3 卷积神经网络

2.3.1 卷积神经网络的结构

2.3.2 卷积神经网络的训练

2.3.3 卷积神经网络的拟合问题

2.3.4 常用的卷积神经网络模型

2.4 云层特性分析与特征提取

2.4.1 云层的特性分析

2.4.2 云层特征提取方法

2.5 本章小结

第三章 基于卷积神经网络的Landsat-8影像云图识别

3.1 引言

3.2 算法流程

3.3 基于卷积神经网络的云图识别方法

3.3.1 图像预处理

3.3.2 基于卷积神经网络的云图识别模型

3.4 实验与分析

3.4.1 实验数据

3.4.2 实验环境

3.4.3 实验结果与分析

3.5 本章小结

第四章 基于全卷积神经网络的Landsat-8影像云图分割

4.1 引言

4.2 网络模型概述

4.2.1 全卷积神经网络模型

4.2.2 残差神经网络模型

4.3 实验与分析

4.3.1 实验数据与环境

4.3.2 实验结果与分析

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 论文总结

5.2 后续工作展望

致 谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果