机读格式显示(MARC)

• 000 01553nam0 2200265 450

• 001 0000500940

• 010 __ |a 978-7-109-27376-4 |d CNY100.00

• 100 __ |a 20210121d2020 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak a 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 遥感影像机器学习方法研究与应用 |A yao gan ying xiang ji qi xue xi fang fa yan jiu yu ying yong |f 张承明著

• 210 __ |a 北京 |c 中国农业出版社 |d 2020

• 215 __ |a 236页 |c 图 |d 23cm

• 312 __ |a 英文并列题名取自封面

• 320 __ |a 有书目 (第232-236页)

• 330 __ |a 本书内容包括: 第1章, 介绍遥感影像基础知识; 第2章, 介绍机器学习基础知识, 重点介绍了卷积神经网络、生成式对抗网络和深度置信网络等神经网络; 第3章, 介绍了环境安装与设置; 第4章, 介绍了遥感图像中常用的特征、特征提取方法和特征使用方法; 第5章, 介绍了遥感图像分割的基本框架, 作为第6章和第7章的基础; 第6章, 针对从遥感图像上提取农作物空间分布的需要, 提出了符合遥感图像数据特点的卷积神经网络; 第7章, 针对卷积神经网络提取的农作物空间分布中存在的错误, 在分析农作物种植区域的数据特点的基础上, 提出了分割结果的优化方法; 第8章, 针对目前获取的遥感图像应用于农作物分割时的问题, 提出了利用生成式对抗网络对数据源进行优化的方法; 第9章, 以深度置信网络为基本框架, 建立了一种从遥感图像上提取土壤湿度数据的方法。

• 510 1_ |a Research and application of machine learning methods for remote sensing images |z eng

• 606 0_ |a 遥感图象 |A yao gan tu xiang |x 图象处理 |x 应用 |x 作物监测 |x 研究

• 690 __ |a S127 |v 5

• 701 _0 |a 张承明 |A zhang cheng ming |4 著

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20210121

• 905 __ |a WFKJXY |d S127/9

• 920 __ |a 4370400 |z 1