基于深度学习的高分辨率遥感影像智能解译与变化检测 - 地球空间信息学前沿丛书（第二辑） - 中国高校教材图书网
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书名： |
基于深度学习的高分辨率遥感影像智能解译与变化检测
地球空间信息学前沿丛书（第二辑）
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| ISBN： | 978-7-307-24812-0 |
责任编辑： | |
| 作者： |
张觅 著
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装订： | 覆膜平装 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥69.00
折扣价：￥58.65
折扣：0.85
节省了10.35元
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字数： |
234千字
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| 出版社： |
武汉大学出版社 |
页数： |
174页
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| 出版日期： |
2025-03-01 |
每包册数： |
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| 国家规划教材： |
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省部级规划教材： |
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| 入选重点出版项目： |
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获奖信息： |
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| 内容简介： |
"本书面向智能化时代遥感影像处理与应用的需求，结合作者近年来在遥感影像智能解译方面的研究工作，系统地阐述了高分辨率遥感影像解译与变化检测的方法，以“数据-像素-目标-场景”的层次认知模型为基础，引入基于深度学习的全要素遥感影像语义分割模型，在此基础上提出顾及拓扑结构与空间上下文的线状、面状地物专题要素提取方法，并构建了融合高阶注意力机制的人机交互半自动提取模型。同时，引入密集连接与几何结构约束机制，提升变化检测模型的特征复用与结构感知能力。
本书可作为普通高校摄影测量与遥感、遥感科学与技术、测绘工程、模式识别与智能处理等专业的研究生教材，也可作为遥感智能解译相关从业人员的技术参考书籍。"
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| 作者简介： |
张觅，武汉大学副研究员，长期从事智能遥感影像解译研究，担任中国遥感应用协会智能遥感开源联盟副秘书长、湖北珞珈实验室智能遥感解译中心副主任。主持或参与20余项国家自然科学基金、重点研发计划等项目，发表论文30余篇，担任CVPR/ICCV/ECCV、ISPRS/TGRS/TIP等顶级会议与期刊审稿人。参与研发的EasyFeature系统支撑了“全球测图”等国家重大工程，经济效益逾2亿元。开发首个遥感深度学习框架LuoJiaNET，吸引全球5000+用户提出LuoJiaSET分类体系，支撑OGC TrainingDML国际标准制定。与华为、百度等企业合作，主导研发28亿参数的多模态人机协同大模型LuoJia.SmartSensing(珞珈·灵感)，显著提升了遥感解译的鲁棒性和迁移能力。相关成果荣获“测绘科学技术特等奖”“地理信息科技进步特等奖”等重要科技奖励。
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| 章节目录： |
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| 精彩片段： |
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| 书 评： |
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| 其 它： |
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