本书系统介绍了群集行为的数学理论,以Cucker-Smale模型为核心,探讨了多智能体在自然界和工程领域中的群体动态行为,如蜂拥、群集行为和一致性等现象.全书分为两部分:第一部分聚焦Cucker-Smale模型的群集行为,第二部分研究其一致性.本书从群体行为的基本概念入手,详细分析了长程和短程通信权重下的模型性质,包括
遥感影像多尺度分类是目前遥感影像处理与解译研究的热点之一。本书以遥感影像像素-对象-场景分类为主线,基于人工智能方法,开展像素级分类、面向对象分类和场景级分类研究,建立了多种遥感影像多尺度分类和解译方法。这些研究旨在提高遥感影像智能分类精度和异常值探测性能,推动遥感影像分类技术的应用与发展,兼具理论和实践的双重意义。
遥感图像中的目标检测对城市规划、人口估计和地形图制作具有重要意义。不同观测平台在进行数据采集时,由于成像机理、天气及地物复杂性等原因,将产生不同程度的噪声,对采集到的图像进行处理时,错分、漏分现象比较普遍,这些都会影响目标检测的效果。深度学习方法在各种计算机视觉任务中显示出可喜的成果,包括遥感图像中的目标检测,它可以自
本书主要介绍了中国高分卫星系列载荷、数据及产品的特点,高分遥感标准、共性产品中几何校正产品的生产原理和流程,高分遥感共性产品中反射率、影像融合、云掩膜、植被指数覆盖度、水体面积、土地覆盖产品的生产原理和流程;阐述了高分遥感专题产品中火情分布制图及碳排放估算、湖泊动态面积、保护区人类干扰图、作物产量估测产品的生产原理和流
本书是在国产遥感数据处理和分析平台PIE系列软件用户手册和培训素材的基础上,系统分析了其他相关教材在内容构成、形式表达以及在教学、科研及行业应用中所存在的实际问题,集合作者多年教学经验以及实践经验编写而成。通过结合理论基础与实际案例,提供了一个系统的学习和应用平台。全书共包括五个专题,18个实验,分别为农业遥感(专题一
本书是一本探讨卷积神经网络在图像融合、识别任务上应用的专业著作,旨在为读者提供全面而实用的知识体系,使其能够深入理解图像融合与识别的原理和实现,并应用于各个领域。本书涵盖了从卷积神经网络基础概念到图像融合、识别前沿技术的全面内容,并详细介绍了著者自身的研究成果。本书共8章,主要包括:图像融合与目标识别的目的、意义、基本
本书全面介绍了遥感数字图像获取,遥感数据表示方法、存储及显示,遥感图像校正,遥感影像调色、镶嵌与正射影像生产,图像变换与增强,图像分割,遥感图像分类等的基本概念、理论和方法。同时,本书在ENVI软件的基础上介绍了遥感数字图像处理的应用,并与景观生态风险时空变化驱动与预测项目相结合,详细介绍了遥感数字图像处理在景观生态风
本书共分为8章,重点研究了基于深度属性学习的光学遥感图像分类方法,如基于属性学习预测的细粒度遥感目标分类、基于多源属性学习的细粒度遥感场景分类、基于属性建模迁移的少样本遥感图像分类、基于视觉属性自动化标注的零样本遥感图像场景分类等。对于每种典型的遥感图像分类方法,从研究者的角度,详细地介绍了其研究背景、问题描述、算法模
本书根据作者十余年来以遥感数字图像获取、处理、输出、应用为体系开展的系统研究工作所积累丰硕成果的基础上,经过汇总整理,完成了本书。全书分为16章,从三部分来对遥感图像处理进行阐述,第一部分是基础部分,主要从遥感的图像总体性处理进行介绍,主要内容有遥感图像处理的概念和本书的框架,遥感图像的数字化,显示和常用的处理软件,并
本书主要分为8章四个部分:第一部分,地物信息的传递过程;第二部分,遥感数据的信息性能及其特征;第三部分,遥感图像计算机解译的方法研究;第四部分,基于人工智能的遥感图像解译的实践。本书的主要内容已作为武汉大学的本科教材讲授多次,另外在教材中加入了大量的实验案例,以期增强理论结合实践的认识和理解。
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