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高光譜pdf

發布時間:2023-09-22 04:17:54

Ⅰ 《深度學習優化與識別》pdf下載在線閱讀全文,求百度網盤雲資源

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簡介:深度神經網路是近年來受到廣泛關注的研究方向,它已成為人工智慧2.0的主要組成部分。《深度學習、優化與識別》系統地論述了深度神經網路基本理論、演算法及應用。《深度學習、優化與識別》全書共16章,分為兩個部分;第一部分(第1章~10章)系統論述了理論及演算法,包括深度前饋神經網路、深度卷積神經網路、深度堆棧神經網路、深度遞歸神經網路、深度生成網路、深度融合網路等;第二部分(第11~15章)論述了常用的深度學習平台,以及在高光譜圖像、自然圖像、SAR與極化SAR影像等領域的應用;第16章為總結與展望,給出了深度學習發展的歷史圖、前沿方向及進展。《深度學習、優化與識別》每章都附有相關閱讀材料及模擬代碼,以便有興趣的讀者進一步鑽研探索。

Ⅱ 什麼是二向性反射

在利用多波段、多時相、高光譜的遙感數據來提高遙感對地物識別能力的同時,人們注意到角度信息在遙感圖像識別和分類中所起的影響和貢獻,即地物在2π空間上的三維光譜特徵。常用兩種方法用來刻畫地物的角度信息,第一種是基於遙感應用的方法,假定目標地物的反射光譜在2π空間內分布是一致的,即所謂的朗伯體,忽略地物的方向性信息;另一種方法是強調地物在不同光線入射天頂角、探測天頂角和探測方位角等角度信息,二向性反射分布函數(BRDF)就是基於這種思想發展起來的。在反射、散射和透射電磁輻射的過程中,地表或大氣中的目標地物將產生與它們自身性質有關的偏振特性。偏振遙感信息在表達暗目標(或低照度)和人工建築目標方面有更豐富的內涵,並且有著其本身的探測優勢,偏振完全可以作為遙感的另一維更有價值的信息來源。多角度對地觀測能獲得更為詳細可靠的地面目標三維空間結構參數,使定量遙感成為可能,對地物的多角度偏振信息探測成為定量遙感的一種新手段。 偏振反射是伴隨著目標的二向性反射而產生的,在探測目標地物的二向性反射的同時,可以通過偏振器獲得目標地物偏振態的三維空間分布。本文從理論上證明了光傾斜入射到地物表面時,其反射光存在偏振現象,並進一步推導了偏振度與太陽高度角之間的函數關系,總結出其中的變化規律;並從多角度偏振遙感機理的角度出發,研究了偏振化二向性反射與二向性反射之間存在的定量關系,並從實驗上驗證了二向反射、45度偏振、偏振均值三者在2π空間的相應探測方位角、入射天頂角、探測天頂角以及通道上的反射比均相等,通過研究偏振方向反射與二向性反射之間的定量規律,可以為偏振遙感解譯提供重要參數,對地物的精確識別和反演有重要的現實意義。根據二者的關系,本文提出一種太陽耀光剝離的新方法,從多角度遙感與偏振光遙感的角度,找出偏振特性與太陽高度角的函數關系,利用偏振方位角和偏振光在布儒斯特角時的特性對耀光進行偏振剝離,為水色遙感消除太陽耀光影響提供技術參考;然後建立了一個新的土壤偏振化二向性反射模型,即BPDF模型,以提高土壤的分類精度和反演精度。

Ⅲ 趙永強的主要論著

1、趙永強,潘泉. 成像偏振光譜遙感及應用.國防工業出版社(國防出版基金資助).2011年5月.[第一章,第二章]
2、Y. Zhao, L. Zhang and Q. Pan. 「Spectropolarimetric Imaging for Anomaly Epithelial Tissue Detection」. Chapter 18 (pp.297-330) in Book: Sequence and Genome Analysis: Methods and Applications. ISBN: 978-0-9807330-4-4[PDF] [1] Zhao Yong-Qiang, S.G.Kong. Band Subset Based Clustering Fusion for Hyperspectral Imagery Classification. IEEE Trans on geoscience and Remote Sensing. 2011. [PDF]
[2] Zhao Yong-Qiang, Gao Shi-Bo, Chen Chao et al. Unsupervised Classification of Spectropolarimatric Data by Region Based Evidence Fusion. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2011. [PDF]
[3]Zhao Yong-Qiang, Gong Peng, Pan Quan. Object Detection by Spectropolarimeteric Imagery Fusion. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 46(10), pp 3337-3345,2008/10. [PDF]
[4] Zhao Yong-Qiang, Zhang Lei, Zhang David et al. Object separation by polarimetric and spectral imagery fusion. Computer Vision and Image Understanding, 113(8), pp 855-866, 2009/8/1. [PDF]
[5] Zhao Yong-Qiang, Zhang Lei, Pan Quan. Spectropolarimetric imaging for pathological analysis of skin. Applied Optics, 48(10), pp D236-D246, 2009/4/1. [PDF]
[6] Zhao Yong-Qiang, Gong Peng, Pan Quan. Unsupervised spectropolarimetric imagery clustering fusion. JOURNAL OF APPLIED REMOTE SENSING, 3(1), pp 1-16, 2009/6/15. [PDF]
[7]Di Wei, Pan Quan, He Lin et al. Anomaly Detection in Hyperspectral Imagery by Fuzzy Integral Fusion of Band-subsets. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 73(2), pp 201-213, 2008/2/1. [PDF]
[8] Zhao Yong-Qiang, Pan Quan, Zhang Hong-Cai. New polarization imaging method based on spatially adaptive wavelet image fusion. Optical Engineering, 45(12), pp 123202-1-123202-7, 2006/12/1. [PDF]
[9]陳超,羅莉,趙永強.基於遺傳LM演算法的塗層目標光譜偏振BRDF建模分析.光譜學與光譜分析.2010.
[10]高仕博,程詠梅,趙永強等.基於多時相紅外圖像探測淺層地下目標.紅外與毫米波學報, 01期, 2009. [PDF]
[11]高仕博,程詠梅,趙永強.基於張量的平穩小波變換紅外圖像去噪.光學學報. [PDF]
[12]賀霖,潘泉,邸韡,趙永強.一種基於單似然檢驗的高光譜圖像小目標檢測器.光學學報, 12期, 2007. [PDF]
[13]魏坤,趙永強,潘泉等.一種改進相似度量的紅外目標跟蹤演算法.光子學報, 05期, 2008. [PDF]
[14]魏坤,趙永強,高仕博等.基於混合概率核主成分二次相關紅外目標檢測.光子學報, 09期, 2008. [PDF]
[15]邸韡,潘泉,趙永強等.高光譜圖像波段子集模糊積分融合異常檢測.電子與信息學報, 02期, 2008. [PDF]
[16]楊鐵恆,趙永強,潘泉等.一種新的偏振光譜二向反射測量方法.光子學報, 12期, 2008. [PDF]
[17]馬麗娜,潘泉,趙永強等.紅外熱像儀標定方法.火力與指揮控制, 11期, 2008. [PDF]
[18]王道榮,趙永強,潘泉.基於模糊聚類和證據理論的光譜偏振圖像分類.光子學報, 12期, 2007. [PDF]
[19]趙永強,潘泉,張洪才.一種新的全色圖像與光譜圖像融合方法研究.光子學報, 01期, 2007. [PDF]
[20]趙永強,潘泉,張洪才.自適應多波段偏振圖像融合研究.光子學報, 07期, 2007. [PDF]
[21]衛沛鋒,趙永強,梁彥等.偏振光在多層散射介質中傳輸的蒙特卡羅模擬研究.光子學報, 10期, 2009. [PDF]
[22]陳超,趙永強,程詠梅等.背景偏振光譜二向反射分布函數建模分析.光電子.激光, 03期, 2009. [PDF]
[23]高仕博,程詠梅,趙永強等.基於空時域約束模糊核聚類的紅外多時相地下目標探測.光子學報, 11期, 2008. [PDF]
[24] Zhao Yongqiang, Yang TieHeng, Wei PeiFeng et al. Spectropolarimetric imaging for skin characteristics analysis. 2nd International Conference on Medical Imaging and Informatics (MIMI 2007), pp 322-329, 2007/8/14. [PDF]
[25] Zhao Yong-Qiang Analysis of facial characteristics in spectropolarimetric imagery. International Symposium on Multispectral Image Processing and Pattern Recognition, 2007/11/15. [PDF]
[26] Gao Shi-Bo, Zhao Yong-Qiang, Cheng Yong-Mei. Multispectral Infrared Image for Target Detection Based on Matched Filtering Using Tensor. MIPPR 2009: Multispectral Image Acquisition and Processing, 2009/10/30. [PDF]
[27] Chen Chao, Zhao Yong-Qiang, Cheng Yong-Mei. Robust materials classification based on multispectral polarimetric BRDF imagery. International Symposium on Photoelectronic Detection and Imaging 2009, 2009/8/5. [PDF]

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