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轻量化神经网络在森林火灾监测中的协同识别应用
目录
文档概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.1.1森林资源的重要性与保护需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.2森林火灾的严峻形势与危害．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.1.3传统监测方式的局限性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
1.1.4轻量化神经网络技术的兴起及其应用潜力．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.2.1森林火灾监测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
1.2.2神经网络在火灾监测中的应用进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
1.2.3轻量化神经网络技术的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
1.2.4协同识别技术的相关研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
1.3研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
1.3.1本研究的核心目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
1.3.2主要研究内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
1.4技术路线与研究方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
1.4.1总体技术路线图．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
1.4.2关键研究方法说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
1.5论文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
相关理论与技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.1遥感影像技术及其在火灾监测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.1.1遥感影像获取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
2.1.2遥感影像特征信息提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
2.2机器学习与深度学习基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
2.2.1神经网络的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54
2.2.2常见神经网络模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
2.3轻量化神经网络设计方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
2.3.1参数剪枝技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
2.3.2网络结构优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
2.3.3知识蒸馏技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
2.4协同识别理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
2.4.1协同识别的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
2.4.2数据融合策略与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
基于轻量化神经网络的多源信息融合火灾监测模型构建．．．．．．．75
3.1模型总体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
3.1.1系统框架概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
3.1.2各模块功能说明．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．82
3.2多源数据预处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
3.2.1遥感影像预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．86
3.2.2地理信息数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．
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