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遥感热点识别轻量网络模型开发
目录
文档简述与背景概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.3研究目标与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
遥感影像数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.1数据源与采集方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.2图像辐射定标与校正．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.3地图几何精化与配准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
2.4图像噪声抑制与增强处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
热点区域特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.1热点信息定义与识别准则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
3.2光谱特征分析技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.3空间特征描述方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.4时域特征挖掘策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
轻量化网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
4.1感知模型基础结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.2参数量优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
4.3计算复杂度降低方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41
4.4网络轻量化改进实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
基于深度学习的热点识别算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
5.1卷积神经网络的改进应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50
5.2注意力机制的引入方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
5.3多尺度特征融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
5.4混合模型构建实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
模型训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．61
6.1训练数据生成与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
6.2损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
6.3正则化方法验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67
6.4超参数调整实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69
实验验证与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71
7.1测试数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
7.2定量评估指标体系．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
7.3不同场景对比实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
7.4算法鲁棒性测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．76
应用效果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．80
8.1城市热岛特征分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
8.2农业热异常监测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
8.3工业区域热分布识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84
8.4多源数据融合应
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