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高光谱pdf

发布时间:2023-09-22 04:17:54

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简介:深度神经网络是近年来受到广泛关注的研究方向,它已成为人工智能2.0的主要组成部分。《深度学习、优化与识别》系统地论述了深度神经网络基本理论、算法及应用。《深度学习、优化与识别》全书共16章,分为两个部分;第一部分(第1章~10章)系统论述了理论及算法,包括深度前馈神经网络、深度卷积神经网络、深度堆栈神经网络、深度递归神经网络、深度生成网络、深度融合网络等;第二部分(第11~15章)论述了常用的深度学习平台,以及在高光谱图像、自然图像、SAR与极化SAR影像等领域的应用;第16章为总结与展望,给出了深度学习发展的历史图、前沿方向及进展。《深度学习、优化与识别》每章都附有相关阅读材料及仿真代码,以便有兴趣的读者进一步钻研探索。

Ⅱ 什么是二向性反射

在利用多波段、多时相、高光谱的遥感数据来提高遥感对地物识别能力的同时,人们注意到角度信息在遥感图像识别和分类中所起的影响和贡献,即地物在2π空间上的三维光谱特征。常用两种方法用来刻画地物的角度信息,第一种是基于遥感应用的方法,假定目标地物的反射光谱在2π空间内分布是一致的,即所谓的朗伯体,忽略地物的方向性信息;另一种方法是强调地物在不同光线入射天顶角、探测天顶角和探测方位角等角度信息,二向性反射分布函数(BRDF)就是基于这种思想发展起来的。在反射、散射和透射电磁辐射的过程中,地表或大气中的目标地物将产生与它们自身性质有关的偏振特性。偏振遥感信息在表达暗目标(或低照度)和人工建筑目标方面有更丰富的内涵,并且有着其本身的探测优势,偏振完全可以作为遥感的另一维更有价值的信息来源。多角度对地观测能获得更为详细可靠的地面目标三维空间结构参数,使定量遥感成为可能,对地物的多角度偏振信息探测成为定量遥感的一种新手段。 偏振反射是伴随着目标的二向性反射而产生的,在探测目标地物的二向性反射的同时,可以通过偏振器获得目标地物偏振态的三维空间分布。本文从理论上证明了光倾斜入射到地物表面时,其反射光存在偏振现象,并进一步推导了偏振度与太阳高度角之间的函数关系,总结出其中的变化规律;并从多角度偏振遥感机理的角度出发,研究了偏振化二向性反射与二向性反射之间存在的定量关系,并从实验上验证了二向反射、45度偏振、偏振均值三者在2π空间的相应探测方位角、入射天顶角、探测天顶角以及通道上的反射比均相等,通过研究偏振方向反射与二向性反射之间的定量规律,可以为偏振遥感解译提供重要参数,对地物的精确识别和反演有重要的现实意义。根据二者的关系,本文提出一种太阳耀光剥离的新方法,从多角度遥感与偏振光遥感的角度,找出偏振特性与太阳高度角的函数关系,利用偏振方位角和偏振光在布儒斯特角时的特性对耀光进行偏振剥离,为水色遥感消除太阳耀光影响提供技术参考;然后建立了一个新的土壤偏振化二向性反射模型,即BPDF模型,以提高土壤的分类精度和反演精度。

Ⅲ 赵永强的主要论着

1、赵永强,潘泉. 成像偏振光谱遥感及应用.国防工业出版社(国防出版基金资助).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]陈超,罗莉,赵永强.基于遗传LM算法的涂层目标光谱偏振BRDF建模分析.光谱学与光谱分析.2010.
[10]高仕博,程咏梅,赵永强等.基于多时相红外图像探测浅层地下目标.红外与毫米波学报, 01期, 2009. [PDF]
[11]高仕博,程咏梅,赵永强.基于张量的平稳小波变换红外图像去噪.光学学报. [PDF]
[12]贺霖,潘泉,邸韡,赵永强.一种基于单似然检验的高光谱图像小目标检测器.光学学报, 12期, 2007. [PDF]
[13]魏坤,赵永强,潘泉等.一种改进相似度量的红外目标跟踪算法.光子学报, 05期, 2008. [PDF]
[14]魏坤,赵永强,高仕博等.基于混合概率核主成分二次相关红外目标检测.光子学报, 09期, 2008. [PDF]
[15]邸韡,潘泉,赵永强等.高光谱图像波段子集模糊积分融合异常检测.电子与信息学报, 02期, 2008. [PDF]
[16]杨铁恒,赵永强,潘泉等.一种新的偏振光谱二向反射测量方法.光子学报, 12期, 2008. [PDF]
[17]马丽娜,潘泉,赵永强等.红外热像仪标定方法.火力与指挥控制, 11期, 2008. [PDF]
[18]王道荣,赵永强,潘泉.基于模糊聚类和证据理论的光谱偏振图像分类.光子学报, 12期, 2007. [PDF]
[19]赵永强,潘泉,张洪才.一种新的全色图像与光谱图像融合方法研究.光子学报, 01期, 2007. [PDF]
[20]赵永强,潘泉,张洪才.自适应多波段偏振图像融合研究.光子学报, 07期, 2007. [PDF]
[21]卫沛锋,赵永强,梁彦等.偏振光在多层散射介质中传输的蒙特卡罗模拟研究.光子学报, 10期, 2009. [PDF]
[22]陈超,赵永强,程咏梅等.背景偏振光谱二向反射分布函数建模分析.光电子.激光, 03期, 2009. [PDF]
[23]高仕博,程咏梅,赵永强等.基于空时域约束模糊核聚类的红外多时相地下目标探测.光子学报, 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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