基于深度學(xué)習(xí)的遙感影像目標(biāo)識別入門與實踐

　　本書主要以實現(xiàn)遙感影像的分類、目標(biāo)檢測與目標(biāo)識別為目的，系統(tǒng)地講述了遙感技術(shù)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系、深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、Python基本語法、深度學(xué)習(xí)框架PyTorch和TensorFlow搭建方法， 通過LeNet實踐、Faster R-CNN實踐和U-Net實踐，帶讀者體驗深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于遙感數(shù)據(jù)處理的具體操作。本書可作為普通高校遙感科學(xué)與技術(shù)、攝影測量與遙感、GIS、模式識別與智能處理等專業(yè)的實習(xí)教材，也可作為AI開發(fā)愛好者的自學(xué)入門教程。

　　段延松，武漢大學(xué)副教授，博導(dǎo)，主要研究方向攝影測量、無人機(jī)測繪、相機(jī)標(biāo)定、視覺測量與模式識別等，美國ESRI外籍技術(shù)專家、武漢3551光谷人才，承擔(dān)多項 863計劃、科技支撐計劃、十三五重點研發(fā)計劃以及國防重大專項項目。發(fā)表20余篇SCI/EI學(xué)術(shù)論文，出版學(xué)術(shù)專著5部，申請 發(fā)明專利10余項，軟著30余項，2010年獲測繪科技進(jìn)步一等獎，2015年獲測繪科技進(jìn)步特等獎，2017獲 科技進(jìn)步二等獎，2020年獲 科技進(jìn)步一等獎，2021年獲華夏建設(shè)科學(xué)技術(shù)二等獎，2022年獲測繪科技進(jìn)步二等獎、云南省科技進(jìn)步一等獎、吉林省技術(shù)發(fā)明一等獎。