第一章遙感影像解譯的背景與意義第二章基于多源數(shù)據(jù)融合的精度提升技術(shù)第三章基于深度學(xué)習(xí)的解譯模型優(yōu)化第四章基于注意力機(jī)制的精度提升技術(shù)第五章多源數(shù)據(jù)融合與注意力機(jī)制的協(xié)同應(yīng)用第六章遙感影像解譯精度提升的未來(lái)展望101第一章遙感影像解譯的背景與意義遙感影像解譯的挑戰(zhàn)與機(jī)遇案例：某山區(qū)森林火災(zāi)后遙感影像解譯傳統(tǒng)方法與深度學(xué)習(xí)方法的對(duì)比分析數(shù)據(jù)需求：精度提升對(duì)生態(tài)評(píng)估的影響聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署數(shù)據(jù)展示精度誤差的嚴(yán)重性技術(shù)挑戰(zhàn)：現(xiàn)有方法的局限性光譜、空間、標(biāo)注依賴(lài)三大問(wèn)題分析3精度提升的技術(shù)路徑Sentinel-2與SAR數(shù)據(jù)融合案例深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化U-Net模型在建筑物識(shí)別中的應(yīng)用注意力機(jī)制的作用空間注意力模塊對(duì)邊緣定位的改進(jìn)多源數(shù)據(jù)融合的價(jià)值4精度提升的效果驗(yàn)證多源數(shù)據(jù)融合的精度提升幾何配準(zhǔn)與光譜校正的效果對(duì)比深度學(xué)習(xí)模型的精度提升U-Net模型在不同地物的應(yīng)用效果注意力機(jī)制的精度提升空間注意力模塊對(duì)細(xì)節(jié)識(shí)別的改進(jìn)5本章總結(jié)多源數(shù)據(jù)融合的重要性不同傳感器數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性分析深度學(xué)習(xí)的潛力模型優(yōu)化對(duì)精度提升的決定性作用注意力機(jī)制的必要性動(dòng)態(tài)關(guān)注關(guān)鍵區(qū)域的必要性602第二章基于多源數(shù)據(jù)融合的精度提升技術(shù)多源數(shù)據(jù)融合的技術(shù)挑戰(zhàn)不同傳感器影像的配準(zhǔn)方法對(duì)比光譜特征差異不同傳感器的光譜響應(yīng)差異分析數(shù)據(jù)時(shí)相選擇不同時(shí)相數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性分析幾何配準(zhǔn)誤差8多源數(shù)據(jù)融合的優(yōu)化方法BSpline插值算法幾何配準(zhǔn)誤差的改進(jìn)方法暗像元校正光譜特征校正的方法時(shí)間序列PCA分析數(shù)據(jù)時(shí)相選擇的優(yōu)化方法9多源數(shù)據(jù)融合的效果驗(yàn)證幾何配準(zhǔn)的精度提升BSpline插值算法的精度對(duì)比光譜特征的提升暗像元校正的效果時(shí)間序列選擇的精度提升PCA分析的效果1003第三章基于深度學(xué)習(xí)的解譯模型優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的技術(shù)挑戰(zhàn)小目標(biāo)檢測(cè)不足小目標(biāo)檢測(cè)的難點(diǎn)分析類(lèi)別不平衡問(wèn)題不同類(lèi)別樣本數(shù)量差異的影響模型泛化能力模型在不同場(chǎng)景的適應(yīng)性分析12深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化方法空間注意力模塊對(duì)邊緣定位的改進(jìn)Transformer模型優(yōu)化多尺度特征融合的改進(jìn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)提升模型魯棒性的方法注意力機(jī)制的應(yīng)用13深度學(xué)習(xí)模型的效果驗(yàn)證注意力機(jī)制的應(yīng)用效果類(lèi)別平衡的改進(jìn)Transformer模型優(yōu)化的效果模型泛化的提升數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)的影響小目標(biāo)檢測(cè)的改進(jìn)1404第四章基于注意力機(jī)制的精度提升技術(shù)注意力機(jī)制的技術(shù)挑戰(zhàn)空間注意力局限注意力模塊對(duì)邊緣定位的影響通道注意力不足不同波段特征的注意力分配多尺度關(guān)注缺陷不同尺度特征的注意力分配16注意力機(jī)制的優(yōu)化方法動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整空間注意力模塊的改進(jìn)多尺度通道注意力提升模型關(guān)注度的方法注意力門(mén)控機(jī)制多尺度特征融合的方法17注意力機(jī)制的效果驗(yàn)證空間注意力的改進(jìn)動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整的效果通道注意力的提升多尺度通道注意力的效果多尺度融合的提升注意力門(mén)控機(jī)制的效果1805第五章多源數(shù)據(jù)融合與注意力機(jī)制的協(xié)同應(yīng)用協(xié)同應(yīng)用的技術(shù)挑戰(zhàn)融合前后特征分配不一致計(jì)算資源分配不均注意力模塊與融合模塊的計(jì)算資源分配協(xié)同策略固定性不同地物的動(dòng)態(tài)關(guān)注需求融合特征關(guān)注度不匹配20協(xié)同應(yīng)用的優(yōu)化方法融合特征關(guān)注度的調(diào)整計(jì)算資源動(dòng)態(tài)分配注意力模塊的計(jì)算資源分配協(xié)同策略自適應(yīng)調(diào)整不同地物的動(dòng)態(tài)關(guān)注注意力門(mén)控機(jī)制21協(xié)同應(yīng)用的效果驗(yàn)證注意力門(mén)控機(jī)制的效果計(jì)算資源分配的改進(jìn)動(dòng)態(tài)資源分配的效果協(xié)同策略的改進(jìn)自適應(yīng)調(diào)整的效果融合特征關(guān)注度的改進(jìn)2206第六章遙感影像解譯精度提升的未來(lái)展望實(shí)時(shí)解譯的技術(shù)挑戰(zhàn)實(shí)時(shí)處理影像的延遲分析小目標(biāo)跟蹤困難小目標(biāo)檢測(cè)的難點(diǎn)分析模型輕量化不足邊緣設(shè)備上的模型輕量化計(jì)算延遲問(wèn)題24實(shí)時(shí)解譯的優(yōu)化方法模型輕量化的方法多幀特征融合小目標(biāo)跟蹤的方法聯(lián)邦學(xué)習(xí)實(shí)時(shí)解譯的方法知識(shí)蒸餾技術(shù)25實(shí)時(shí)解譯的效果驗(yàn)證計(jì)算延遲的改進(jìn)知識(shí)蒸餾技術(shù)的效果小目標(biāo)跟蹤的改進(jìn)多幀特征融合的效果邊緣計(jì)算的改進(jìn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)的效果2607總結(jié)與展望研究總結(jié)不同傳感器數(shù)據(jù)的互補(bǔ)性分析深度學(xué)習(xí)的潛力模型優(yōu)化對(duì)精度提升的決定性作用注意力機(jī)制的必要性動(dòng)態(tài)關(guān)注關(guān)鍵區(qū)域的必要性多源數(shù)據(jù)融合的重要性28未來(lái)研究方向智能對(duì)齊模型Transformer+時(shí)空聯(lián)合優(yōu)化自監(jiān)督學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)生成方法動(dòng)態(tài)注意力機(jī)制注意力動(dòng)態(tài)調(diào)整策略29綜合應(yīng)用成果展示通過(guò)具體案例