基于深度學習的遙感影像目標識別入門與實踐

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

　　段延松，武漢大學副教授，博導，主要研究方向攝影測量、無人機測繪、相機標定、視覺測量與模式識別等，美國ESRI外籍技術專家、武漢3551光谷人才，承擔多項 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學術論文，出版學術專著5部，申請 發(fā)明專利10余項，軟著30余項，2010年獲測繪科技進步一等獎，2015年獲測繪科技進步特等獎，2017獲 科技進步二等獎，2020年獲 科技進步一等獎，2021年獲華夏建設科學技術二等獎，2022年獲測繪科技進步二等獎、云南省科技進步一等獎、吉林省技術發(fā)明一等獎。