PRoRS
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课程介绍
第01讲 概述
第一部分:特征空间像元分类
第02讲 分类过程
第03讲 学习过程
第04讲 深度学习
第05讲 模型选择
第06讲 数据准备
6.1 算法原理
6.2 实验要求
6.3 思考探索
6.4 案例展示
6.5 课后习题
6.3 课件示例代码
6.3.1 决策树和随机森林
6.3.2 光谱曲线可视化
课后作业 1
第二部分:图像平面对象识别
第07讲 图像分类-CNN
第08讲 对象检测-RCNN
第09讲 语义分割-FCN
第10讲 实例分割-RNN
第11讲 图像合成-GAN
课后作业 2
第三部分:地球表面遥感制图
第12讲 地表覆盖制图
第13讲 土地覆盖分类
第14讲 专题制图
第15讲 变化遥感监测
课后作业 3
学生报告
2017年春季课程报告
2018年春季课程报告
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第06讲 数据准备
6.3 课件示例代码
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6.3 课件示例代码
6.3.1 决策树和随机森林
6.3.2 光谱曲线可视化
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