基于深度屬性學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感圖像分類研究

　　本書共分為八章，在深度屬性學(xué)習(xí)驅(qū)動下，重點研究了幾種典型的遙感圖像分類任務(wù)，如基于深度屬性學(xué)習(xí)預(yù)測的細粒度遙感目標分類、基于多源屬性學(xué)習(xí)的細粒度遙感場景分類、基于深度屬性建模遷移的少樣本遙感圖像分類、面向遙感圖像分類的視覺屬性自動化挖掘等。對于每種典型任務(wù)，本書從研究者的角度，詳細介紹了其背景、研究意義、問題描述、算法模型以及實驗結(jié)果等。

　　許文嘉，北京郵電大學(xué)信息與通信工程學(xué)院特聘副研究員，博士生導(dǎo)師。2022年于中國科學(xué)院大學(xué)獲得博士學(xué)位。德國馬克思普朗克協(xié)會國際交流獎學(xué)金獲得者、2022年中國電子教育學(xué)會優(yōu)秀博士論文獎獲得者。長期從事空天遙感數(shù)據(jù)智能處理和深度學(xué)習(xí)等方面研究，包括多源遙感數(shù)據(jù)智能解譯、計算機視覺、電磁智能感知認知等。相關(guān)研究成果在國際權(quán)威期刊和會議上發(fā)表論文二十余篇。