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高光譜遙感信息處理(精)/高光譜遙感科學叢書

  • 作者：張立福//張霞//黃長平|責編:嚴冰//郎媛//張波軍|總主編:童慶禧//薛永祺
  • 出版社：湖北科技
  • ISBN：9787535296030
  • 出版日期：2021/06/01
  • 裝幀：精裝
  • 頁數：336
人民幣：RMB 258 元      售價：元
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內容大鋼
    《高光譜遙感信息處理》圍繞高光譜遙感原始數據如何轉化為高光譜遙感信息的難題，緊密結合應用需求，著重介紹了研究團隊近年來在高光譜遙感數據處理與信息提取演算法模型及創新應用研究方面取得的成果，能夠在高光譜遙感信息處理的數學基礎、演算法模型、創新應用等方面為讀者提供比較系統化的介紹。
作者介紹
張立福//張霞//黃長平|責編:嚴冰//郎媛//張波軍|總主編:童慶禧//薛永祺
目錄
第1章  概述
  1.1  高光譜遙感發展概述
  1.2  高光譜遙感信息處理概述
    1.2.1  高光譜遙感數據的特點
    1.2.2  高光譜遙感信息處理的難點
    1.2.3  高光譜遙感信息處理的現狀與發展趨勢
  1.3  本書的內容體系
  參考文獻
第2章  高光譜遙感信息處理數學基礎
  2.1  矩陣基本性質
    2.1.1  矩陣的行列式和秩
    2.1.2  特徵向量和特徵值
    2.1.3  向量的內積和長度
    2.1.4  向量的正交性
  2.2  矩陣變換
    2.2.1  主成分變換
    2.2.2  最小雜訊分離變換
    2.2.3  奇異值分解
    2.2.4  小波變換
    2.2.5  稀疏表達
  2.3  最優化問題
    2.3.1  過擬合和欠擬合
    2.3.2  支持向量機
    2.3.3  多元逐步回歸
    2.3.4  偏最小二乘法
    2.3.5  神經網路
  參考文獻
第3章  高光譜數據預處理
  3.1  成像系統定標
    3.1.1  基於二維平面定標物的幾何定標
    3.1.2  基於波長掃描法的光譜定標
    3.1.3  基於黑箱法的輻射定標方法
  3.2  高光譜數據的輻射糾正
    3.2.1  基於衛星平台的高光譜影像地表反射率一體化反演
    3.2.2  基於無人機平台的非均勻光照條件反射率反演
  3.3  高光譜數據的幾何校正
    3.3.1  高光譜數據幾何校正基本流程
    3.3.2  無人機高光譜數據幾何校正與拼接方法
    3.3.3  線陣推掃式無人機高光譜數據精度優先幾何校正
    3.3.4  線陣推掃式無人機高光譜數據效率優先幾何校正
  3.4  高光譜數據的雜訊估計方法
    3.4.1  高光譜數據雜訊評估原理與方法
    3.4.2  優化的空間光譜維去相關高光譜圖像雜訊評估方法
    3.4.3  高光譜圖像雜訊評估實驗與分析
  參考文獻
第4章  高光譜圖像融合
  4.1  概述
  4.2  高光譜圖像融合演算法發展現狀
    4.2.1  面向空間維提升的融合演算法
    4.2.2  面向光譜維提升的融合演算法

    4.2.3  面向時間維提升的融合演算法
    4.2.4  融合數據指標評價方法
    4.2.5  高光譜圖像融合的發展特點與方向
  4.3  典型高光譜圖像融合演算法評價
    4.3.1  空譜遙感數據融合
    4.3.2  時空遙感數據融合
  4.4  時空譜遙感數據多維組織與一體化融合框架
    4.4.1  MDD數據格式與數據集構建
    4.4.2  基於MDD數據集的時空譜融合方法設計與應用
  參考文獻
第5章  高光譜遙感特徵提取
  5.1  光譜維特徵提取
    5.1.1  波段選擇
    5.1.2  特徵選擇
  5.2  空間維特徵提取
    5.2.1  紋理特徵提取
    5.2.2  圖像分割
    5.2.3  形態學特徵提取
  5.3  時序特徵提取
    5.3.1  統計度量
    5.3.2  變化度量
    5.3.3  趨勢度量
  5.4  時空譜多維特徵提取
    5.4.1  構建光譜一時間相似性度量
    5.4.2  基於最小生成樹遙感時間序列數據時空譜特徵提取
    5.4.3  時空譜多維特徵的有效性評價
  參考文獻
第6章  高光譜遙感影像精細分類
  6.1  概述
  6.2  非監督分類演算法
    6.2.1  K-means演算法
    6.2.2  ISODATA演算法
    6.2.3  模糊C均值聚類演算法
  6.3  監督分類演算法
    6.3.1  經典監督分類演算法
    6.3.2  隨機森林分類演算法
    6.3.3  稀疏多元邏輯回歸分類演算法
    6.3.4  深度學習分類演算法
  6.4  半監督分類演算法
    6.4.1  經典半監督分類演算法
    6.4.2  直推學習半監督分類演算法
    6.4.3  主動學習半監督分類演算法
  參考文獻
第7章  高光譜水質信息提取
  7.1  概述
  7.2  水質光譜在線檢測系統指標設計
    7.2.1  光譜範圍指標設計
    7.2.2  信噪比指標設計
    7.2.3  光譜解析度指標設計
    7.2.4  小結

  7.3  水體光譜採集模式與在線檢測方法
    7.3.1  不同採集模式的影響
    7.3.2  攜帶型水質光譜在線檢測系統
    7.3.3  水質信息在線檢測方法及天空地多尺度驗證
  參考文獻
第8章  高光譜農業信息提取
  8.1  概述
  8.2  基於時空譜特徵的大宗農作物精準識別
    8.2.1  基於時空譜特徵的多類作物識別方法
    8.2.2  基於時空譜特徵的單一作物識別模型
  8.3  基於全譜段信息的新型植被指數及農業監測應用
    8.3.1  多源／多時相衛星數據歸一化特徵提取模型
    8.3.2  通用模式分解植被指數VIUPD構建原理與方法
    8.3.3  通用歸一化植被指數UNVI計算方法
    8.3.4  UNVI在監測植被變化上的特徵分析
    8.3.5  基於UNVI的農業乾旱監測
  8.4  太陽誘導葉綠素熒光遙感反演及農業監測新方法
    8.4.1  SIF高光譜遙感反演原理與難點
    8.4.2  SIF高光譜遙感反演典型演算法、優化及評價
    8.4.3  基於SIF的農業乾旱監測
  參考文獻
第9章  高光譜書畫文物信息提取
  9.1  概述
  9.2  書畫文物礦物顏料光譜庫構建
    9.2.1  書畫類文物礦物顏料
    9.2.2  礦物顏料光譜庫構建
    9.2.3  膠質對礦物顏料光譜影響分析
  9.3  書畫文物顏料信息提取
    9.3.1  顏料信息提取方法
    9.3.2  絹畫顏料信息提取
    9.3.3  唐卡顏料信息提取
  9.4  書畫文物隱藏信息提取
    9.4.1  文物隱藏信息提取方法
    9.4.2  黃腸題湊墨書文字提取
    9.4.3  印章字跡信息提取
    9.4.4  唐卡修補信息提取
  9.5  書畫文物高光譜無損檢測系統平台
    9.5.1  大幅面高精度文物高光譜成像儀
    9.5.2  文物高光譜圖像分析軟體系統
  參考文獻

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