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高光谱遥感图像处理与应用


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高光谱遥感图像处理与应用
  • 书号：9787030499684
    作者：刘代志等 著
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：B5
  • 页数：244
    字数：300
    语种：中文(简体)
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2016-10-18
  • 所属分类：
  • 定价： ￥85.00元
    售价： ￥67.15元
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本书是一部关于高光谱遥感图像处理与应用的科研论著。全书包括七章，主要内容有高光谱遥感数据的采集与处理，高光谱数据的波段选择，高光谱数据的降维处理，高光谱数据的端元提取和混合像元的解混，以及基于高光谱遥感图像数据的目标探测和异常检测及伪装识别等。各章节介绍的理论和方法，用实例进行了验证和阐述，并结合了当前的前沿研究情况，旨在为读者提供实用的工具，介绍发展动态。
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    《信息科学技术学术著作丛书》序
    前言
    第1章绪论1
    1.1高光谱遥感成像原理及特点1
    1.2高光谱成像技术3
    1.3高光谱遥感图像波段选择与降维技术5
    1.3.1波段选择方法概述5
    1.3.2国外高光谱波段选择研究现状6
    1.3.3国内高光谱波段选择研究现状8
    1.4高光谱图像目标检测技术10
    1.5高光谱图像混合像元分解技术13
    参考文献15
    第2章高光谱数据获取23
    2.1引言23
    2.2野外数据采集24
    2.2.1地物波谱数据的采集24
    2.2.2高光谱图像数据采集25
    参考文献27
    第3章高光谱图像滤波处理28
    3.1引言28
    3.2高光谱图像点状噪声去除29
    3.2.1高光谱图像噪声探源与特征分析29
    3.2.2基于直方图高斯拟合的噪声估计32
    3.2.3基于小波变换的去噪37
    3.2.4基于最小噪声分离变换的去噪43
    3.2.5高光谱图像去噪实验与分析45
    3.3高光谱图像条带噪声去除52
    3.3.1条带噪声的产生机理52
    3.3.2条带噪声的特性及分析54
    3.3.3常用条带噪声消除方法55
    3.3.4条带噪声消除效果的评价59
    3.3.5基于平滑滤波的条带噪声消除方法60
    参考文献65
    第4章高光谱图像波段选择68
    4.1引言68
    4.2高光谱波段选择的常用方法68
    4.2.1基于信息量的波段选择方法69
    4.2.2基于类别可分性的波段选择方法70
    4.2.3基于地物光谱响应特征的波段选择方法71
    4.2.4波段搜索方法71
    4.2.5实验结果与算法应用分析72
    4.3基于统计排序的高光谱波段选择83
    4.3.1SSBS算法描述83
    4.3.2算法分析84
    4.3.3实验结果与分析85
    4.4基于目标检测的波段剔除选择方法88
    4.4.1波段剔除选择算法描述89
    4.4.2实验结果与分析92
    4.5基于目标检测的两步波段选择法95
    4.5.1TSBS算法描述95
    4.5.2实验与分析96
    4.6基于曲线面积的波段选择法102
    4.6.1基于曲线面积的波段选择算法描述102
    4.6.2实验与分析103
    4.7高光谱波段选择智能优化算法107
    4.7.1基于粒子群算法的高光谱波段搜索方法107
    4.7.2基于遗传算法的高光谱波段搜索方法110
    4.7.3实验结果与分析113
    4.8算法总结及性能分析与比较116
    参考文献118
    第5章高光谱图像端元估计120
    5.1引言120
    5.2基于VD法的端元数目估计121
    5.3基于LPP的端元数目估计121
    5.3.1LPP算法121
    5.3.2基于LPP的本征维数估计123
    5.3.3本征维与端元数目的关系124
    5.3.4基于LPP的高光谱遥感图像端元数目估计124
    5.4实验及分析125
    5.4.1模拟数据集实验125
    5.4.2高光谱遥感图像实验127
    参考文献131
    第6章高光谱混合像元分解134
    6.1引言134
    6.2混合像元的产生原因及模型134
    6.3监督与非监督的高光谱混合像元分解136
    6.3.1监督类混合像元分解算法137
    6.3.2非监督类混合像元分解算法140
    6.3.3实验与结果分析143
    6.4基于体积和稀疏约束的混合像元分解150
    6.4.1非负矩阵分解与约束非负矩阵分解151
    6.4.2VSC-NMF算法151
    6.4.3实验结果与分析155
    6.5基于稀疏表示的混合像元分解160
    6.5.1稀疏表示理论160
    6.5.2SU-ADMM算法描述161
    6.5.3实验结果与分析163
    6.6几种解混方法之间的关系167
    参考文献168
    第7章高光谱图像目标检测172
    7.1引言172
    7.2基于光谱特征增强与参量化的目标检测173
    7.2.1光谱特征参量化174
    7.2.2光谱特征增强179
    7.2.3基于HSI变换的光谱特征增强183
    7.3基于监督的伪装目标检测185
    7.3.1原理与实现186
    7.3.2实验设计188
    7.3.3数据处理188
    7.4基于端元提取的目标检测191
    7.4.1ICA-EEA原理及实现191
    7.4.2基于端元丰度量化的目标检测192
    7.4.3基于光谱解混的目标检测194
    7.4.4实验及结果分析196
    7.5基于改进样本自相关阵的目标检测201
    7.5.1基于加权样本自相关矩阵的目标检测算法202
    7.5.2对样本自相关阵和协方差阵的改进202
    7.5.3实验与分析203
    7.6异常目标探测213
    7.6.1RX算法概述213
    7.6.2RX异常检测改进方法216
    7.6.3实验结果与分析219
    7.6.4基于高斯混合模型的异常探测221
    参考文献231
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