高光谱遥感原理与方法

图书标准信息

• 作者 朱西存 编著；李西灿
• 出版社 化学工业出版社
• 出版时间 2019-07
• 版次 1
• ISBN 9787122341440
• 定价 42.00元
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 166页

【内容简介】

本书主要内容包括：高光谱遥感的概念、特点、数据表达及其发展概况；高光谱遥感机理和光谱仪；地物光谱数据获取与预处理；地物光谱分析与特征提取；高光谱定量估测建模技术；高光谱遥感技术的应用。本书力求系统完整、便于自学，突出新方法、新技术和实用性，可作为普通高等学校研究生、本科生测绘课程的教材，也可作为工程技术人员的参考书。

【作者简介】

李西灿，山东农业大学信息学院，院长，教授，1996年10月本科毕业于同济大学，2005年6月毕业于中国农业大学，获硕士学位，2010年6月毕业于山东农业大学，获博士学位。主要研究方向为土地资源遥感监测及信息处理、高光谱遥感技术及应用、数字化技术及应用、模糊决策理论及应用、灰色决策理论及应用。主持与参与国家自然科学基金、国家863项目、国土资源部土地利用重点实验室开放基金项目、“十一五”国家科技支撑计划重大项目子课题等10余项。曾获国家测绘地理信息局科技进步一等奖、山东省环境科技奖二等奖、学校教学质量二等奖等。长期从事测量学、数字测图原理与方法、地籍测量等教学工作，具有丰富的教学改革经验；同时，广泛参加数字测图、地籍测量、GPS控制测量等测绘项目，具有丰富的工程实践经验；熟练掌握测量工作程序与测量技术规程。

 

【目录】

第1章绪论001

1.1　高光谱遥感的概念/001

1.2　高光谱遥感的特点/002

1.3　高光谱数据表达方式/002

　1.3.1　图像立方体/002

　1.3.2　光谱曲线/004

　1.3.3　光谱曲面/004

1.4　高光谱遥感的发展概况/005

　1.4.1　高光谱遥感的仪器研制/005

　1.4.2　高光谱数据的分析技术/005

　1.4.3　高光谱遥感的应用/007

第2章高光谱遥感机理和光谱仪009

2.1　高光谱遥感物理基础/009

　2.1.1　电磁波与电磁辐射/009

　2.1.2　基本电磁辐射定律/011

　2.1.3 　太阳辐射与物质的相互作用/013

2.2　高光谱非成像光谱仪/017

　2.2.1　地面地物光谱仪/017

　2.2.2　地面地物光谱仪的作用/022

2.3　高光谱遥感机理/022

　2.3.1　基本概念/022

　2.3.2　高光谱遥感成像关键技术/023

　2.3.3　成像光谱仪光谱成像原理/025

　2.3.4　成像光谱仪空间成像方式/030

　2.3.5　成像光谱仪系统简介/032

第3章地物光谱数据获取与预处理038

3.1　地物非成像高光谱数据获取方法/038

　3.1.1　光谱数据获取的基本步骤/038

　3.1.2　光谱数据获取的注意事项/041

3.2　地物高光谱图像数据获取方法/042

　3.2.1　SOC710 红外成像光谱仪简介/043

　3.2.2　SOC710 红外成像光谱仪的操作步骤/044

3.3　高光谱数据预处理/044

　3.3.1　非成像高光谱数据的处理/044

　3.3.2　成像高光谱数据的处理/046

3.4　异常光谱数据的剔除/047

　3.4.1　标准偏差法/048

　3.4.2　主成分分析法/048

　3.4.3　马氏距离/049

　3.4.4　箱形图/049

3.5　典型地物的光谱特征/050

　3.5.1　植被的光谱特征/050

　3.5.2　水体的光谱特征/054

　3.5.3　土壤的光谱特征/056

　3.5.4　岩石与矿物的光谱特征/057

第4章地物光谱分析与特征提取060

4.1　地物光谱特性分析/060

　4.1.1　地物光谱特性分析的目的/060

　4.1.2　地物光谱特性分析的基本方法/060

4.2　地物光谱数据变换方法/067

　4.2.1　初等变换/067

　4.2.2　光谱微分技术/068

　4.2.3　光谱连续统去除/070

　4.2.4　小波变换/071

4.3　地物光谱特征选择/078

　4.3.1　光谱特征选择的必要性/078

　4.3.2　光谱特征选择的准则/079

　4.3.3　光谱特征选择方法/084

4.4　地物光谱特征提取/089

　4.4.1　主成分分析/089

　4.4.2　最小噪声分离变换/091

　4.4.3　基于光谱重排的特征提取/092

　4.4.4　光谱吸收特征提取/092

　4.4.5　光谱斜率和坡向的特征提取/093

　4.4.6　基于光谱积分的特征提取/094

　4.4.7　基于二值编码的特征提取/094

　4.4.8　基于重要程度的特征提取/095

4.5　地物光谱特征规范化处理/098

　4.5.1　数据中心化/098

　4.5.2　数据标准化/099

　4.5.3　数据区间化/099

　4.5.4　数据均值化/099

第5章高光谱定量估测建模技术100

5.1　概述/100

　5.1.1　高光谱的定性分析/100

　5.1.2　高光谱的定量分析/101

　5.1.3　精度评定指标/102

5.2　回归分析法/103

　5.2.1　线性回归分析法/104

　5.2.2　非线性回归分析法/107

5.3　主成分回归法/109

5.4　偏最小二乘法/110

5.5　模式识别法/111

　5.5.1　模糊模式识别/112

　5.5.2　灰色关联模式识别/114

5.6　人工神经网络法/118

　5.6.1　神经网络基础/118

　5.6.2　神经网络模型/122

　5.6.3　神经网络的应用/125

5.7　支持向量机法/126

　5.7.1　支持向量机的基本原理/126

　5.7.2　支持向量机的特点及应用/129

5.8　权重自反馈的模糊综合预测法/131

　5.8.1　基于样本特征值模糊划分的预测模型/132

　5.8.2　基于预测因子加权综合值模糊划分的预测模型/134

5.9　可变模糊识别预测法/137

　5.9.1　相对隶属函数与相对差异函数/137

　5.9.2　可变模糊识别预测模型/138

　5.9.3　应用实例/140

第6章高光谱遥感技术的应用143

6.1　高光谱遥感技术在植被监测中的应用/143

6.2　高光谱遥感技术在精细农业中的应用/145

6.3　高光谱遥感技术在土壤性状监测中的应用/146

6.4　高光谱遥感技术在环境质量监测中的应用/147

6.5　高光谱遥感技术在农产品检测中的应用/148

6.6　高光谱遥感技术在地质调查中的应用/150

6.7　高光谱遥感技术在医学医药中的应用/151

6.8　高光谱遥感技术在化学与化工中的应用/152

6.9　高光谱遥感技术在国防安全中的应用/152

参考文献/155