高光谱遥感信息处理
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江苏无锡
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作者张立福,张霞,黄长平
出版社湖北科学技术出版社
ISBN9787535296030
出版时间2021-06
装帧精装
开本16开
定价258元
货号1202510292
上书时间2024-10-27
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商品详情
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作者简介
张立福，男，博士，中国科学院空天信息创新研究院研究员，博导，遥感卫星应用国家工程实验室副主任，高光谱研究室主任。主持国家国家重点研发专项、国家自然科学基金委重点基金、兵团创新团队以及其他省部级等项目，发表论文200余篇，申请90项，获2018年度国家科技进步二等奖（排名第二）、2016年度中科院杰出科技成就奖突出贡献者、军队科技进步奖二等奖、地理信息科技进步奖二等奖、测绘科技进步三等奖等奖项。
目录
章 概述
1.1 高光谱遥感发展概述
1.2 高光谱遥感信息处理概述
1.2.1 高光谱遥感数据的特点
1.2.2 高光谱遥感信息处理的难点
1.2.3 高光谱遥感信息处理的现状与发展趋势
1.3 本书的内容体系
参考文献
第2章 高光谱遥感信息处理数学基础
2.1 矩阵基本性质
2.1.1 矩阵的行列式和秩
2.1.2 特征向量和特征值
2.1.3 向量的内积和长度
2.1.4 向量的正交性
2.2 矩阵变换
2.2.1 主成分变换
2.2.2 最小噪声分离变换
2.2.3 奇异值分解
2.2.4 小波变换
2.2.5 稀疏表达
2.3 最优化问题
2.3.1 过拟合和欠拟合
2.3.2 支持向量机
2.3.3 多元逐步回归
2.3.4 偏最小二乘法
2.3.5 神经网络
参考文献
第3章 高光谱数据预处理
3.1 成像系统定标
3.1.1 基于二维平面定标物的几何定标
3.1.2 基于波长扫描法的光谱定标
3.1.3 基于黑箱法的辐射定标方法
3.2 高光谱数据的辐射纠正
3.2.1 基于卫星平台的高光谱影像地表反射率一体化反演
3.2.2 基于无人机平台的非均匀光照条件反射率反演
3.3 高光谱数据的几何校正
3.3.1 高光谱数据几何校正基本流程
3.3.2 无人机高光谱数据几何校正与拼接方法
3.3.3 线阵推扫式无人机高光谱数据精度优先几何校正
3.3.4 线阵推扫式无人机高光谱数据效率优先几何校正
3.4 高光谱数据的噪声估计方法
3.4.1 高光谱数据噪声评估原理与方法
3.4.2 优化的空间光谱维去相关高光谱图像噪声评估方法
3.4.3 高光谱图像噪声评估实验与分析
参考文献
第4章 高光谱图像融合
4.1 概述
4.2 高光谱图像融合算法发展现状
4.2.1 面向空间维提升的融合算法
4.2.2 面向光谱维提升的融合算法
4.2.3 面向时间维提升的融合算法
4.2.4 融合数据指标评价方法
4.2.5 高光谱图像融合的发展特点与方向
4.3 典型高光谱图像融合算法评价
4.3.1 空谱遥感数据融合
4.3.2 时空遥感数据融合
4.4 时空谱遥感数据多维组织与一体化融合框架
4.4.1 MDD数据格式与数据集构建
4.4.2 基于MDD数据集的时空谱融合方法设计与应用
参考文献
第5章 高光谱遥感特征提取
5.1 光谱维特征提取
5.1.1 波段选择
5.1.2 特征选择
5.2 空间维特征提取
5.2.1 纹理特征提取
5.2.2 图像分割
5.2.3 形态学特征提取
5.3 时序特征提取
5.3.1 统计度量
5.3.2 变化度量
5.3.3 趋势度量
5.4 时空谱多维特征提取
5.4.1 构建光谱-时间相似性度量
5.4.2 基于最小生成树遥感时间序列数据时空谱特征提取
5.4.3 时空谱多维特征的有效性评价
参考文献
第6章 高光谱遥感影像精细分类
6.1 概述
6.2 非监督分类算法
6.2.1 K-means算法
6.2.2 ISODATA算法
6.2.3 模糊C均值聚类算法
6.3 监督分类算法
6.3.1 经典监督分类算法
6.3.2 随机森林分类算法
6.3.3 稀疏多元逻辑回归分类算法
6.3.4 深度学习分类算法
6.4 半监督分类算法
6.4.1 经典半监督分类算法
6.4.2 直推学习半监督分类算法
6.4.3 主动学习半监督分类算法
参考文献
第7章 高光谱水质信息提取
7.1 概述
7.2 水质光谱在线检测系统指标设计
7.2.1 光谱范围指标设计
7.2.2 信噪比指标设计
7.2.3 光谱分辨率指标设计
7.2.4 小结
7.3 水体光谱采集模式与在线检测方法
7.3.1 不同采集模式的影响
7.3.2 便携式水质光谱在线检测系统
7.3.3 水质信息在线检测方法及天空地多尺度验证
参考文献
第8章 高光谱农业信息提取
8.1 概述
8.2 基于时空谱特征的大宗农作物精准识别
8.2.1 基于时空谱特征的多类作物识别方法
8.2.2 基于时空谱特征的单一作物识别模型
8.3 基于全谱段信息的新型植被指数及农业监测应用
8.3.1 多源/多时相卫星数据归一化特征提取模型
8.3.2 通用模式分解植被指数VIUPD构建原理与方法
8.3.3 通用归一化植被指数UNVI计算方法
8.3.4 UNVI在监测植被变化上的特征分析
8.3.5 基于UNVI的农业干旱监测
8.4 太阳诱导叶绿素荧光遥感反演及农业监测新方法
8.4.1 SIF高光谱遥感反演原理与难点
8.4.2 SIF高光谱遥感反演典型算法、优化及评价
8.4.3 基于SIF的农业干旱监测
参考文献
第9章 高光谱书画文物信息提取
9.1 概述
9.2 书画文物矿物颜料光谱库构建
9.2.1 书画类文物矿物颜料
9.2.2 矿物颜料光谱库构建
9.2.3 胶质对矿物颜料光谱影响分析
9.3 书画文物颜料信息提取
9.3.1 颜料信息提取方法
9.3.2 绢画颜料信息提取
9.3.3 唐卡颜料信息提取
9.4 书画文物隐藏信息提取
9.4.1 文物隐藏信息提取方法
9.4.2 黄肠题凑墨书文字提取
9.4.3 印章字迹信息提取
9.4.4 唐卡修补信息提取
9.5 书画文物高光谱无损检测系统平台
9.5.1 大幅面高精度文物高光谱成像仪
9.5.2 文物高光诰图像分析软件系统
参考文献
内容摘要
《高光谱遥感信息处理》围绕高光谱遥感原始数据如何转化为高光谱遥感信息的难题，紧密结合应用需求，着重介绍了研究团队近年来在高光谱遥感数据处理与信息提取算法模型及创新应用研究方面取得的成果，能够在高光谱遥感信息处理的数学基础、算法模型、创新应用等方面为读者提供比较系统化的介绍。
主编推荐
（1）目前已经出版的高光谱方面的专著以单本居多，不成体系，而且出版时间较早，不能反映我国的高光谱遥感研究的水平。本套丛书填补了这一项空白。（2）丛书主编以及顾问团队的专家均为高光谱研究领域的院士，也是目前代表着我国高光谱遥感研究很高水平的专家，保证了本套丛书的科学价值和学术水平。
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