高光谱遥感混合光谱分解
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浙江嘉兴
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作者宋梅萍 张建禕
出版社湖北科技
ISBN9787570602070
出版时间2021-06
装帧精装
开本其他
定价288元
货号31222277
上书时间2024-10-14
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商品详情
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作者简介
\\\"宋梅萍，女，大连海事大学副教授。主要从事多机器人系统，多智能体强化学习、图像处理、神经网络等领域的研究工作。已在国内外主要学术期刊和国际学术会议发表及录用论文12篇。
张建禕，现任美国马里兰大学巴尔地摩郡分校电机工程系终身教授，同时也是IEEE(国际电机电子工程师学会）院士与SPIE（国际光学工程学会）院士、大连海事大学长江学者讲座教授、台湾中兴大学遥测科技杰出讲座教授，并担任静宜大学兼职讲座教授以及多个与影像处理相关的国际期刊的编委会委员，曾任行政院国家科学委员会国科会讲座、美国Edgewood生化中心的陆军生化总部授予的国家科学委员会资深研究员。
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目录
第1章 引言
1.1 总述
1.2 多光谱和高光谱成像
1.3 高光谱成像相对多光谱成像的优势
1.3.1 高光谱图像并非多光谱图像的简单延伸
1.3.2 鸽舍原理：高光谱图像的合理解释
1.3.3 正交原理
1.4 本书组织结构
1.4.1 监督式线性光谱混合分析
1.4.2 非监督式线性光谱混合分析
1.4.3 寻找非监督式线性光谱混合分析中的特性元
1.4.4 多光谱线性光谱混合分析
1.5 本书中用到的数据
1.5.1 AVIRIS数据
1.5.2 HYDICE数据
1.6 本书中用到的符号和术语
参考文献
第2章 线性光谱混合分析
2.1 简介
2.2 求解线性光谱混合分析问题
2.2.1 基于最小二乘误差的方法
2.2.2 基于信噪比的方法
2.3 丰度约束的线性光谱混合分析
2.3.1 丰度和为一约束的线性光谱混合分析
2.3.2 丰度非负约束的线性光谱混合分析
2.3.3 丰度全约束的线性光谱混合分析
2.3.4 改进的FCLS算法
2.4 本章小结
参考文献
第3章 基于Fisher准则的线性光谱混合分析
3.1 简介
3.2 Fisher线性判别分析(FLDA)
3.3 特征向量约束的FLSMA(FVC-FLSMA)
3.4 FVC-FLSMA与LCMV、TCIMF和CEM的关系
3.4.1 CEM
3.4.2 LCMV
3.4.3 TCIMF
3.4.4 四者之间的关系分析
3.5 FVC-FLSMA与OSP间的关系
3.6 FVC-FLSMA与LCDA间的关系
3.7 丰度约束的最小二乘FLDA(ACLS-FLDA)
3.8 合成图像实验结果和分析
3.8.1 实验1(FVC-FLSMA对FLDA和LSOSP)
3.8.2 实验2(FVC-FLSMA对TCIMF和CEM)
3.8.3 实验3(FVC-FLSMA对AFCLS-FLSMA和FCLS)
3.9 实际图像实验结果和分析
3.9.1 用监督式知识描述图像背景
3.9.2 用非监督知识描述图像背景
3.10 本章小结
参考文献
第4章 加权丰度约束的线性光谱混合分析
4.1 简介
4.2 丰度约束的LSMA(AC LSMA)
4.3 加权的最小二乘丰度约束LSMA
4.3.1 参数估计角度派生权重矩阵
4.3.2 Fisher线性判别分析角度派生权重矩阵
4.3.3 正交子空间投影角度派生权重矩阵
4.4 合成图像实验结果
4.4.1 实验1——有完备先验知识的情况
4.4.2 实验2——无先验知识的情况
4.5 真实图像实验结果
4.5.1 实验1——单个背景特性元的情况
……
第5章 基于核函数的线性光谱混合分析
第6章 线性光谱随机混合分析
第7章 基于正交向量投影的线性光谱混合分析
第8章 利用最小二乘误差、正交投影和单形体体积进行线性光谱混合分析
第9章 非监督式线性光谱混合分析
第10章 基于统计方法的非监督式特性元寻找
第11章 基于正交投影的非监督式特性元寻找
第12章 PPI、ATGP和VCA之间的关系
第13章 基于单形体体积的非监督式特性元寻找
第14章 ATGP、VCA和SGA之间的关系
第15章 多光谱图像的线性光谱混合分析
第16章 结论
附录
内容摘要
《高光谱感混合光谱分解》特别致力于线性光谱混合分析和解混。本书共包括以下几部分：监督式线性光谱混合分析（第2-8章）、非监督式线性光谱混合分析（第9章）、寻找非监督式线性光谱混合分析中的虚拟特性元（第10-14章）、多光谱线性光谱混合分析（第15章）、结论（第16章）以及附录。
主编推荐
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