高光谱遥感原理与方法
￥ 19.45 4.6折 ￥ 42 九五品
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上海黄浦
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作者李西灿 著
出版社化学工业出版社有限公司
ISBN9787122341440
出版时间2019-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数166页
定价42元
上书时间2024-09-12
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:高光谱遥感原理与方法
定价：42.00元
作者:李西灿 著
出版社：化学工业出版社有限公司
出版日期：2019-07-01
ISBN：9787122341440
字数：
页码：166
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
1.高光谱遥感原理与方法以高光谱遥感信息获取、处理、建模和应用为主线，并结合作者多年来的教学经验和研究成果，以满足广大科技工作者学习、研究和应用高光谱遥感技术的需求。 2.高光谱遥感原理与方法力求系统完整、便于自学，突出新方法、新技术和实用性，可作为研究生、本科生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。
内容提要
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。
目录
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 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
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序言
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