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音像智能化的遥感影像亚像元定位技术吴柯,张玉香,胡祥云著
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章 绪论1.1 目的与意义1.2 研究现状概述1.2.1 智能化的遥感影像处理手段1.2.2 混合像元分解1.. 亚像元定位1.3 面临的问题及挑战第二章 神经网络基本原理2.1 神经系统原理2.1.1 生物神经元2.1.2 计算特2.2 人工神经网络结构2.2.1 基本模型结构2.2.2 拓扑结构. 遥感信息处理中的应用方法..1 神经网络学方..2 神经网络学习规则2.4 三种典型的神经网络模型2.4.1 BP神经网络模型2.4.2 Fuzzy ARTMAP神经网络模型2.4.3 Hopfield神经网络模型第三章 混合像元分解模型3.1 硬分类和混合像元3.2 线混合光谱模型3.2.1 数学模型分析3.2.2 线模型的适用3.3 非线混合光谱模型3.4 BP神经网络的混合分解模型3.4.1 BP神经网络分类实验3.4.2 BP神经网络混合分解实验3.5 Fuzzy ARTMAP神经网络的混合分解模型3.5.1 数据源3.5.2 步骤及结果分析3.5.3 参数设置第四章 端元选择的影响4.1 混合像元分解的误差分析4.2 端元变化对混合像元分解的影响4.3 端元光谱选择的方法4.4 基于交叉光谱匹配的端元选择法4.5 基于端元选择的混合像元分解实验4.5.1 端元可变的线混合分解实验4.5.2 端元可变的神经网络混合分解实验第五章 亚像元定位模型5.1 亚像元定位的理论基础5.2 基于监督型神经网络的亚像元定位模型5.2.1 模拟数据实验5.2.2 真实数据实验5.. 算法分析5.3 基于非监督型神经网络的亚像元定位方法5.3.1 字体实验及结果分析5.3.2 真实数据实验5.4 线优化理论5.5 基于进化Agent理论的亚像元定位方法5.5.1 进化Agent技术介绍5.5.2 进化Agent模型实验分析第六章 综合亚像元定位模型及应用6.1 基于端元选择的综合亚像元定位模型6.2 基于超分辨率重建的神经网络亚像元定位模型6.2.1 重建模型6.2.2 改的BMAP亚像元定位方法6.. 实验及比较分析6.3 基于融合技术的神经网络亚像元定位模型6.3.1 Gram-Schmidt光谱融合6.3.2 选取非固定的本地纯净端元6.3.3 改变神经网络的输入端6.3.4 实验与结果分析6.4 基于亚像元定位的变化检测应用6.4.1 亚像元变化的空间分布设6.4.2 算法描述6.4.3 实验分析参考文献
吴柯,博士,中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院副教授,遥感专家库成员、自然科学评审专家、IEEE地球科学与遥感学会会员,应邀担任IEEE TGRS、IEEEJSTARS、IEEE GRSL、RS、RSL、JARS等多个靠前期刊,以及《测绘学报》《遥感学报》《遥感科学与技术》《中国图像图形学报》等靠前期刊的特邀审稿员。 一直从事高光谱遥感影像信息处理、遥感地质等方面的研究工作。主持自然科学、湖北省自然科学、中国博士后、中央高校和实验室开发项目10余项,并作为研究骨干完成和参与了多项重点基础研究发展计划(973计划)、高技术研究发展计划(863计划)、、自然科学等科研项目。发表相关专业30余篇,SCI/EI检索20余篇。
《智能化的遥感影像亚像元定位技术》将主要选取人工神经网络来作为遥感影像混合像元分解以及亚像元定位技术处理与分析的手段,弥补传统方法在处理此类问题上存在的不足;同时,在神经网络模型的基础上进行适当扩展,以改善模型的结果精度及实施程度,提高遥感影像的利用能力。《智能化的遥感影像亚像元定位技术》是作者近年来对遥感影像混合分解及亚像元定位技术方面研究成果的一个阶段总结,同时也是作者对该处理技术的一个初步诠释。
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