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醉染图书高光谱遥感信息处理9787535296030
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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.. 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2.2 矩阵变换2.2.1 主成分变换2.2.2 噪声分离变换2.. 奇异值分解2.2.4 小波变换2.2.5 稀疏表达. 化问题..1 过拟合和欠拟合..2 支持向量机.. 多元逐步回归..4 偏二乘法..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 基于黑箱法的辐定标方法3.2 高光谱数据的辐纠正3.2.1 基于卫星平台的高光谱影像地表反率体化反演3.2.2 基于机平台的非均匀光照条件反率反演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 机高光谱数据几何校正与拼接方法3.3.3 线阵推扫式机高光谱数据精度优先几何校正3.3.4 线阵推扫式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.. 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.. 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-时间相似度量5.4.2 基于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评参考文献第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 SOATA算法6.. 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 动学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.. 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VUP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.. 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
张立福,男,博士,空天信息创新研究院研究员,博导,遥感卫星应用工程实验室副主任,高光谱研究室主任。主持重点研发专项、自然科学委重点、兵团创新团队以及省部级等项目,发表200余篇,申请90项,获2018年度科技进步二等奖(排名第二)、2016年度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。
(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,保了本套丛书的科学价值和学术水平。
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