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高分辨率遙感影像處理方法及應用

高分辨率遙感影像處理方法及應用

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內容簡介

高光譜分辨率、高空間分辨率(統稱高分辨率)遙感近年來發展迅速,並成為經濟建設、國防安全和信息服務等方面重要的空間信息源。高分辨率影像的處理方法和技術,是高分辨率遙感從數據轉換為信息或知識,進而服務於城市遙感、測繪、精細農業、環境監測與評價、軍事偵察等領域的重要環節,也是高分辨率遙感應用服務鏈的核心技術之一。本書系統介紹高分辨率遙感影像處理技術的有關概念、原理和方法。

本書共分為10章。第1章主要介紹高光譜和高空間分辨率遙感成像、預處理技術、影像分類和變化檢測技術。第2-6章主要介紹高光譜遙感影像的波段選擇和分類方法及應用。第7-10章主要介紹高空間分辨率遙感影像的配准、分割和變化檢測方法及應用。本書內容新穎、理論聯系實際,可作為遙感技術、地球信息科學、計算機應用等相關專業的研究生和高年級本科生、科研人員、工程技術人員參考書。
 

目錄

前言

第1章 緒論
1.1 概述
1.1.1 高光譜分辨率遙感
1.1.2 高空間分辨率遙感
1.2 高光譜遙感影像降維和分類方法研究現狀
1.2.1 數據降維方法
1.2.2 數據分類方法
1.3 基於計算智能方法的高光譜遙感應用
1.3.1 計算智能方法
1.3.2 計算智能方法在高光譜遙感上的應用
1.4 多時相遙感影像變化檢測研究現狀
1.4.1 遙感影像變化檢測的基本概念
1.4.2 變化檢測的基本流程及相關技術
1.4.3 對象級變化檢測國內外研究現狀
1.4.4 對象級變化檢測面臨的挑戰
參考文獻

第2章 基於模擬退火遺傳算法的高光譜遙感影像波段選擇
2.1 問題分析
2.2 模擬退火遺傳算法
2.3 基於模擬退火遺傳算法的高光譜遙感影像波段選擇方法
2.3.1 子空間分解
2.3.2 算法實現流程
2.4 實驗與分析
2.4.1 軟件工具及實驗數據
2.4.2 分類精度評價
2.4.3 AVIRIS高光譜數據實驗
2.4.4 HYDICE高光譜數據實驗
參考文獻

第3章 基於Choquet模糊積分優化的SAGA高光譜遙感影像波段選擇
3.1 問題分析
3.2 Choquet模糊積分
3.3 基於Choquet,模糊積分優化的SAGA高光譜遙感影像波段選擇方法
3.3.1 子空間內波段排序
3.3.2 算法實現流程
3.4 實驗與分析
3.4.1 AVIRIS高光譜數據實驗
3.4.2 HYDICE高光譜數據實驗
參考文獻

第4章 基於多目標粒子群優化算法的高光譜遙感影像波段選擇
4.1 問題分析
4.2 粒子群優化算法
4.3 基於多目標粒子群優化算法的高光譜遙感影像波段選擇方法
4.3.1 基於粒子群優化算法的波段選擇
4.3.2 適應度函數
4.3.3 算法實現流程
4.4 實驗與分析
4.4.1 AVIRIS高光譜數據實驗
4.4.2 HYDICE高光譜數據實驗
參考文獻

第5章 基於后驗概率支持向量機和馬爾科夫場的高光譜遙感影像分類
5.1 問題分析
5.2 支持向量機分類方法
5.2.1 線性分類器
5.2.2 最優分類超平面
5.2.3 支持向量機的核函數
5.3 SVM—MRF模型
5.3.1 后驗概率支持向量機模型
5.3.2 基於后驗概率的MRF模型
5.4 模擬退火求能量最小值
5.5 實驗與分析
5.5.1 AVIRIS高光譜數據實驗
5.5.2 HYDICE高光譜數據實驗
參考文獻

第6章 基於多示例學習和支持向量機的高光譜遙感影像分類
6.1 問題分析
6.2 多示例學習方法
6.2.1 多示例學習問題
6.2.2 基於多示例學習的常見分類算法
6.3 模糊K均值聚類方法
6.4 基於多示例學習和支持向量機的高光譜遙感影像分類方法
6.4.1 波段選擇
6.4.2 分割提取空間特征
6.4.3 聚類生成多示例包
6.4.4 算法實現流程
6.5 實驗與分析
6.5.1 AVIRIS高光譜數據實驗
6.5.2 HYDICE高光譜數據實驗
參考文獻

第7章 基於JSEG與歸一化互信息的高分辨率遙感影像配准
7.1 問題分析
7.1.1 圖像配准的基本框架
7.1.2 圖像配准的分類
7.1.3 存在的問題與研究思路
7.2 JSEG與NMI相結合的配准方法
7.2.1 多尺度控制點提取
7.2.2 基於NMI的控制點匹配
7.2.3 基於Delaunay三角形的圖像配准
7.3 實驗與分析
7.3.1 數據集1實驗
7.3.2 數據集2實驗
7.3.3 數據集3實驗
參考文獻

第8章 基於小波變換與改進JSEG算法的高分辨率遙感影像多尺度分割
8.1 問題分析
8.2 JSEG算法及存在的關鍵問題
8.2.1 JSEG算法實現
8.2.2 JSEG在高分辨率遙感影像分割中的關鍵問題
8.3 WJSEG算法實現流程
8.3.1 量化與小波變換
8.3.2 多尺度分割
8.3.3 區域合並
8.4 實驗與分析
8.4.1 eCognition影像分割
8.4.2 數據集1實驗與目視分析
8.4.3 數據集2實驗與目視分析
8.4.4 定量分析
參考文獻

第9章 基於多尺度融合的對象級高分辨率遙感影像變化檢測
9.1 問題分析
9.2 研究方法
9.2.1 對象提取
9.2.2 對象特征提取及比較
9.2.3 多尺度融合
9.3 方法實現流程
9.4 實驗與分析
9.4.1 數據集1實驗
9.4.2 數據集2實驗
9.4.3 尺度依賴性及融合策略分析
9.4.4 不同融合策略變化強度差異分析
參考文獻

第10章 一種對象級高分辨率SAR影像洪水災害變化檢測
10.1 問題分析
10.2 研究方法
10.2.1 基於輪廓波變換的噪聲抑制及標記點提取
10.2.2 基於標記點的分水嶺分割及區域合並
10.2.3 虛假目標消除
10.3 實驗與分析
10.3.1 水體提取實驗
10.3.2 水體區域變化檢測實驗
參考文獻

索引
 

詳細資料

  • ISBN:9787030519351
  • 規格:199頁 / 普通級 / 1-1
  • 出版地:中國

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