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高光譜特征參數(shù)協(xié)同的礦物類型遙感識別方法 版權信息
- ISBN：9787564646585
- 條形碼：9787564646585 ; 978-7-5646-4658-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
高光譜特征參數(shù)協(xié)同的礦物類型遙感識別方法 內(nèi)容簡介
本書針對傳統(tǒng)的高光譜遙感識別礦物類型的方法, 易受環(huán)境背景及大氣的影響、礦物類型識別精度較低、光譜特征參數(shù)難以綜合應用于礦物類型的識別等問題, 進行了基于地物光譜數(shù)據(jù)以及大氣輻射傳輸模擬的計算, 開展了多類型礦物光譜特征參數(shù)信息形成機制的分析, 在此基礎上, 通過構建代價函數(shù)等方法實現(xiàn)了不同類型光譜特征參數(shù)信息表達的統(tǒng)一, 并將歸一化后的多類型光譜特征參數(shù)用于礦物類型的識別。
高光譜特征參數(shù)協(xié)同的礦物類型遙感識別方法 目錄
1 緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 高光譜遙感礦物類型識別的現(xiàn)狀與趨勢
2 高光譜遙感的基本原理
2．1 高光譜遙感成像特點
2．2 高光譜遙感物理機理
2．3 高光譜成像機理和成像光譜儀
3 典型的光譜數(shù)據(jù)庫及光譜處理方法
3．1 典型的光譜數(shù)據(jù)庫
3．2 光譜處理方法
3．3 遙感數(shù)據(jù)光譜重建
4 典型的光譜特征參數(shù)及主要應用
4．1 高光譜特征參數(shù)的計算
4．2 高光譜特征參數(shù)的主要應用
4．3 光譜數(shù)據(jù)庫光譜特征參數(shù)解算
5 基于光譜反射率匹配的礦物類型識別
5．1 *小距離法
5．2 光譜角匹配法
5．3 光譜相關性法
5．4 光譜相關角法
5．5 光譜梯度角法
5．6 光譜信息散度法
6 基于監(jiān)督分類方法的多光譜特征參數(shù)礦物類型識別
6．1 監(jiān)督分類方法介紹
6．2 多光譜特征參數(shù)選擇
6．3 基于監(jiān)督分類方法的礦物類型識別
6．4 精度驗證與分析
7 基于決策樹分類方法的多光譜特征參數(shù)礦物類型識別
7．1 決策樹分類方法介紹
7．2 決策樹礦物類型識別模型
7．3 基于決策樹分類方法的礦物類型識別
7．4 精度驗證與分析
8 礦物類型識別在植被覆蓋區(qū)域的適應性分析及應用
8．1 植被覆蓋區(qū)域的礦物光譜特征模擬
8．2 植被覆蓋區(qū)域的礦物類型的適應性分析
參考文獻
1．1 研究背景與意義
1．2 高光譜遙感礦物類型識別的現(xiàn)狀與趨勢
2 高光譜遙感的基本原理
2．1 高光譜遙感成像特點
2．2 高光譜遙感物理機理
2．3 高光譜成像機理和成像光譜儀
3 典型的光譜數(shù)據(jù)庫及光譜處理方法
3．1 典型的光譜數(shù)據(jù)庫
3．2 光譜處理方法
3．3 遙感數(shù)據(jù)光譜重建
4 典型的光譜特征參數(shù)及主要應用
4．1 高光譜特征參數(shù)的計算
4．2 高光譜特征參數(shù)的主要應用
4．3 光譜數(shù)據(jù)庫光譜特征參數(shù)解算
5 基于光譜反射率匹配的礦物類型識別
5．1 *小距離法
5．2 光譜角匹配法
5．3 光譜相關性法
5．4 光譜相關角法
5．5 光譜梯度角法
5．6 光譜信息散度法
6 基于監(jiān)督分類方法的多光譜特征參數(shù)礦物類型識別
6．1 監(jiān)督分類方法介紹
6．2 多光譜特征參數(shù)選擇
6．3 基于監(jiān)督分類方法的礦物類型識別
6．4 精度驗證與分析
7 基于決策樹分類方法的多光譜特征參數(shù)礦物類型識別
7．1 決策樹分類方法介紹
7．2 決策樹礦物類型識別模型
7．3 基于決策樹分類方法的礦物類型識別
7．4 精度驗證與分析
8 礦物類型識別在植被覆蓋區(qū)域的適應性分析及應用
8．1 植被覆蓋區(qū)域的礦物光譜特征模擬
8．2 植被覆蓋區(qū)域的礦物類型的適應性分析
參考文獻
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