掃一掃
關注中圖網
官方微博
本類五星書更多>
-
>
公路車寶典(ZINN的公路車維修與保養秘籍)
-
>
晶體管電路設計(下)
-
>
基于個性化設計策略的智能交通系統關鍵技術
-
>
花樣百出:貴州少數民族圖案填色
-
>
山東教育出版社有限公司技術轉移與技術創新歷史叢書中國高等技術教育的蘇化(1949—1961)以北京地區為中心
-
>
鐵路機車概要.交流傳動內燃.電力機車
-
>
利維坦的道德困境:早期現代政治哲學的問題與脈絡
高光譜遙感影像智能處理 版權信息
- ISBN：9787118133974
- 條形碼：9787118133974 ; 978-7-118-13397-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
高光譜遙感影像智能處理 內容簡介
本書結合作者及所在課題組多年從事高光譜遙感研究內容，全面梳理高光譜遙感觀測-解譯-應用體系，在全面介紹高光譜遙感的基本原理、星-空-地高光譜觀測平臺的基礎上，系統闡述了高光譜遙感影像去噪、混合像元分解、地物分類和異常目標探測原理與模型方法，并介紹了高光譜視頻目標跟蹤、高光譜熱紅外探測、高光譜深空探測等新興領域的前沿技術。本書可供從事高光譜遙感技術、地球科學、模式識別等領域的科研人員、專業技術人員閱讀，也可作為相關專業師生的學習參考書。
高光譜遙感影像智能處理 目錄
第 1 章 緒論
1.1 遙感電磁輻射原理
1.2 高光譜遙感基本理論
1.3 高光譜遙感發展歷史
第 2 章 星 - 空 - 地高光譜傳感器與平臺
2.1 高光譜成像原理
2.2 高光譜遙感觀測平臺
2.2.1 星載 - 高光譜遙感系統
2.2.2 機載 - 高光譜遙感系統
2.2.3 無人機 - 高光譜遙感系統
2.2.4 地面 - 高光譜遙感系統
2.2.5 深空探測 - 高光譜系統
2.3 主要發展趨勢
第 3 章 高光譜影像去噪技術
3.1 高光譜影像噪聲問題
3.1.1 高光譜影像噪聲類型與機理
3.1.2 高光譜混合噪聲分布特性分析
3.2 基于正則化模型的高光譜影像去噪
3.2.1 基本原理
3.2.2 全變分先驗模型
3.2.3 稀疏先驗模型
3.2.4 低秩先驗模型
3.3 深度學習高光譜影像去噪
3.3.1 基本原理
3.3.2 有監督高光譜影像去噪網絡
3.3.3 無監督高光譜影像去噪網絡
3.4 實驗分析
3.4.1 實驗設計
3.4.2 模擬數據實驗
3.4.3 真實數據實驗
3.4.4 實驗分析與討論
3.5 本章小結
第 4 章 高光譜混合像元分析
4.1 混合像元概述
4.1.1 混合像元問題
4.1.2 混合模型
4.2 高光譜分解基準數據集和精度評價指標
4.2.1 航空高光譜影像分解基準數據集
4.2.2 地面高光譜影像分類基準數據集
4.2.4 精度評價指標
4.3 無監督混合像元分解方法
4.3.1 兩步式解混：端元提取 - 豐度反演方法
4.3.2 一步式解混：混合像元盲分解方法
4.3.3 基于深度學習的混合像元分解
4.4 半監督混合像元分解方法
4.4.1 高光譜遙感影像的稀疏表達
4.5 實驗分析
4.5.1 端元光譜提取實驗與分析
4.5.2 盲分解實驗與分析
4.5.3 半監督混合像元分解實驗與分析
4.6 混合像元分解典型應用
4.6.1 礦物填圖
4.6.2 物證鑒定
4.6.3 深空探測
第 5 章 高光譜分類技術
5.1 高光譜影像分類的基本原理
5.1.1 高光譜影像分類概述
5.1.2 高光譜影像數據特點
5.1.3 高光譜影像分類挑戰
5.2 分類基準數據集和精度評價指標
5.2.1 星載高光譜影像分類基準數據集
5.2.2 航空高光譜影像分類基準數據集
5.2.3 無人機高空間高光譜影像分類基準數據集
5.2.4 高光譜影像分類精度評價指標
5.3 基于光譜特征的高光譜分類技術
5.3.1 基于光譜特征匹配的高光譜影像分類
5.3.2 基于影像統計模型的高光譜影像分類
5.3.3 基于支持向量機的高光譜影像分類
5.3.4 基于人工神經網絡的高光譜影像分類
5.4 光譜 - 空間特征聯合的高光譜分類技術
5.4.1 基于紋理特征輔助的高光譜影像分類
5.4.2 基于面向對象的高光譜影像分類
5.4.3 基于上下文信息感知的高光譜影像分類
5.4.4 基于稀疏表達的高光譜影像分類
5.5 深度學習高光譜分類前沿
5.5.1 基于自編碼器的高光譜影像分類
5.5.2 基于卷積神經網絡的高光譜影像分類
5.5.3 基于圖卷積神經網絡的高光譜影像分類
5.5.4 基于生成對抗網絡的高光譜影像分類
5.5.5 基于循環神經網絡的高光譜影像分類
5.5.6 高光譜影像遷移分類技術
5.6 實驗分析
5.6.1 高光譜數據增強
5.6.2 實驗設置
5.6.3 實驗結果對比分析
5.7 高光譜分類典型應用
5.7.1 自然資源監測
5.7.2 農作物精細識別
5.7.3 工業視覺
第 6 章 高光譜目標探測技術
6.1 目標探測概述
6.1.1 概念與內涵
6.1.2 高光譜目標探測理論基礎
6.2 目標探測基準數據集和精度評價指標
6.2.1 公開高光譜目標探測基準數據集
6.2.2 高光譜目標探測精度評價體系
6.3 無監督高光譜異常探測技術
6.3.1 無監督高光譜異常探測理論基礎
6.3.2 經典 RX 異常探測算法
6.3.3 基于核映射的異常探測算法
6.3.4 基于低秩先驗的異常探測算法
6.4 半監督高光譜目標探測技術
6.4.1 半監督高光譜目標探測理論基礎
6.4.2 基于統計的目標探測算法
6.4.3 基于核函數的目標探測算法
6.4.4 基于稀疏表示的目標探測算法
6.5 深度學習高光譜目標探測前沿
6.5.1 基于卷積神經網絡的目標探測算法
6.5.2 基于自編碼器的目標探測算法
6.5.3 基于全卷積網絡的目標探測算法
6.6 實驗分析
6.6.1 無監督高光譜異常探測實驗與分析
6.6.3 半監督高光譜目標探測實驗與分析
6.7 高光譜目標探測典型應用
6.7.1 入侵物種探測
6.7.2 軍事目標識別
第 7 章 總結與展望
第 8 章 附錄
參考文獻
展開全部
書友推薦
- >
李白與唐代文化
- >
伯納黛特,你要去哪(2021新版)
- >
中國人在烏蘇里邊疆區:歷史與人類學概述
- >
煙與鏡
- >
羅曼·羅蘭讀書隨筆-精裝
- >
名家帶你讀魯迅:朝花夕拾
- >
人文閱讀與收藏·良友文學叢書:一天的工作
- >
羅庸西南聯大授課錄
本類暢銷
