高光譜遙感影像特徵提取與分類

基本信息

出版社: 測繪出版社; 第1版 (2012年12月1日)

外文書名: Feature Extraction and Classification for Hyperspectral Remote Sensing Images

平裝: 190頁

語種：簡體中文

開本: 16

ISBN: 9787503026225

條形碼: 9787503026225

商品尺寸: 23.8 x 16.8 x 1 cm

商品重量: 299 g

內容介紹

《高光譜遙感影像特徵提取與分類》針對高光譜遙感影像數據的高維特性，從高維數據降維、特徵波段選擇、混合像元光譜分解等角度展開研究，分別利用投影尋蹤、主成分分析、獨立分量分析、非線性主曲線等方法建立了一系列旨在提高高光譜遙感影像分類精度的特徵提取與分類的算法，主要包括主成分方向和投影尋蹤方向相結合的特徵組合方案、基於選元投影尋蹤的最優波段選擇、非線性混合光譜模型、基於獨立分量空間的混合像元光譜分解、基於非線性主曲線的降維和分類等內容。

第1章緒論
1.1 引言
1.2高光譜遙感數據分析研究的關鍵問題
1.3本書的研究內容
第2章高光譜遙感數據分析
2.1高維數據降維
2.2高光譜遙感數據分析的主要方法
2.3高光譜遙感數據分析的特點及問題
第3章基於投影尋蹤的高光譜遙感影像特徵提取與分類
3.1投影尋蹤方法
3.2基於投影尋蹤的特徵提取與分類方案
3.3面向易混分地類的投影尋蹤指標
3.4基於投影尋蹤的特徵提取與分類算法
3.5 主成分方向與投影尋蹤方向相結合的特徵提取與分類
第4章高光譜遙感影像的波段選擇
4.1波段選擇方法
4.2波段選擇的快速算法
4.3波段選擇方法的評價
4.4面向易混分地類的波段選擇方法
4.5基於選元投影尋蹤的波段選擇方法
第5章高光譜遙感影像的混合像元分解
5.1概述
5.2線性混合光譜模型及其解算
5.3非線性混合光譜模型及其解算
5.4基於特徵空間的混合像元分解
第6章非線性主曲線及其在高光譜遙感影像分類中的套用
6.1主成分分析的非線性擴展
6.2簡化的非線性主曲線算法及其套用
參考文獻

高光譜遙感影像特徵提取與分類

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