《國之重器出版工程高光譜衛星圖像協同處理理論與方法》是2020年8月1日人民郵電出版社出版的圖書，作者是張兵、李山山、張浩、李偉、楊博...。
基本介紹
- 書名：國之重器出版工程高光譜衛星圖像協同處理理論與方法
- 作者：張兵、李山山、張浩、李偉、楊博...
- 出版社：人民郵電出版社
- ISBN：9787115526403
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書從一體化數據處理鏈路的視角出發，結合前沿進展和研究熱點，分別介紹了高光譜協同觀測理論、幾何和輻射一致化模型與方法、數據降維及融合分類技術與方法，並利用國產高分衛星數據進行了實驗分析。全書共6章：第1章從遙感衛星載荷參數指標及其相互關係、套用導向的載荷參數指標最佳化、多源衛星及遙感器協同觀測3個方面，介紹高光譜協同觀測的主要理論方法；第2章主要針對多源遙感衛星圖像協同中的幾何一致化問題，介紹多源遙感衛星圖像幾何校正中的幾何成像模型、幾何正射糾正以及幾何配準3個主要環節；第3章主要針對多源中高解析度衛星圖像的輻射歸一化問題，介紹輻射歸一化原理與流程、地表反射率反演算法、地表反射率圖像輻射歸一化模型與方法；第4章主要針對基於像元光譜的經典高光譜數據降維方法的不足，介紹空譜信息協同的高光譜圖像降維理論與方法；第5章主要介紹基於圖嵌入理論的高光譜圖像特徵表示方法與多源高光譜圖像協同分類技術；第6章主要介紹基於馬爾可夫隨機場和數學形態學進行光譜特徵與全色圖像空間結構特徵、熱紅外圖像輻射特徵協同分類的方法。
本書內容突出研究熱點和前沿進展，包含較為詳盡的算法分析和實驗驗證，能夠幫助該領域研究學者和學生更加系統地掌握高光譜衛星圖像協同處理的相關理論與方法。
圖書目錄
目 錄
第 1章 高光譜協同觀測理論 001
1．1 遙感衛星載荷主要參數指標及相互關係 002
1．1．1 光譜解析度 003
1．1．2 空間解析度 006
1．1．3 信噪比 008
1．1．4 參數指標的相互關係 009
1．2 套用導向的載荷參數指標最佳化 011
1．2．1 載荷參數指標對信息提取的影響 012
1．2．2 載荷參數指標最佳化方法及驗證 020
1．3 多源衛星及遙感器協同觀測 023
1．3．1 主要影響因素 023
1．3．2 多星聯合成像規劃模型 024
1．3．3 多遙感器協同觀測 027
1．4 本章小結 030
參考文獻 031
第 2章 多源遙感衛星圖像幾何一致化模型與方法 033
2．1 遙感衛星成像幾何模型 034
2．1．1 空間坐標系 034
2．1．2 時間基準定義 038
2．1．3 嚴格幾何成像模型 039
2．2 遙感衛星圖像幾何處理 046
2．2．1 有理函式模型 046
2．2．2 RPC模型幾何正射糾正 047
2．3 多源遙感衛星圖像幾何配準 049
2．3．1 圖像配準 049
2．3．2 SIFT特徵點匹配法 050
2．3．3 多光譜相機圖像幾何配準方法 052
2．3．4 基於RPC模型的多源遙感圖像幾何配準方法 058
2．4 套用案例 063
2．4．1 GF-1全色與GF-5多光譜圖像幾何一致化實驗 063
2．4．2 GF-1/6全色與GF-5多光譜/高光譜圖像幾何一致化實驗 066
2．5 本章小結 070
參考文獻 070
第3章 多源中高解析度衛星圖像輻射歸一化模型與方法 073
3．1 輻射歸一化的基本原理與技術流程 074
3．2 地表反射率反演 076
3．2．1 地表反射率反演的基本原理 076
3．2．2 地表反射率業務化反演算法 079
3．2．3 地表反射率反演實例 081
3．3 地表反射率圖像輻射歸一化 083
3．3．1 地物光譜庫的建立 083
3．3．2 光譜匹配因子計算 087
3．3．3 圖像與光譜庫的匹配轉換 089
3．3．4 逐像元歸一化模型 090
3．4 套用案例 091
3．4．1 OLI與Sentinel-2A輻射歸一化 091
3．4．2 基於GF-5地物光譜的GF-1與GF-6輻射歸一化 096
3．5 本章小結 099
參考文獻 100
第4章 空譜信息協同的高光譜圖像降維理論與方法 103
4．1 基於空譜去相關分析的核最小噪聲分數變換方法 104
4．1．1 主成分分析算法原理 104
4．1．2 最小噪聲分數變換算法原理 107
4．1．3 核最小噪聲分數變換算法原理 109
4．1．4 基於空譜去相關分析的核最小噪聲分數變換算法原理 110
4．1．5 實驗結果和分析 116
4．1．6 小結 127
4．2 基於圖像空間分割的核最小噪聲分數變換方法 128
4．2．1 基於圖像空間分割的核最小噪聲分數變換算法原理 128
4．2．2 實驗結果和分析 132
4．2．3 小結 138
4．3 基於超像元分割及核最小噪聲分數的降維分類一體化算法 138
4．3．1 基於超像元分割及核最小噪聲分數的降維分類一體化算法原理 138
4．3．2 實驗結果和分析 141
4．3．3 小結 144
4．4 本章小結 145
參考文獻 145
第5章 基於圖嵌入理論的高光譜圖像特徵提取與分類 149
5．1 基於稀疏表示圖的特徵表示 150
5．1．1 圖嵌入理論框架 151
5．1．2 稀疏圖構建及特徵表示 152
5．2 基於稀疏與低秩表示圖的特徵表示 154
5．2．1 稀疏與低秩圖構建 155
5．2．2 實驗結果與分析 157
5．3 基於局部保留與低秩表示圖的特徵提取 171
5．3．1 局部保留與低秩圖構建 171
5．3．2 實驗結果與分析 175
5．4 基於圖嵌入理論的多源高光譜圖像協同分類 184
5．5 本章小結 188
參考文獻 188
第6章 高光譜協同多源遙感圖像分類 193
6．1 基於自適應馬爾科夫隨機場模型的高光譜協同高空間數據分類 194
6．1．1 空間鄰域 194
6．1．2 馬爾科夫隨機場模型 196
6．1．3 相對同質性指數 199
6．1．4 自適應馬爾科夫隨機場模型 200
6．1．5 高光譜協同高空間數據分類實驗 201
6．2 基於邊緣約束的馬爾科夫隨機場模型的高光譜協同雷射雷達數據分類 207
6．2．1 馬爾科夫隨機場初始能量獲取 207
6．2．2 馬爾科夫隨機場空間項權重係數提取 208
6．2．3 高光譜協同LiDAR數據分類實驗 212
6．3 基於數學形態學的高光譜協同熱紅外數據分類 216
6．3．1 數學形態學 216
6．3．2 基於LCP數學形態學的高光譜協同熱紅外數據分類 217
6．3．3 基於數學形態學的高光譜和熱紅外圖像的特徵提取 223
6．3．4 高光譜圖像與熱紅外數據融合分類 224
6．3．5 高光譜協同熱紅外數據實驗 225
6．4 本章小結 231
參考文獻 231
名詞索引 233
