高光譜遙感圖像解譯

內容簡介

本書對作者研究團隊近年來在高光譜遙感圖像處理領域所取得的重要研究成果進行了總結，集中體現了當前國內外高光譜遙感圖像處理領域，特別是圍繞地物分類和目標檢測為核心、以多核學習理論與稀疏表示為代表的*研究成果。本書主要內容涵蓋以下三大部分：*部分，詳細介紹高光譜遙感機理和光譜成像原理，高光譜圖像處理的主要內容，地物分類和目標檢測研究進展，以及本書中所參考的國際代表性實驗數據。第二部分，主要介紹核學習及稀疏表示的理論、模型與方法，這些理論、模型與方法在高光譜遙感圖像處理中發揮了重要作用。第三部分，重點介紹多核學習與稀疏表示理論、模型及方法在高光譜遙感圖像特徵提取、地物分類及目標檢測方面的重要實踐。本書可作為電子信息專業、遙感科學與技術專業高年級本科生或研究生的教學參考書，也可供相關研究人員參考。

作者簡介

谷延鋒，哈爾濱工業大學電子與信息工程學院，教授，博士生導師。2015年國家優青基金獲得者，2017年科技部中青年科技創新領軍人才入選者。遙感信息領域期刊IEEE地球科學與遙感彙刊副主編、《中國科學：技術科學》青年編委。主要從事遙感圖像處理、高光譜遙感方向研究工作。獲省部級一等獎1項、二等獎1項。發表SCI論文50篇，期刊論文20餘篇。

圖書目錄

第 1 章高光譜遙感成像與處理基礎

1.1 高光譜遙感探測基礎

1.2 高光譜遙感圖像處理

1.3 高光譜遙感圖像分類

1.4 高光譜遙感圖像目標檢測

1.5 高光譜遙感領域開放數據

參考文獻

第 2 章高光譜遙感圖像特徵表達與信號表示

2.1 高光譜遙感圖像數據分析

2.2 光譜與空間特徵提取

2.3 多解析度特徵提取

2.4 形態學特徵提取

2.5 統計特徵提取

2.6 高光譜遙感圖像張量表示與特徵提取

2.7 高光譜遙感圖像信號稀疏表示

參考文獻

第 3 章高光譜遙感圖像模式學習理論與方法

3.1 核學習理論

3.2 無監督核學習

3.3 有監督核學習

3.4 多核學習理論

3.5 多核學習模型與方法

參考文獻

第 4 章高光譜遙感圖像分類實踐

4.1 光譜加權核分類

4.2 空間-光譜混合核分類

4.3 多特徵多核學習分類

參考文獻

第 5 章高光譜遙感圖像多時相分類

5.1 多時相高光譜遙感圖像分類基礎與進展

5.2 多時相高光譜遙感圖像流形學習分類

5.3 高光譜遙感圖像多時相空譜流形學習分類

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基本介紹

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