高分辨遙感影像學習與感知

內容簡介

高分辨遙感影像學習與感知是近年來遙感套用領域的研究熱點。本書分析了高解析度遙感影像處理的特點和面臨的挑戰，總結和歸納了國內外已有的研究工作，結合近年來機器學習和人工智慧領域中的熱點方法，如稀疏表示、多核學習、模糊聚類、多目標最佳化等，著重從高空間解析度 SAR 遙感影像相干斑抑制、SAR 地物目標分類和高光譜解析度遙感影像混合像元分解、維數約簡、地物目標分類等方面進行研究，提供了新穎的解決思路和方法。本書側重於新算法的描述與實例的分析，反映近年來高分辨遙感影像學習與感知的最新發展概況，為該領域的深入研究提供借鑑。

圖書目錄

前言

第1章緒論

第2章基於統計的高分辨SAR遙感影像相干斑抑制

第3章基於非局部信息和改進邊緣保持的高分辨SAR遙感影像分類

第4章基於層次語義和自適應隱模型的高分辨SAR遙感影像分類

第5章融合多特徵的人工免疫多目標SAR遙感影像分類

第6章基於上下文分析和非均衡合併的高分辨SAR遙感影像分類

第7章基於多元互信息測度和克隆選擇最佳化的高光譜波段選擇

第8章基於波段協作性和近鄰傳播聚類的半監督高光譜波段選擇

第9章稀疏約束的廣義雙線性高光譜遙感影像解混

第10章基於多核學習的不平衡高光譜遙感影像分類

第11章基於均值漂移和組稀疏編碼的高光譜遙感影像空譜域分類

第12章基於多特徵聯合與稀疏表示學習的高光譜遙感影像分類

第13章基於類級稀疏表示學習的高光譜影像空譜聯合分類

高分辨遙感影像學習與感知

基本介紹

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