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高光谱卫星图像协同处理理论与方法 版权信息
- ISBN：9787115529817
- 条形码：9787115529817 ; 978-7-115-52981-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
高光谱卫星图像协同处理理论与方法 本书特色
本书将面向多源卫星光学数据处理链路中的关键问题，汇集中科院遥感地球所、武汉大学等优秀学者团队在多源光学卫星图像协同处理领域10多年来的研究成果，通过系统梳理和逻辑衔接，结合研究热点和前沿进展进行算法分析和试验验证，帮助学生或者相关从业者更加完整系统的学习掌握的多源光学卫星图像协同处理理论与方法。
高光谱卫星图像协同处理理论与方法 内容简介
本书从一体化数据处理链路的视角出发，结合前沿进展和研究热点，分别介绍了高光谱协同观测理论、几何和辐射一致化模型与方法、数据降维及融合分类技术与方法，并利用国产高分卫星数据进行了实验分析。全书共6章：章从遥感卫星载荷参主要数指标及其相互关系、应用导向的载荷参数指标优化、多源卫星及遥感器协同观测3个方面，介绍高光谱协同观测的主要理论方法；第2章主要针对多源遥感卫星图像协同中的几何一致化问题，介绍多源遥感卫星图像几何校正中的几何成像模型、几何正射纠正以及几何配准3个主要环节；第3章主要针对多源中高分辨率卫星图像的辐射归一化问题，介绍辐射归一化原理与流程、地表反射率反演、地表反射率图像辐射归一化模型与方法；第4章主要针对基于像元光谱的经典高光谱数据降维方法的不足，介绍空谱信息协同的高光谱图像降维理论与方法；第5章主要介绍基于图嵌入理论的高光谱图像特征表示方法与多源高光谱图像协同分类技术；第6章主要介绍基于马尔可夫随机场和数学形态学进行光谱特征与全色图像空间结构特征、热红外图像辐射特征协同分类的方法。 本书内容突出研究热点和前沿进展，包含较为详尽的算法分析和实验验证，能够帮助该领域研究学者和学生更加系统地掌握高光谱卫星图像协同处理的相关理论与方法。
高光谱卫星图像协同处理理论与方法 目录
第1章 高光谱协同观测理论01
1．1 遥感卫星载荷主要参数指标及相互关系01
1．1．1 光谱分辨率03
1．1．2 空间分辨率05
1．1．3 信噪比07
1．1．4 参数指标的相互关系08
1．2 应用导向的载荷参数指标优化11
1．2．1 载荷参数指标对信息提取的影响12
1．2．2 载荷参数指标优化方法及验证20
1．3 多源卫星及遥感器协同观测24
1．3．1 主要影响因素24
1．3．2 多星联合成像规划模型25
1．3．3 多遥感器协同观测28
1．4 本章小结31
参考文献32
第2章 多源遥感卫星图像几何一致化模型与方法34
2．1 遥感卫星成像几何模型34
2．1．1 空间坐标系34
2．1．2 时间基准定义39
2．1．3 严格几何成像模型39
2．2 遥感卫星图像几何处理47
2．2．1 有理函数模型47
2．2．2 RPC模型几何正射纠正48
2．3 多源遥感卫星图像几何配准50
2．3．1 图像配准50
2．3．2 SIFT特征点匹配法52
2．3．3 多光谱图像几何配准方法54
2．3．4 基于RPC模型的多源遥感卫星图像几何配准方法61
2．4 应用案例66
2．4．1 GF-1全色与GF-5多光谱图像几何一致化实验66
2．4．2 GF-1 6全色与GF-5多光谱 高光谱图像几何一致化实验69
2．5 本章小结73
参考文献73
第3章 多源中高分辨率卫星图像辐射归一化模型与方法75
3．1 辐射归一化的基本原理与技术流程75
3．2 地表反射率反演77
3．2．1 地表反射率反演的基本原理77
3．2．2 地表反射率业务化反演算法81
3．2．3 地表反射率反演实例83
3．3 地表反射率图像辐射归一化85
3．3．1 地物光谱库的建立85
3．3．2 光谱匹配因子计算90
3．3．3 图像与光谱库的匹配转换91
3．3．4 逐像元辐射归一化模型92
3．4 应用案例93
3．4．1 Landast-8 OLI与Sentinel-2A MSI辐射归一化93
3．4．2 基于GF-5地物光谱的GF-1与GF-6辐射归一化99
3．5 本章小结102
参考文献102
第4章 空谱信息协同的高光谱图像降维理论与方法104
4．1 基于空谱去相关分析的核*小噪声分数变换方法104
4．1．1 主成分分析算法原理104
4．1．2 *小噪声分数变换算法原理107
4．1．3 核*小噪声分数变换算法原理109
4．1．4 基于空谱去相关分析的核*小噪声分数变换算法原理111
4．1．5 实验结果和分析117
4．2 基于图像空间分割的核*小噪声分数变换方法129
4．2．1 基于图像空间分割的核*小噪声分数变换算法原理130
4．2．2 实验结果和分析134
4．3 基于超像元分割及核*小噪声分数的降维分类一体化算法140
4．3．1 基于超像元分割及核*小噪声分数的降维分类一体化算法原理140
4．3．2 实验结果和分析143
4．4 本章小结147
参考文献147
第5章 基于图嵌入理论的高光谱图像特征提取与分类151
5．1 基于稀疏表示图的特征表示151
5．1．1 图嵌入理论框架152
5．1．2 稀疏图构建及特征表示153
5．2 基于稀疏与低秩表示图的特征表示156
5．2．1 稀疏与低秩图构建156
5．2．2 实验结果与分析159
5．3 基于局部保留与低秩表示图的特征提取174
5．3．1 局部保留与低秩图构建174
5．3．2 实验结果与分析177
5．4 基于图嵌入理论的多源高光谱图像协同分类186
5．5 本章小结190
参考文献190
第6章 高光谱协同多源遥感图像分类194
6．1 基于自适应马尔可夫随机场模型的高光谱协同高空间数据分类194
6．1．1 空间邻域194
6．1．2 马尔可夫随机场模型196
6．1．3 相对同质性指数199
6．1．4 自适应马尔可夫随机场模型201
6．1．5 高光谱协同高空间数据分类实验202
6．2 基于边缘约束的马尔可夫随机场模型的高光谱协同激光雷达数据分类208
6．2．1 马尔可夫随机场初始能量获取208
6．2．2 马尔可夫随机场空间项权重系数提取209
6．2．3 高光谱协同LiDAR数据分类实验213
6．3 基于数学形态学的高光谱协同热红外数据分类218
6．3．1 数学形态学218
6．3．2 基于LCP数学形态学的高光谱协同热红外数据分类219
6．3．3 基于数学形态学的高光谱和热红外图像的特征提取226
6．3．4 高光谱图像与热红外数据融合分类226
6．3．5 高光谱协同热红外数据实验227
6．4 本章小结234
参考文献234
名词索引236
展开全部
高光谱卫星图像协同处理理论与方法 作者简介
张兵中国科学院空天信息创新研究院研究员、副院长，中国科学院大学岗位教授，IEEE Fellow、国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才。主要从事遥感科学与应用研究，发表SCI论文160余篇、EI论文150余篇，撰写遥感学术专著10部，获得国家科技进步奖二等奖、中国科学院杰出科技成就奖、军队科技进步奖一等奖等10项。李山山中国科学院空天信息创新研究院副研究员。主要从事高光谱图像处理算法研究，先后主持了多项国家自然科学基金、科技部等部委科研项目，发表学术论文40余篇，其中SCI收录10余篇。张浩中国科学院空天信息创新研究院副研究员。主要从事遥感辐射定标、大气辐射传输与大气校正等研究工作，先后主持了多项国家自然科学基金、科技部、中国科学院等部委科研项目，发表论文20余篇，获得中国科学院杰出科技成就奖、北京市科学技术二等奖。李伟北京理工大学信息与电子学院教授、博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者，入选北京市科技新星计划。主要从事高光谱图像处理研究，以第一 通信作者发表SCI论文50余篇（被谷歌学术引用4 500余次），其中，ESI高引用论文11篇。担任IEEE SPL、IEEE JSTARS国际期刊编委，第11届IEEE CISP-BMEI图像信号处理国际会议大会主席。杨博武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室副研究员。主要从事摄影测量与遥感应用研究，发表SCI和EI论文20余篇，撰写学术专著1部，获得省部级一等奖等共4项。高连如中国科学院空天信息创新研究院研究员、博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者。长期从事高光谱图像处理与信息提取技术研究，发表学术论文150余篇， 其中，SCI收录70余篇，授权国家发明专利28项。获得国家科技进步二等奖、中国科学院杰出科技成就奖以及IEEE JSTARS、TGRS期刊优秀审稿人奖等多项奖项。
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