高光谱遥感影像特征提取与分类PDF格式文档图书下载
图书介绍:本书针对高光谱遥感影像数据的高维特性,从高维数据降维、特征波段选择、混合像元光谱解混等角度展开研究,分别利用投影寻踪、主成分分析、独立分量分析、非线性主曲线等方法建立了一系列旨在提高高光谱遥感影像分类精度的特征提取和分类算法,主要包括主成分分析和投影寻踪相结合的特征组合方案、基于迭元投影寻踪的最优波段选择、基于非线性主曲线的降维和分类算法、基于独立分量空间的光谱解混算法、非线性光谱解混模型等内容。本书可供从事高光谱遥感应用和研究领域的高校教师、有关专业的研究生、科研工作者学习参考使用。
图书介绍
第1章 绪论 1
1.1引言 1
1.2高光谱遥感数据分析研究的关键问题 2
1.3本书的研究内容 4
第2章 高光谱遥感数据分析 8
2.1高维数据降维 8
2.2高光谱遥感数据分析的主要方法 18
2.3高光谱遥感数据分析的特点及问题 25
第3章 基于投影寻踪的高光谱遥感影像特征提取与分类 30
3.1投影寻踪方法 30
3.2基于投影寻踪的特征提取与分类方案 42
3.3面向易混分地类的投影寻踪指标 46
3.4基于投影寻踪的特征提取与分类算法 56
3.5主成分方向与投影寻踪方向相结合的特征提取与分类 69
第4章 高光谱遥感影像的波段选择 75
4.1波段选择方法 75
4.2波段选择的快速算法 81
4.3波段选择方法的评价 89
4.4面向易混分地类的波段选择方法 94
4.5基于选元投影寻踪的波段选择方法 107
第5章 高光谱遥感影像的混合像元分解 124
5.1概述 124
5.2线性混合光谱模型及其解算 128
5.3非线性混合光谱模型及其解算 137
5.4基于特征空间的混合像元分解 148
第6章 非线性主曲线及其在高光谱遥感影像分类中的应用 161
6.1主成分分析的非线性扩展 161
6.2简化的非线性主曲线算法及其应用 175
参考文献 185
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