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高光譜遙感影像降維方法與應(yīng)用 讀者對(duì)象:本書(shū)主要供從事高光譜遙感、遙感信息智能處理、遙感應(yīng)用等研究和實(shí)踐的科研人員、高校教師、研究生和高年級(jí)本科生參考。
本書(shū)針對(duì)高光譜遙感數(shù)據(jù)具有維數(shù)高、數(shù)據(jù)量大、冗余度高、不確定性顯著、樣本選擇困難等特點(diǎn),引入機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等理論和技術(shù),開(kāi)展高光譜遙感影像降維理論、方法與應(yīng)用的研究。全書(shū)共8章:第1章介紹高光譜遙感影像降維及進(jìn)展;第2章介紹高光譜遙感影像降維的理論基礎(chǔ)、常用方法和方法評(píng)價(jià);第3章探討高光譜遙感影像特征提取方法,重點(diǎn)是基于改進(jìn)K均值、層次聚類(lèi)和正交投影散度、優(yōu)化判別局部對(duì)齊等三種特征提取算法;第4章分析高光譜遙感影像波段選擇方法,從可分性準(zhǔn)則和搜索策略?xún)煞矫嫣岢鲂路椒;?章重點(diǎn)研究多目標(biāo)優(yōu)化的自適應(yīng)波段選擇方法,論述能自動(dòng)確定波段數(shù)目的組合型群體智能優(yōu)化的高光譜遙感自適應(yīng)降維方法;第6章探討高光譜遙感多特征質(zhì)量評(píng)估與優(yōu)化方法,重點(diǎn)闡述多特征質(zhì)量評(píng)估的方法,并提出基于改進(jìn)螢火蟲(chóng)算法的高光譜遙感多特征優(yōu)化及基于多分類(lèi)器集成的多特征性能評(píng)估;第7章討論基于共形幾何代數(shù)的新型波段選擇方法,研究共形空間下高光譜遙感影像的信息表達(dá)問(wèn)題;第8章介紹高光譜遙感影像降維方法在礦物識(shí)別、影像可視化、城市土地覆蓋分析等領(lǐng)域的應(yīng)用等。
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