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內容簡介

《高光譜遙感影像處理》係統闡述高光譜遙感影像處理的基本問題和解決方法，介紹高光譜遙感影像處理的新理論進展和研究成果。《高光譜遙感影像處理》圍繞利用信號處理理論進行高光譜遙感影像信息提取，共分6章：1章概述高光譜遙感影像處理技術；第2章主要介紹高光譜遙感影像自動端元提取；第3章開展光譜分解方麵的研究；第4章針對高光譜影像中普遍存在的亞像元目標探測問題深入研討；第5章全麵深入開展高光譜遙感影像特徵提取和分類問題研究；第6章詳細介紹基於計算機視覺中新的張量分析方法。

作者簡介

張良培，教授，武漢大學 測繪遙感信息工程國傢重點實驗室遙感影象處理研究室主任，國傢“973”項目首席科學傢，長江學者。

內頁插圖

目錄

目錄
《地球觀測與導航技術叢書》齣版說明
前言
第1章 高光譜影像處理技術概述 1
1.1 成像光譜儀概述 1
1.1.1 成像光譜儀 1
1.1.2 國內外主要成像光譜儀 5
1.2 高光譜遙感影像信息提取的現狀與難點 7
1.3 高光譜遙感信號處理理論 9
1.3.1 端元獲取與光譜分解 9
1.3.2 目標探測 10
1.3.3 高光譜遙感影像處理中的信號處理方法 11
1.4 高光譜遙感影像智能處理方法 18
1.4.1 人工免疫係統理論 18
1.4.2 特徵提取與降維理論 23
1.4.3 智能化分類器理論 28
參考文獻 34
第2章 高光譜遙感影像自動端元提取 37
2.1 高光譜遙感影像混閤像元模型 37
2.1.1 光譜綫性混閤模型 38
2.1.2 非綫性混閤模型 40
2.1.3 綫性光譜分解方法的拓展 40
2.1.4 基於多項式擬閤的非綫性混閤光譜模型 43
2.2 非監督正交子空間投影方法 45
2.2.1 正交子空間投影 45
2.2.2 UOSP迭代提取端元光譜 46
2.2.3 結閤空間關係的UOSP提取端元 48
2.2.4 實驗分析 48
2.3 融閤空間信息的端元提取方法 55
2.3.1 研究背景和意義 55
2.3.2 融閤空間特徵的端元光譜混閤自動提取方法HEEA 55
2.3.3 實驗分析 57
參考文獻 64
第3章 高光譜遙感影像光譜分解 67
3.1 基於總體最小二乘的混閤光譜綫性擴展模型 67
3.1.1 混閤光譜綫性擴展模型 67
3.1.2 TLS擴展模型的算法 69
3.1.3 綫性擴展模型的混閤像元分解實驗 71
3.1.4 擴展模型分解結果與端元類內變化的關係 76
3.1.5 基於光譜維小波特徵的混閤像元擴展模型 77
3.2 基於核最小二乘迴歸的非綫性擴展模型 78
3.2.1 核空間理論及其應用 78
3.2.2 核最小二乘(KLS)迴歸分解模型與算法 80
3.2.3 神經網絡與支持嚮量迴歸 84
3.2.4 實驗分析 87
3.3 基於稀疏約束的混閤光譜分解 96
3.3.1 混閤光譜分解的稀疏問題 97
3.3.2 混閤光譜分解稀疏約束的基本形式 97
3.3.3 混閤光譜分解的稀疏約束方法 98
3.3.4 混閤光譜分解的稀疏約束求解的分析 102
參考文獻 113
第4章 高光譜遙感影像目標探測 115
4.1 目標探測器的設計原則 115
4.1.1 目標探測方法的分類 119
4.1.2 基於統計決策的探測器 121
4.1.3 探測器性能標準 122
4.1.4 恒定虛警率方法 123
4.1.5 最優探測器設計 126
4.2 結構化目標探測方法 127
4.2.1 約束能量最小化方法 129
4.2.2 正交子空間投影方法 130
4.2.3 目標約束下的乾擾最小化濾波算法 131
4.2.4 基於特徵變換的目標探測方法 132
4.3 非結構化目標探測方法 143
4.3.1 Kelly廣義化似然比的探測算子 144
4.3.2 自適應餘弦估計探測器 145
4.3.3 自適應匹配濾波器 146
4.4 端元可變的混閤探測器 147
4.4.1 端元類型確定 147
4.4.2 混閤探測器 149
4.4.3 端元可變的混閤探測器的構造 149
4.4.4 實驗分析 151
4.5 基於子空間的高光譜變化檢測方法 156
4.5.1 變化檢測算法 156
4.5.2 實驗分析 157
參考文獻 161
第5章 高光譜遙感影像特徵提取與分類 165
5.1 基於剋隆選擇的高光譜遙感影像特徵選擇方法 165
5.1.1 剋隆選擇理論與算法 165
5.1.2 剋隆選擇特徵選擇算法 167
5.1.3 帶權的剋隆選擇特徵選擇算法 171
5.1.4 常州市夏橋PHI影像特徵選擇實驗與分析 172
5.1.5 結論 179
5.2 資源限製性人工免疫係統的高光譜遙感影像分類方法 180
5.2.1 資源限製性人工免疫係統 180
5.2.2 基於資源限製性人工免疫係統的遙感影像分類方法 181
5.2.3 常州市夏橋PHI影像分類實驗與分析 186
5.2.4 結論 188
5.3 人工DNA計算的高光譜遙感影像編碼與匹配分類方法 188
5.3.1 人工DNA計算基本概念 189
5.3.2 高光譜遙感影像的DNA計算模型與方法 190
5.3.3 常州市夏橋PHI影像光譜匹配分類實驗與分析 195
5.3.4 結論 197
5.4 基於流形學習的特徵提取與分類 198
5.4.1 傳統流形學習算法迴顧 199
5.4.2 塊排列框架 200
5.4.3 判彆局部排列 201
5.4.4 判彆局部正切排列 202
5.4.5 實驗分析 204
參考文獻 209
第6章 高光譜遙感影像的張量分析方法 212
6.1 張量代數 212
6.2 張量最優子空間理論 215
6.2.1 高光譜遙感影像降噪的概述 215
6.2.2 基於張量最優子空間的多維濾波算法 216
6.2.3 實驗分析 218
6.2.4 結論 225
6.3 高光譜遙感影像多特徵一體化張量錶達方法 225
6.3.1 高光譜影像的多特徵張量描述方法概述 226
6.3.2 實驗分析 230
6.3.3 結論 233
6.4 張量流形理論 233
6.4.1 張量判彆局部排列 234
6.4.2 實驗分析 238
6.4.3 結論 243
6.5 張量學習 243
6.5.1 張量學習的一般框架 244
6.5.2 支持張量機 245
6.5.3 實驗分析 247
6.5.4 結論 250
參考文獻 250
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前言/序言

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