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內容簡介

高分辨遙感影像學習與感知是近年來遙感應用領域的研究熱點，本書是作者所在團隊10年來在該領域工作的積纍。本書分析瞭高分辨率遙感影像處理的特點和麵臨的挑戰，總結和歸納瞭國內外已有的研究工作，結閤近些年機器學習和人工智能領域中的熱點方法，如稀疏錶示、深度學習、模糊聚類、多目標優化等，著重從高空間分辨率SAR遙感影像相乾斑抑製、多時相SAR遙感影像變換檢測、SAR地物目標分類和高光譜分辨率遙感影像混閤像元分解、維數約簡、地物目標分類等方麵提供瞭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，反映瞭近年來高分辨遙感影像學習與感知的*新發展概況，為該領域的深入研究提供藉鑒。

目錄

前言

第1章 緒論
1.1 遙感與遙感影像概述
1.2 高空間分辨率閤成孔徑雷達遙感影像處理
1.2.1 SAR遙感影像
1.2.2 高分辨SAR遙感影像處理的國內外現狀與挑戰
1.3 高光譜分辨率遙感影像處理
1.3.1 高光譜遙感影像
1.3.2 高光譜遙感影像處理的研究現狀及難點
參考文獻

第2章 基於統計的高分辨SAR遙感影像相乾斑抑製
2.1 Marr的視覺計算理論
2.2 基於視覺計算的初始素描模型
2.2.1 初始素描模型
2.2.2 基於視覺計算的初始素描圖提取方法
2.3 基於視覺計算的SAR圖像素描模型
2.3.1 SAR圖像素描模型
2.3.2 基於視覺計算的SAR圖像素描圖提取方法
2.3.3 SAR圖像素描圖提取結果分析
2.4 基於幾何核函數和同質區域搜索的SAR圖像相乾斑抑製
2.4.1 基於SAR圖像素描圖的塊相似性計算方法
2.4.2 基於幾何核函數和同質區域搜索的方法
2.5 實驗結果與分析
2.5.1 參數敏感性分析
2.5.2 閤成SAR圖像與真實高分辨SAR圖像相乾斑抑製結果與分析
2.6 本章小結
參考文獻

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
3.1 引言
3.2 模糊聚類算法研究進展
3.2.1 標準的模糊c均值算法
3.2.2 約束的模糊聚類算法
3.2.3 增強的模糊聚類算法
3.2.4 快速推廣的模糊聚類算法
3.2.5 模糊局部信息的聚類算法
3.2.6 非局部空間信息的模糊聚類算法
3.3 基於非局部信息和改進邊緣保持的模糊聚類方法
3.3.1 基於非局部信息和改進邊緣保持的模糊聚類算法流程
3.3.2 基於非局部信息的求和圖像的構造
3.3.3 基於統計的過平滑邊緣的重新定位
3.3.4 模糊c均值聚類
3.4 實驗結果與分析
3.5 本章小結
參考文獻

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
4.1 引言
4.2 SAR圖像的層次視覺語義模型
4.3 基於層次視覺語義和自適應鄰域多項式隱模型的SAR圖像分割
4.3.1 聚集區域的分割
4.3.2 結構區域和勻質區域的分割
4.4 實驗結果和分析
4.4.1 數據集
4.4.2 閤成SAR遙感影像的分割
4.4.3 真實高分辨SAR遙感影像的分割
4.5 本章小結
參考文獻

第5章 融閤多特徵的人工免疫多目標SAR遙感影像分類
5.1 引言
5.2 多目標優化問題
5.2.1 多目標優化問題的數學定義
5.2.2 多目標優化問題研究的必要性
5.3 進化多目標優化算法的研究進展
5.3.1 進化多目標優化算法的研究起源
5.3.2 進化多目標優化的代錶算法
5.3.3 第一代進化多目標優化算法
5.3.4 第二代進化多目標優化算法
5.3.5 當代進化多目標優化算法
5.4 多目標SAR圖像分割模型的定義
5.5 融閤互補特徵的人工免疫多目標SAR圖像分割算法
5.5.1 SAR圖像中的互補融閤特徵
5.5.2 SAR圖像的預處理
5.5.3 融閤互補特徵的人工免疫多目標SAR圖像分割算法流程
5.6 實驗結果與分析
5.7 本章小結
參考文獻

第6章 基於上下文分析和非均衡閤並的高分辨SAR遙感影像分類
6.1 引言
6.2 基於格式塔規則的上下文分析
6.2.1 超像素的産生
6.2.2 上下文分析
6.2.3 基於上下文的典型：馬爾可夫隨機場分割算法
6.2.4 基於格式塔規則的上下文分析
6.3 無監督非均衡閤並算法
6.3.1 粗閤並階段
6.3.2 細閤並階段
6.3.3 無監督非均衡閤並算法特性分析
6.4 實驗結果與分析
6.4.1 模擬SAR圖像
6.4.2 真實SAR圖像
6.5 本章小結
參考文獻

第7章 基於多元互信息測度和剋隆選擇優化的高光譜波段選擇
7.1 引言
7.2 高光譜波段選擇研究進展
7.3 基於三元互信息的準則函數
7.3.1 基於互信息的準則
7.3.2 互信息和理想互信息準則的相關性
7.3.3 半監督互信息準則
7.4 基於改進剋隆選擇算法的搜索策略
7.4.1 種群初始化
7.4.2 基於互信息和半監督互信息下的種群迭代
7.4.3 基於多元互信息測度和剋隆選擇優化的算法流程
7.5 實驗結果與分析
7.6 本章小結
參考文獻

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
8.1 引言
8.2 近鄰傳播聚類算法
8.3 基於正則化三元互信息的近鄰傳播聚類方法
8.3.1 基於正則化三元互信息和正則化互信息的波段相關性
8.3.2 基於熵和互信息的波段偏嚮
8.3.3 自動噪聲波段移除
8.3.4 RNTMIAP算法步驟
8.3.5 RNTMIAP算法時間復雜度分析
8.4 實驗結果與分析
8.4.1 高光譜圖像地物分類結果與分析
8.4.2 所選波段分析
8.5 本章小結
參考文獻

第9章 稀疏約束的廣義雙綫性高光譜遙感影像解混
9.1 高光譜中的解混問題
9.1.1 大氣校正
9.1.2 降維
9.1.3 解混
9.2 高光譜解混模型
9.2.1 綫性光譜混閤模型
9.2.2 非綫性光譜混閤模型
9.3 廣義雙綫性模型
9.4 稀疏約束的半非負矩陣分解
9.4.1 稀疏約束
9.4.2 L1／2正則化半非負矩陣分解
9.4.3 多步內循環迭代
9.5 實驗結果與分析
9.6 本章小結
參考文獻
……

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 基於多特徵聯閤與稀疏錶示學習的高光譜遙感影像分類
第13章 基於類級稀疏錶示學習的高光譜影像空譜聯閤分類
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