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目次
商品簡介
本書主要內容包括：高光譜遙感的概念、特點、數據表達及其發展概況；高光譜遙感機理和光譜儀；地物光譜數據獲取與預處理；地物光譜分析與特徵提取；高光譜定量估測建模技術；高光譜遙感技術的應用。
本書力求系統完整、便於自學，突出新方法、新技術和實用性，可作為普通高等學校研究生、本科生測繪課程的教材，也可作為工程技術人員的參考書。
本書力求系統完整、便於自學，突出新方法、新技術和實用性，可作為普通高等學校研究生、本科生測繪課程的教材，也可作為工程技術人員的參考書。
目次
第1章緒論001
1.1 高光譜遙感的概念/001
1.2 高光譜遙感的特點/002
1.3 高光譜數據表達方式/002
1.3.1 圖像立方體/002
1.3.2 光譜曲線/004
1.3.3 光譜曲面/004
1.4 高光譜遙感的發展概況/005
1.4.1 高光譜遙感的儀器研製/005
1.4.2 高光譜數據的分析技術/005
1.4.3 高光譜遙感的應用/007
第2章高光譜遙感機理和光譜儀009
2.1 高光譜遙感物理基礎/009
2.1.1 電磁波與電磁輻射/009
2.1.2 基本電磁輻射定律/011
2.1.3 太陽輻射與物質的相互作用/013
2.2 高光譜非成像光譜儀/017
2.2.1 地面地物光譜儀/017
2.2.2 地面地物光譜儀的作用/022
2.3 高光譜遙感機理/022
2.3.1 基本概念/022
2.3.2 高光譜遙感成像關鍵技術/023
2.3.3 成像光譜儀光譜成像原理/025
2.3.4 成像光譜儀空間成像方式/030
2.3.5 成像光譜儀系統簡介/032
第3章地物光譜數據獲取與預處理038
3.1 地物非成像高光譜數據獲取方法/038
3.1.1 光譜數據獲取的基本步驟/038
3.1.2 光譜數據獲取的注意事項/041
3.2 地物高光譜圖像數據獲取方法/042
3.2.1 SOC710 紅外成像光譜儀簡介/043
3.2.2 SOC710 紅外成像光譜儀的操作步驟/044
3.3 高光譜數據預處理/044
3.3.1 非成像高光譜數據的處理/044
3.3.2 成像高光譜數據的處理/046
3.4 異常光譜數據的剔除/047
3.4.1 標准偏差法/048
3.4.2 主成分分析法/048
3.4.3 馬氏距離/049
3.4.4 箱形圖/049
3.5 典型地物的光譜特徵/050
3.5.1 植被的光譜特徵/050
3.5.2 水體的光譜特徵/054
3.5.3 土壤的光譜特徵/056
3.5.4 岩石與礦物的光譜特徵/057
第4章地物光譜分析與特徵提取060
4.1 地物光譜特性分析/060
4.1.1 地物光譜特性分析的目的/060
4.1.2 地物光譜特性分析的基本方法/060
4.2 地物光譜數據變換方法/067
4.2.1 初等變換/067
4.2.2 光譜微分技術/068
4.2.3 光譜連續統去除/070
4.2.4 小波變換/071
4.3 地物光譜特徵選擇/078
4.3.1 光譜特徵選擇的必要性/078
4.3.2 光譜特徵選擇的準則/079
4.3.3 光譜特徵選擇方法/084
4.4 地物光譜特徵提取/089
4.4.1 主成分分析/089
4.4.2 最小噪聲分離變換/091
4.4.3 基於光譜重排的特徵提取/092
4.4.4 光譜吸收特徵提取/092
4.4.5 光譜斜率和坡向的特徵提取/093
4.4.6 基於光譜積分的特徵提取/094
4.4.7 基於二值編碼的特徵提取/094
4.4.8 基於重要程度的特徵提取/095
4.5 地物光譜特徵規範化處理/098
4.5.1 數據中心化/098
4.5.2 數據標準化/099
4.5.3 數據區間化/099
4.5.4 數據均值化/099
第5章高光譜定量估測建模技術100
5.1 概述/100
5.1.1 高光譜的定性分析/100
5.1.2 高光譜的定量分析/101
5.1.3 精度評定指標/102
5.2 回歸分析法/103
5.2.1 線性回歸分析法/104
5.2.2 非線性回歸分析法/107
5.3 主成分回歸法/109
5.4 偏最小二乘法/110
5.5 模式識別法/111
5.5.1 模糊模式識別/112
5.5.2 灰色關聯模式識別/114
5.6 人工神經網絡法/118
5.6.1 神經網絡基礎/118
5.6.2 神經網絡模型/122
5.6.3 神經網絡的應用/125
5.7 支持向量機法/126
5.7.1 支持向量機的基本原理/126
5.7.2 支持向量機的特點及應用/129
5.8 權重自反饋的模糊綜合預測法/131
5.8.1 基於樣本特徵值模糊劃分的預測模型/132
5.8.2 基於預測因子加權綜合值模糊劃分的預測模型/134
5.9 可變模糊識別預測法/137
5.9.1 相對隸屬函數與相對差異函數/137
5.9.2 可變模糊識別預測模型/138
5.9.3 應用實例/140
第6章高光譜遙感技術的應用143
6.1 高光譜遙感技術在植被監測中的應用/143
6.2 高光譜遙感技術在精細農業中的應用/145
6.3 高光譜遙感技術在土壤性狀監測中的應用/146
6.4 高光譜遙感技術在環境質量監測中的應用/147
6.5 高光譜遙感技術在農產品檢測中的應用/148
6.6 高光譜遙感技術在地質調查中的應用/150
6.7 高光譜遙感技術在醫學醫藥中的應用/151
6.8 高光譜遙感技術在化學與化工中的應用/152
6.9 高光譜遙感技術在國防安全中的應用/152
參考文獻/155
1.1 高光譜遙感的概念/001
1.2 高光譜遙感的特點/002
1.3 高光譜數據表達方式/002
1.3.1 圖像立方體/002
1.3.2 光譜曲線/004
1.3.3 光譜曲面/004
1.4 高光譜遙感的發展概況/005
1.4.1 高光譜遙感的儀器研製/005
1.4.2 高光譜數據的分析技術/005
1.4.3 高光譜遙感的應用/007
第2章高光譜遙感機理和光譜儀009
2.1 高光譜遙感物理基礎/009
2.1.1 電磁波與電磁輻射/009
2.1.2 基本電磁輻射定律/011
2.1.3 太陽輻射與物質的相互作用/013
2.2 高光譜非成像光譜儀/017
2.2.1 地面地物光譜儀/017
2.2.2 地面地物光譜儀的作用/022
2.3 高光譜遙感機理/022
2.3.1 基本概念/022
2.3.2 高光譜遙感成像關鍵技術/023
2.3.3 成像光譜儀光譜成像原理/025
2.3.4 成像光譜儀空間成像方式/030
2.3.5 成像光譜儀系統簡介/032
第3章地物光譜數據獲取與預處理038
3.1 地物非成像高光譜數據獲取方法/038
3.1.1 光譜數據獲取的基本步驟/038
3.1.2 光譜數據獲取的注意事項/041
3.2 地物高光譜圖像數據獲取方法/042
3.2.1 SOC710 紅外成像光譜儀簡介/043
3.2.2 SOC710 紅外成像光譜儀的操作步驟/044
3.3 高光譜數據預處理/044
3.3.1 非成像高光譜數據的處理/044
3.3.2 成像高光譜數據的處理/046
3.4 異常光譜數據的剔除/047
3.4.1 標准偏差法/048
3.4.2 主成分分析法/048
3.4.3 馬氏距離/049
3.4.4 箱形圖/049
3.5 典型地物的光譜特徵/050
3.5.1 植被的光譜特徵/050
3.5.2 水體的光譜特徵/054
3.5.3 土壤的光譜特徵/056
3.5.4 岩石與礦物的光譜特徵/057
第4章地物光譜分析與特徵提取060
4.1 地物光譜特性分析/060
4.1.1 地物光譜特性分析的目的/060
4.1.2 地物光譜特性分析的基本方法/060
4.2 地物光譜數據變換方法/067
4.2.1 初等變換/067
4.2.2 光譜微分技術/068
4.2.3 光譜連續統去除/070
4.2.4 小波變換/071
4.3 地物光譜特徵選擇/078
4.3.1 光譜特徵選擇的必要性/078
4.3.2 光譜特徵選擇的準則/079
4.3.3 光譜特徵選擇方法/084
4.4 地物光譜特徵提取/089
4.4.1 主成分分析/089
4.4.2 最小噪聲分離變換/091
4.4.3 基於光譜重排的特徵提取/092
4.4.4 光譜吸收特徵提取/092
4.4.5 光譜斜率和坡向的特徵提取/093
4.4.6 基於光譜積分的特徵提取/094
4.4.7 基於二值編碼的特徵提取/094
4.4.8 基於重要程度的特徵提取/095
4.5 地物光譜特徵規範化處理/098
4.5.1 數據中心化/098
4.5.2 數據標準化/099
4.5.3 數據區間化/099
4.5.4 數據均值化/099
第5章高光譜定量估測建模技術100
5.1 概述/100
5.1.1 高光譜的定性分析/100
5.1.2 高光譜的定量分析/101
5.1.3 精度評定指標/102
5.2 回歸分析法/103
5.2.1 線性回歸分析法/104
5.2.2 非線性回歸分析法/107
5.3 主成分回歸法/109
5.4 偏最小二乘法/110
5.5 模式識別法/111
5.5.1 模糊模式識別/112
5.5.2 灰色關聯模式識別/114
5.6 人工神經網絡法/118
5.6.1 神經網絡基礎/118
5.6.2 神經網絡模型/122
5.6.3 神經網絡的應用/125
5.7 支持向量機法/126
5.7.1 支持向量機的基本原理/126
5.7.2 支持向量機的特點及應用/129
5.8 權重自反饋的模糊綜合預測法/131
5.8.1 基於樣本特徵值模糊劃分的預測模型/132
5.8.2 基於預測因子加權綜合值模糊劃分的預測模型/134
5.9 可變模糊識別預測法/137
5.9.1 相對隸屬函數與相對差異函數/137
5.9.2 可變模糊識別預測模型/138
5.9.3 應用實例/140
第6章高光譜遙感技術的應用143
6.1 高光譜遙感技術在植被監測中的應用/143
6.2 高光譜遙感技術在精細農業中的應用/145
6.3 高光譜遙感技術在土壤性狀監測中的應用/146
6.4 高光譜遙感技術在環境質量監測中的應用/147
6.5 高光譜遙感技術在農產品檢測中的應用/148
6.6 高光譜遙感技術在地質調查中的應用/150
6.7 高光譜遙感技術在醫學醫藥中的應用/151
6.8 高光譜遙感技術在化學與化工中的應用/152
6.9 高光譜遙感技術在國防安全中的應用/152
參考文獻/155
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