高光谱遥感影像处理

《地球观测与导航技术丛书》出版说明
前言
第1章 高光谱影像处理技术概述
1.1 成像光谱仪概述
1.1.1 成像光谱仪
1.1.2 国内外主要成像光谱仪
1.2 高光谱遥感影像信息提取的现状与难点
1.3 高光谱遥感信号处理理论
1.3.1 端元获取与光谱分解
1.3.2 目标探测
1.3.3 高光谱遥感影像处理中的信号处理方法
1.4 高光谱遥感影像智能处理方法
1.4.1 人工免疫系统理论
1.4.2 特征提取与降维理论
1.4.3 智能化分类器理论
参考文献
第2章 高光谱遥感影像自动端元提取
2.1 高光谱遥感影像混合像元模型
2.1.1 光谱线性混合模型
2.1.2 非线性混合模型
2.1.3 线性光谱分解方法的拓展
2.1.4 基于多项式拟合的非线性混合光谱模型
2.2 非监督正交子空间投影方法
2.2.1 正交子空间投影
2.2.2 UOSP迭代提取端元光谱
2.2.3 结合空间关系的UOSP提取端元
2.2.4 实验分析
2.3 融合空间信息的端元提取方法
2.3.1 研究背景和意义
2.3.2 融合空间特征的端元光谱混合自动提取方法HEEA
2.3.3 实验分析
参考文献
第3章 高光谱遥感影像光谱分解
3.1 基于总体最小二乘的混合光谱线性扩展模型"
3.1.1 混合光谱线性扩展模型
3.1.2 TLS扩展模型的算法
3.1.3 线性扩展模型的混合像元分解实验'
3.1.4 扩展模型分解结果与端元类内变化的关系
3.1.5 基于光谱维小波特征的混合像元扩展模型"
3.2 基于核最小二乘回归的非线性扩展模型
3.2.1 核空间理论及其应用
3.2.2 核最小二乘(KLS)回归分解模型与算法
3.2.3 神经网络与支持向量回归
3.2.4 实验分析
3.3 基于稀疏约束的混合光谱分解
3.3.1 混合光谱分解的稀疏问题
3.3.2 混合光谱分解稀疏约束的基本形式
3.3.3 混合光谱分解的稀疏约束方法
3.3.4 混合光谱分解的稀疏约束求解的分析
参考文献
第4章 高光谱遥感影像目标探测
4.1 目标探测器的设计原则
4.1.1 目标探测方法的分类
4.1.2 基于统计决策的探测器
4.1.3 探测器性能标准
4.1.4 恒定虚警率方法
4.1.5 最优探测器设计
4.2 结构化目标探测方法
4.2.1 约束能量最小化方法
4.2.2 正交子空间投影方法
4.2.3 目标约束下的干扰最小化滤波算法
4.2.4 基于特征变换的目标探测方法
4.3 非结构化目标探测方法
4.3.1 Kelly广义化似然比的探测算子
4.3.2 自适应余弦估计探测器
4.3.3 自适应匹配滤波器
4.4 端元可变的混合探测器
……
第5章 高光谱遥感影像特征提取与分类
第6章 高光谱遥感影像的张量分析方法