高光谱遥感原理与方法

定　价：¥42.00

作　者：	李西灿
出版社：	化学工业出版社有限公司
丛编项：
标　签：	暂缺

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ISBN：	9787122341440	出版时间：	2019-07-01	包装：	平装
开本：	16开	页数：		字数：

内容简介

　　本书主要内容包括：高光谱遥感的概念、特点、数据表达及其发展概况；高光谱遥感机理和光谱仪；地物光谱数据获取与预处理；地物光谱分析与特征提取；高光谱定量估测建模技术；高光谱遥感技术的应用。本书力求系统完整、便于自学，突出新方法、新技术和实用性，可作为普通高等学校研究生、本科生测绘课程的教材，也可作为工程技术人员的参考书。

作者简介

　　李西灿，山东农业大学信息学院，院长，教授，1996年10月本科毕业于同济大学，2005年6月毕业于中国农业大学，获硕士学位，2010年6月毕业于山东农业大学，获博士学位。主要研究方向为土地资源遥感监测及信息处理、高光谱遥感技术及应用、数字化技术及应用、模糊决策理论及应用、灰色决策理论及应用。主持与参与国家自然科学基金、国家863项目、国土资源部土地利用重点实验室开放基金项目、“十一五”国家科技支撑计划重大项目子课题等10余项。曾获国家测绘地理信息局科技进步一等奖、山东省环境科技奖二等奖、学校教学质量二等奖等。长期从事测量学、数字测图原理与方法、地籍测量等教学工作，具有丰富的教学改革经验；同时，广泛参加数字测图、地籍测量、GPS控制测量等测绘项目，具有丰富的工程实践经验；熟练掌握测量工作程序与测量技术规程。

图书目录

第1章绪论001
1.1　高光谱遥感的概念/001
1.2　高光谱遥感的特点/002
1.3　高光谱数据表达方式/002
　1.3.1　图像立方体/002
　1.3.2　光谱曲线/004
　1.3.3　光谱曲面/004
1.4　高光谱遥感的发展概况/005
　1.4.1　高光谱遥感的仪器研制/005
　1.4.2　高光谱数据的分析技术/005
　1.4.3　高光谱遥感的应用/007

第2章高光谱遥感机理和光谱仪009
2.1　高光谱遥感物理基础/009
　2.1.1　电磁波与电磁辐射/009
　2.1.2　基本电磁辐射定律/011
　2.1.3 　太阳辐射与物质的相互作用/013
2.2　高光谱非成像光谱仪/017
　2.2.1　地面地物光谱仪/017
　2.2.2　地面地物光谱仪的作用/022
2.3　高光谱遥感机理/022
　2.3.1　基本概念/022
　2.3.2　高光谱遥感成像关键技术/023
　2.3.3　成像光谱仪光谱成像原理/025
　2.3.4　成像光谱仪空间成像方式/030
　2.3.5　成像光谱仪系统简介/032

第3章地物光谱数据获取与预处理038
3.1　地物非成像高光谱数据获取方法/038
　3.1.1　光谱数据获取的基本步骤/038
　3.1.2　光谱数据获取的注意事项/041
3.2　地物高光谱图像数据获取方法/042
　3.2.1　SOC710 红外成像光谱仪简介/043
　3.2.2　SOC710 红外成像光谱仪的操作步骤/044
3.3　高光谱数据预处理/044
　3.3.1　非成像高光谱数据的处理/044
　3.3.2　成像高光谱数据的处理/046
3.4　异常光谱数据的剔除/047
　3.4.1　标准偏差法/048
　3.4.2　主成分分析法/048
　3.4.3　马氏距离/049
　3.4.4　箱形图/049
3.5　典型地物的光谱特征/050
　3.5.1　植被的光谱特征/050
　3.5.2　水体的光谱特征/054
　3.5.3　土壤的光谱特征/056
　3.5.4　岩石与矿物的光谱特征/057

第4章地物光谱分析与特征提取060
4.1　地物光谱特性分析/060
　4.1.1　地物光谱特性分析的目的/060
　4.1.2　地物光谱特性分析的基本方法/060
4.2　地物光谱数据变换方法/067
　4.2.1　初等变换/067
　4.2.2　光谱微分技术/068
　4.2.3　光谱连续统去除/070
　4.2.4　小波变换/071
4.3　地物光谱特征选择/078
　4.3.1　光谱特征选择的必要性/078
　4.3.2　光谱特征选择的准则/079
　4.3.3　光谱特征选择方法/084
4.4　地物光谱特征提取/089
　4.4.1　主成分分析/089
　4.4.2　最小噪声分离变换/091
　4.4.3　基于光谱重排的特征提取/092
　4.4.4　光谱吸收特征提取/092
　4.4.5　光谱斜率和坡向的特征提取/093
　4.4.6　基于光谱积分的特征提取/094
　4.4.7　基于二值编码的特征提取/094
　4.4.8　基于重要程度的特征提取/095
4.5　地物光谱特征规范化处理/098
　4.5.1　数据中心化/098
　4.5.2　数据标准化/099
　4.5.3　数据区间化/099
　4.5.4　数据均值化/099

第5章高光谱定量估测建模技术100
5.1　概述/100
　5.1.1　高光谱的定性分析/100
　5.1.2　高光谱的定量分析/101
　5.1.3　精度评定指标/102
5.2　回归分析法/103
　5.2.1　线性回归分析法/104
　5.2.2　非线性回归分析法/107
5.3　主成分回归法/109
5.4　偏最小二乘法/110
5.5　模式识别法/111
　5.5.1　模糊模式识别/112
　5.5.2　灰色关联模式识别/114
5.6　人工神经网络法/118
　5.6.1　神经网络基础/118
　5.6.2　神经网络模型/122
　5.6.3　神经网络的应用/125
5.7　支持向量机法/126
　5.7.1　支持向量机的基本原理/126
　5.7.2　支持向量机的特点及应用/129
5.8　权重自反馈的模糊综合预测法/131
　5.8.1　基于样本特征值模糊划分的预测模型/132
　5.8.2　基于预测因子加权综合值模糊划分的预测模型/134
5.9　可变模糊识别预测法/137
　5.9.1　相对隶属函数与相对差异函数/137
　5.9.2　可变模糊识别预测模型/138
　5.9.3　应用实例/140

第6章高光谱遥感技术的应用143
6.1　高光谱遥感技术在植被监测中的应用/143
6.2　高光谱遥感技术在精细农业中的应用/145
6.3　高光谱遥感技术在土壤性状监测中的应用/146
6.4　高光谱遥感技术在环境质量监测中的应用/147
6.5　高光谱遥感技术在农产品检测中的应用/148
6.6　高光谱遥感技术在地质调查中的应用/150
6.7　高光谱遥感技术在医学医药中的应用/151
6.8　高光谱遥感技术在化学与化工中的应用/152
6.9　高光谱遥感技术在国防安全中的应用/152

参考文献/155