多源遙感影像融合技術與應用

內(nèi)容概要

本書主要介紹了多源遙感影像決策級融合的技術與方法。全書共分8章，第1章論述了遙感影像融合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，第2章給出了遙感影像融合概念及其研究范疇，第3章介紹了遙感影像融合的數(shù)據(jù)選擇及精配準技術，第4章介紹了基于自組織映射網(wǎng)絡（Kohonen網(wǎng)絡）的遙感影像融合方法，第5章介紹了基于支持向最機（SVM）的遙感影像融合打法，第6章給出了遙感影像融合質(zhì)量評價標準，第7章介紹了多源遙感影像融合在土地覆蓋分類中的應用，第8章進行了總結和展望。全書內(nèi)容充實，由淺入深，循序漸進，可讀性強。    本書可作為遙感科學與技術、地理信息系統(tǒng)等專業(yè)的高年級本科生、研究生的參考用書，也可為遙感應用領域的相關人員提供技術參考

書籍目錄

前言1  緒論  1.1  研究背景  1.2  國內(nèi)外研究現(xiàn)狀    1.2.1  國外研究現(xiàn)狀    1.2.2  國內(nèi)研究現(xiàn)狀  1.3  研究內(nèi)容    1.3.1  研究內(nèi)容    1.3.2  研究方法    1.3.3  技術路線  1.4  本書結構    參考文獻2  遙感影像融合的概念、層次及方法  2.1  遙感影像融合的概念    2.1.1  數(shù)據(jù)融合的含義    2.1.2  遙感影像融合的新定義  2.2  遙感影像融合的層次  2.3  遙感影像融合的方法    2.3.1  像素級影像融合方法    2.3.2  特征級影像融合方法    2.3.3  決策級影像融合方法    2.3.4  融合方法比較  2.4  常用的融合方法實驗與分析  2.5  本章小結    參考文獻3  數(shù)據(jù)選擇及數(shù)據(jù)準備  3.1  實驗數(shù)據(jù)的選擇  3.2  實驗數(shù)據(jù)的影像配準    3.2.1  影像配準方法    3.2.2  影像配準實驗  3.3  配準數(shù)據(jù)的格式化    3.3.1  數(shù)據(jù)規(guī)則化    3.3.2  訓練數(shù)據(jù)格式化  3.4  本章小結    參考文獻4  基于改進的自組織映射網(wǎng)絡的遙感影像決策級融合方法  4.1  自組織映射網(wǎng)絡結構    4.1.1  Kohonen網(wǎng)絡算法    4.1.2  Kohonen網(wǎng)絡模型的改進  4.2  基于改進的Kohonen網(wǎng)絡的遙感影像決策級融合    4.2.1  融合模型    4.2.2  融合規(guī)則  4.3  融合實驗與分析    4.3.1  基于Kohonen網(wǎng)絡的影像融合實驗    4.3.2  基于改進的Kohonen網(wǎng)絡的影像融合實驗  4.4  本章小結    參考文獻5  基于支持向量機的遙感影像決策級融合方法  5.1  支持向量機方法    5.1.1  最優(yōu)分類超平面    5.1.2  構造支持向量機  5.2  基于支持向量機的遙感影像決策級融合    5.2.1  融合模型    5.2.2  融合規(guī)則  5.3  融合實驗與分析    5.3.1  融合實驗    5.3.2  融合結果分析  5.4  本章小結    參考文獻6  遙感影像決策級融合質(zhì)量評價  6.1  主觀定性評價    6.1.1  光譜分辨率評價    6.1.2  空間分辨率評價  6.2  客觀定量分析    6.2.1  分類精度評價    6.2.2  熵與聯(lián)合熵及平均梯度    6.2.3  偏差指數(shù)  6.3  遙感影像決策級融合質(zhì)量評價標準    6.3.1  定性評價    6.3.2  以圖像分類精度為標準的定量分析  6.4  決策級融合結果質(zhì)量評價  6.5  本章小結    參考文獻7  決策級影像融合在土地覆蓋分類中的應用  7.1  基于神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感影像土地覆蓋分類實驗  7.2  決策級影像融合在土地覆蓋分類中的應用評價  7.3  多源遙感影像分類融合應用系統(tǒng)框架的建立  7.4  本章小結  參考文獻8  總結與展望

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