书目信息 |
| 题名： |
高光谱遥感影像降维方法与应用
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| 作者： | 苏红军 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 科学出版社 2021.11 |
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| 页数： | 254页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP751 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 遥感图象--yao gan tu xiang--图象处理 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-03-070280-7 | |
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| 300 | @a本书是国家自然科学基金项目“基于共形几何代数的高光谱遥感降维与分类”和“高光谱逼感影像多特征优化模型与协同表示分类”的部分研究成果 | |
| 314 | @a苏红军, 教授, 博士生导师, 河海大学测绘科学与工程系主任, 党支部书记。 | |
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| 330 | @a本书针对高光谱遥感数据具有维数高、数据量大、冗余度高、不确定性显著、样本选择困难等特点, 将机器学习、模式识别等理论和技术引入高光谱遥感影像降维研究领域, 开展高光谱遥感影像降维理论、方法与应用的研究。全书共8章: 第1章介绍高光谱遥感影像降维及其进展 ; 第2章介绍高光谱遥感影像降维的理论基础、常用方法和方法评价 ; 第3章探讨高光谱遥感影像特征提取方法, 重点是基于改进K均值、层次聚类、优化判别局部对齐等三种特征提取算法 ; 第4章分析高光谱遥感影像波段选择方法, 重点从可分性准则和搜索策略两方面提出新型方法 ; 第5章重点研究多目标优化的自适应波段选择方法, 论述能自动确定波段数目的组合型群体智能优化的高光谱遥感自适应降维方法 ; 第6章探讨高光谱遥感多特征质量评估与优化方法, 重点阐述多特征质量评估的方法, 并提出基于改进萤火虫算法的高光谱遥感多特征优化及基于多分类器集成的多特征性能评估 ; 第7章讨论基于共形几何代数的新型波段选择方法, 研究共形空间下高光谱遥感影像的信息表达问题 ; 第8章介绍高光谱遥感影像降维方法在矿物识别、影像可视化、城市遥感等领域的应用等。 | |
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| 高光谱遥感影像降维方法与应用/苏红军著.-北京：科学出版社，2021.11 |
| 254页：图；24cm |
| 本书是国家自然科学基金项目“基于共形几何代数的高光谱遥感降维与分类”和“高光谱逼感影像多特征优化模型与协同表示分类”的部分研究成果 |
| ISBN 978-7-03-070280-7：CNY139.00 |
| 本书针对高光谱遥感数据具有维数高、数据量大、冗余度高、不确定性显著、样本选择困难等特点, 将机器学习、模式识别等理论和技术引入高光谱遥感影像降维研究领域, 开展高光谱遥感影像降维理论、方法与应用的研究。全书共8章: 第1章介绍高光谱遥感影像降维及其进展 ; 第2章介绍高光谱遥感影像降维的理论基础、常用方法和方法评价 ; 第3章探讨高光谱遥感影像特征提取方法, 重点是基于改进K均值、层次聚类、优化判别局部对齐等三种特征提取算法 ; 第4章分析高光谱遥感影像波段选择方法, 重点从可分性准则和搜索策略两方面提出新型方法 ; 第5章重点研究多目标优化的自适应波段选择方法, 论述能自动确定波段数目的组合型群体智能优化的高光谱遥感自适应降维方法 ; 第6章探讨高光谱遥感多特征质量评估与优化方法, 重点阐述多特征质量评估的方法, 并提出基于改进萤火虫算法的高光谱遥感多特征优化及基于多分类器集成的多特征性能评估 ; 第7章讨论基于共形几何代数的新型波段选择方法, 研究共形空间下高光谱遥感影像的信息表达问题 ; 第8章介绍高光谱遥感影像降维方法在矿物识别、影像可视化、城市遥感等领域的应用等。 |
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正题名：高光谱遥感影像降维方法与应用
索取号：TP751/S804
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