• 首页
  • 本馆介绍
  • 公告通知
  • 最新文献
  • 馆藏检索
  • 电子资源
  • 读者导购
  • 参考咨询
  • CALIS
  • 我的图书馆
  • 登录
  • 详细信息显示
  • 放入我的书架
  • 预约/预借图书
  • 作者相关作品
  • 分类相关作品
  • 丛书相关作品
  • 出版社相关作品

书目信息

  • 表格格式
  • 工作单格式
  • 卡片格式
题名:
高光谱遥感影像降维方法与应用
    
 
作者: 苏红军 著
分册:  
出版信息: 北京   科学出版社  2021.11
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
 
 
 
 
 
000 01835nam0 2200253 450
001 488426
010    @a978-7-03-070280-7@dCNY139.00
100    @a20220910d2021 em y0chiy50 ea
101 0  @achi
102    @aCN@b110000
105    @aa a 000yy
106    @ar
200 1  @a高光谱遥感影像降维方法与应用@Agao guang pu yao gan ying xiang jiang wei fang fa yu ying yong@f苏红军著
210    @a北京@c科学出版社@d2021.11
215    @a254页@c图@d24cm
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。
320    @a有书目
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。
606 0  @a遥感图象@Ayao gan tu xiang@x图象处理
690    @aTP751@v5
701  0 @a苏红军@Asu hong jun@4著
801  0 @aCN@c20220910
905    @a河南城建学院图书馆@dTP751@eS804
    
    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。
●
相关链接 在E读中查询图书 在当当中查询图书 在豆瓣中查询图书


正题名:高光谱遥感影像降维方法与应用     索取号:TP751/S804         预约/预借

序号 登录号 条形码 馆藏地/架位号 状态 备注
1 1599363   215993637   自科库301/301自科库 136排2列3层/ [索取号:TP751/S804] 在馆    
河南城建学院图书馆 欢迎您!
大连网信软件有限公司© 版权所有