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高分辨遥感影像学习与感知

作者（著作方式）: 焦李成等 (著)
字数（千字）：394
发布时间：2018-01-11
语种：中文
DOI:10.12033/b.2016640128
ISBN:9787030523877
所属分类：技术>计算机与信息技术>人工智能|建模|算法
￥82.80~~￥138.00~~
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内容介绍

高分辨遥感影像学习与感知是近年来遥感应用领域的研究热点，本书是作者所在团队10年来在该领域工作的积累。本书分析了高分辨率遥感影像处理的特点和面临的挑战，总结和归纳了国内外已有的研究工作，结合近些年机器学习和人工智能领域中的热点方法，如稀疏表示、深度学习、模糊聚类、多目标优化等，着重从高空间分辨率SAR遥感影像相干斑抑制、多时相SAR遥感影像变换检测、SAR地物目标分类和高光谱分辨率遥感影像混合像元分解、维数约简、地物目标分类等方面提供了新颖的解决思路和方法。本书侧重于新算法的描述与实例的分析，反映了近年来高分辨遥感影像学习与感知的最新发展概况，为该领域的深入研究提供借鉴。

前言第1章　绪　　论第2章　基于统计的高分辨SAR遥感影像相干斑抑制第3章　基于非局部信息和改进边缘保持的高分辨SAR遥感影像分类第4章　基于层次语义和自适应隐模型的高分辨SAR遥感影像分类第5章　融合多特征的人工免疫多目标SAR遥感影像分类第6章　基于上下文分析和非均衡合并的高分辨SAR遥感影像分类第7章　基于多元互信息测度和克隆选择优化的高光谱波段选择第8章　基于波段协作性和近邻传播聚类的半监督高光谱波段选择第9章　稀疏约束的广义双线性高光谱遥感影像解混第10章　基于多核学习的不平衡高光谱遥感影像分类第11章　基于均值漂移和组稀疏编码的高光谱遥感影像空谱域分类第12章　基于多特征联合与稀疏表示学习的高光谱遥感影像分类第13章　基于类级稀疏表示学习的高光谱影像空谱联合分类

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