新书--同济博士论丛:机载激光数据辅助的高光谱遥感影像面向对象分类和精度分析
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- ISBN:9787560870274
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:183
- 出版时间:2017-08-01
- 条形码:9787560870274 ; 978-7-5608-7027-4
内容简介
《机载激光数据辅助的高光谱遥感影像面向对象分类和精度分析/同济博士论丛》主要研究了激光雷达数据的处理与集成方法;改进的面向对象的高光谱遥感影像;遥感分类专题数据精度评价的空间抽样检验方法。《机载激光数据辅助的高光谱遥感影像面向对象分类和精度分析/同济博士论丛》的主要创新工作在:集成了高光谱信息和高度信息,改进了基于光谱特征和像素的二进制编码方法;提出了基于概率的二进制编码匹配思想,建立了各种特征的概率模型;发现了用于影响目标地物提取的五个主要形状因子参数;提出了遥感数据分类精度评价的多层空间抽样方法,建立了多层空间抽样模型,为遥感数据分类的精度分析与评价提供了一种有效方法。 《机载激光数据辅助的高光谱遥感影像面向对象分类和精度分析/同济博士论丛》适用于测绘科学与技术、摄影测量与遥感等相关专业和领域的读者阅读。
目录
总序
论丛前言
前言
第1章 绪论
1.1 选题背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 高光谱遥感影像信息提取与分类研究现状
1.2.2 机载激光数据处理与信息提取研究现状
1.2.3 面向对象的分类研究现状
1.2.4 遥感数据分类精度评价中的抽样研究现状
1.3 目前研究中存在的问题
1.4 本书的研究内容与方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法与目的
1.5 本书的结构组织
第2章 遥感数据集成处理与分类及精度抽样评价理论基础
2.1 高光谱遥感影像的处理
2.1.1 HyMAP几何纠正和正射纠正
2.1.2 HyMAP辐射纠正
2.2 机载激光数据的处理
2.2.1 机载激光数据滤波处理
2.2.2 机载激光数据与高光谱遥感影像的影像匹配
2.3 集成机载激光数据信息的高光谱遥感影像面向对象分类的理论基础
2.3.1 图像直方图理论
2.3.2 图像分割与合并
2.3.3 二维物体形状表达方法
2.3.4 面向对象的影像分析
2.4 遥感数据分类精度评价和抽样的理论基础
2.4.1 遥感专题数据精度评价方法
2.4.2 统计抽样检验理论
2.5 本章小结
第3章 改进的二进制编码法——一种集成高度信息的面向对象的高光谱遥感影像分类提取方法
3.1 概述
3.2 二进制编码法
3.3 研究方法
3.3.1 研究区域简介
3.3.2 流程图
3.3.3 影像分割
3.3.4 图像对象的二进制编码
3.3.5 目标对象的标准
3.3.6 特征匹配
3.4 研究结果
3.4.1 分类目标
3.4.2 分类实验
3.5 本章小结
第4章 引入概率的改进的二进制编码法与形状因子及编码长度分析
4.1 概述
4.2 将概率引进特征匹配度的计算
4.2.1 概率的计算
4.2.2 实验和比较
4.2.3 分析和讨论
4.3 如何选取合适的形状因子
4.3.1 形状因子介绍
4.3.2 实验和分析
4.4 如何选择合适的编码长度和规则
4.4.1 面积的编码
4.4.2 不对称性的编码
4.4.3 紧致度的编码
4.4.4 长宽比的编码
4.4.5 矩形系数的编码
4.4.6 高程的编码
4.4.7 分析和讨论
4.5 本章小结
第5章 遥感影像分类的多层空间抽样精度评价
5.1 概述
5.2 多层空间抽样策略
5.2.1 多层空间抽样的概念
5.2.2 多层空间抽样的流程
5.2.3 抽样技术
5.3 遥感影像分类数据多层空间抽样方案设计
5.3.1 数据情况介绍
5.3.2 抽样设计
5.3.3 分析和讨论
5.4 实验与分析
5.4.1 原始分类精度
5.4.2 简单随机抽样
5.4.3 空间格网随机抽样
5.4.4 分层随机抽样
5.4.5 分析和讨论
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
附录A HyMAP定标系数
附录B HyMAP辐射改正系数
参考文献
后记
论丛前言
前言
第1章 绪论
1.1 选题背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 高光谱遥感影像信息提取与分类研究现状
1.2.2 机载激光数据处理与信息提取研究现状
1.2.3 面向对象的分类研究现状
1.2.4 遥感数据分类精度评价中的抽样研究现状
1.3 目前研究中存在的问题
1.4 本书的研究内容与方法
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法与目的
1.5 本书的结构组织
第2章 遥感数据集成处理与分类及精度抽样评价理论基础
2.1 高光谱遥感影像的处理
2.1.1 HyMAP几何纠正和正射纠正
2.1.2 HyMAP辐射纠正
2.2 机载激光数据的处理
2.2.1 机载激光数据滤波处理
2.2.2 机载激光数据与高光谱遥感影像的影像匹配
2.3 集成机载激光数据信息的高光谱遥感影像面向对象分类的理论基础
2.3.1 图像直方图理论
2.3.2 图像分割与合并
2.3.3 二维物体形状表达方法
2.3.4 面向对象的影像分析
2.4 遥感数据分类精度评价和抽样的理论基础
2.4.1 遥感专题数据精度评价方法
2.4.2 统计抽样检验理论
2.5 本章小结
第3章 改进的二进制编码法——一种集成高度信息的面向对象的高光谱遥感影像分类提取方法
3.1 概述
3.2 二进制编码法
3.3 研究方法
3.3.1 研究区域简介
3.3.2 流程图
3.3.3 影像分割
3.3.4 图像对象的二进制编码
3.3.5 目标对象的标准
3.3.6 特征匹配
3.4 研究结果
3.4.1 分类目标
3.4.2 分类实验
3.5 本章小结
第4章 引入概率的改进的二进制编码法与形状因子及编码长度分析
4.1 概述
4.2 将概率引进特征匹配度的计算
4.2.1 概率的计算
4.2.2 实验和比较
4.2.3 分析和讨论
4.3 如何选取合适的形状因子
4.3.1 形状因子介绍
4.3.2 实验和分析
4.4 如何选择合适的编码长度和规则
4.4.1 面积的编码
4.4.2 不对称性的编码
4.4.3 紧致度的编码
4.4.4 长宽比的编码
4.4.5 矩形系数的编码
4.4.6 高程的编码
4.4.7 分析和讨论
4.5 本章小结
第5章 遥感影像分类的多层空间抽样精度评价
5.1 概述
5.2 多层空间抽样策略
5.2.1 多层空间抽样的概念
5.2.2 多层空间抽样的流程
5.2.3 抽样技术
5.3 遥感影像分类数据多层空间抽样方案设计
5.3.1 数据情况介绍
5.3.2 抽样设计
5.3.3 分析和讨论
5.4 实验与分析
5.4.1 原始分类精度
5.4.2 简单随机抽样
5.4.3 空间格网随机抽样
5.4.4 分层随机抽样
5.4.5 分析和讨论
5.5 本章小结
第6章 结论与展望
附录A HyMAP定标系数
附录B HyMAP辐射改正系数
参考文献
后记
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