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| 內容簡介： |
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《高光谱遥感实用数据分析》以综合性高光谱遥感知识体系为线索，围绕高光谱遥感数据采集、数据处理、数据分析、数据应用全流程实践体系，构建完整知识框架，内容包括数据采集与预处理、高光谱降维与特征挖掘、高光谱图像分类、混合像元分解、目标探测、数据融合以及高光谱遥感应用等模块，形成了一套系统的实习与实验方案。通过学习《高光谱遥感实用数据分析》，读者能够系统提升高光谱遥感的理论素养，掌握ENVI平台软件的应用技能，从而提高在高光谱遥感科研和实践中的综合性创新能力。
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| 目錄：
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目录
前言
实验内容与实验安排
第1章 导论 1
1.1 高光谱遥感数据采集 2
1.2 高光谱遥感数据预处理 6
1.2.1 辐射校正 7
1.2.2 大气校正 7
1.2.3 光滑平滑 9
1.2.4 缺失值处理 9
1.2.5 波段选择与降维 10
1.2.6 图像配准 11
1.3 高光谱遥感数据分析 11
1.4 高光谱遥感数据应用 13
1.4.1 农林业监测 13
1.4.2 水质监测 14
1.4.3 地质调查 14
1.5 高光谱遥感数据处理软件 15
1.6 高光谱遥感未来发展 17
参考文献 19
第2章 地物光谱信息获取与分析 20
2.1 地面光谱数据采集方法 20
2.1.1 地面光谱采集原理 20
2.1.2 ASD地物光谱仪 21
2.1.3 SVC HR-1024i地物光谱仪 25
2.1.4 iSpecField-HH地物光谱仪 29
2.2 无人机高光谱遥感影像采集方法 31
2.2.1 设备介绍 32
2.2.2 仪器组装 33
2.2.3 手动航线规划 35
2.2.4 自动航线规划 38
2.2.5 采集数据 39
2.2.6 数据导出 43
2.3 光谱库构建 43
2.3.1 数据预处理 44
2.3.2 数据类别标注 44
2.3.3 建立光谱库 45
2.4 典型地物光谱特征分析 47
2.4.1 自建光谱库特征分析 48
2.4.2 内置光谱库特征分析 49
2.5 光谱特征参量化 51
2.5.1 包络线去除 52
2.5.2 光谱导数 53
2.5.3 光谱吸收指数 53
2.5.4 光谱斜率和坡向 55
2.5.5 光谱指数 58
2.6 实验数据介绍 60
2.6.1 校园地面光谱数据 60
2.6.2 校园无人机高光谱数据 60
2.6.3 校园星载多光谱数据 61
2.6.4 河流无人机高光谱数据 62
2.6.5 矿坑无人机高光谱数据 62
2.6.6 伪装目标无人机高光谱数据 63
参考文献 63
第3章 高光谱遥感数据预处理 65
3.1 非正常像元处理 65
3.1.1 条纹修复 65
3.1.2 坏线去除 68
3.1.3 未定标波段去除 70
3.1.4 水汽影响波段去除 72
3.1.5 D_Streak处理 74
3.1.6 Smile 效应校正 76
3.1.7 非正常像元处理流程与步骤 79
3.2 辐射定标 82
3.2.1 辐射定标的定义与重要性 83
3.2.2 辐射定标的原理与算法 84
3.2.3 辐射定标的类型 87
3.2.4 辐射定标的流程与步骤 88
3.2.5 辐射定标的精度评估 92
3.2.6 辐射定标的不确定性分析 94
3.2.7 辐射定标的发展趋势 95
3.3 大气校正 97
3.3.1 大气校正的定义与重要性 97
3.3.2 大气校正原理 98
3.3.3 大气校正的类型与方法 100
3.3.4 大气校正的流程与步骤 102
3.3.5 大气校正的精度评估 108
3.3.6 大气校正的不确定性分析 108
3.3.7 大气校正的发展趋势 109
3.4 几何校正 111
3.4.1 几何校正的定义与重要性 111
3.4.2 几何校正原理 112
3.4.3 几何校正的类型 113
3.4.4 几何校正的流程与步骤 114
3.4.5 几何校正的精度评估 122
3.4.6 几何校正的不确定性分析 122
3.4.7 几何校正的发展趋势 123
3.5 图像配准 124
3.5.1 图像配准的定义与重要性 124
3.5.2 图像配准原理 125
3.5.3 图像配准的类型 126
3.5.4 图像配准的流程与步骤 126
3.5.5 图像配准的精度评估 132
3.5.6 图像配准的不确定性分析 133
3.5.7 图像配准的发展趋势 133
3.6 图像镶嵌 134
3.6.1 图像镶嵌的定义与重要性 135
3.6.2 图像镶嵌原理 135
3.6.3 图像镶嵌的类型与方法 136
3.6.4 图像镶嵌的流程与步骤 137
3.6.5 图像镶嵌的精度评估 143
3.6.6 图像镶嵌的不确定性分析 144
3.6.7 图像镶嵌的发展趋势 145
参考文献 146
第4章 高光谱遥感影像降维 150
4.1 特征提取降维算法 150
4.1.1 主成分分析 150
4.1.2 特征提取实验步骤 152
4.2 特征选择降维算法 154
4.2.1 基于信息熵的特征选择 154
4.2.2 基于方差的特征选择 154
4.2.3 特征选择实验步骤 155
4.3 降维结果精度评价 158
参考文献 165
第5章 高光谱遥感影像分类 166
5.1 非监督分类 166
5.1.1 K-均值 166
5.1.2 ISODATA 168
5.2 监督分类 171
5.2.1 样本标注 171
5.2.2 马氏距离 173
5.2.3 最大似然法 176
5.2.4 光谱角匹配 178
5.2.5 支持向量机 181
5.2.6 神经网络分类 183
5.3 分类后处理 186
5.4 精度评价 189
参考文献 190
第6章 高光谱遥感混合像元分解 192
6.1 端元数目估计 192
6.2 端元提取 195
6.2.1 基于几何学的端元提取 195
6.2.2 基于纯像元指数的端元提取 198
6.3 丰度估计 203
6.3.1 全约束*小二乘法 204
6.3.2 线性波谱分离 206
6.3.3 匹配滤波 207
6.3.4 混合调谐匹配滤波 209
6.4 混合像元分解的一体化模型 212
6.4.1 基于SMACC 的混合像元分解 212
6.4.2 基于自动波谱沙漏的混合像元分解 214
参考文献 216
第7章 高光谱目标探测 218
7.1 目标探测概述 218
7.2 匹配目标探测 219
7.2.1 匹配目标探测算法原理 219
7.2.2 匹配目标探测流程 220
7.3 异常探测 229
7.3.1 异常探测算法原理 229
7.3.2 异常探测流程 231
参考文献 236
第8章 高光谱分辨率数据与高空间分辨率数据融合 238
8.1 主成分变换 238
8.1.1 同源数据融合 240
8.1.2 异源数据融合 242
8.2 Gram-Schmidt变换 244
8.2.1 同源数据融合 244
8.2.2 异源数据融合 247
8.3 NNDiffuse变换 249
8.3.1 同源数据融合 250
8.3.2 异源数据融合 252
8.4 融合结果评价 255
8.4.1 融合前分类结果与精度 255
8.4.2 融合后分类结果与精度 257
参考文献 260
第9章 高光谱遥感应用 262
9.1 地质调查 262
9.1.1 高光谱地质调查实验目的 262
9.1.2 高光谱地质调查实验内容与原理 262
9.1.3 高光谱地质调查实验设备与数据 262
9.1.4 高光谱地质调查实验步骤 263
9.2 湿地精细分类 269
9.2.1 高光谱湿地精细分类实验目的 269
9.2.2 高光谱湿地精细分类实验内容与原理 270
9.2.3 高光谱湿地精细分类实验设备与数据 270
9.2.4 高光谱湿地精细分类实验步骤 270
9.3 伪装目标探测 273
9.3.1 伪装目标探测实验目的 273
9.3.2 伪装目标探测实验内容 273
9.3.3 伪装目标探测实验数据 274
9.3.4 伪装目标探测实验步骤 274
9.4 水质监测 280
9.4.1 高光谱水质监测实验目的 280
9.4.2 水质监测研究内容 281
9.4.3 水质参数反演原理 282
9.4.4 目标区域实验设备与数据 283
9.4.5 高光谱水质监测实验步骤 283
参考文献 292
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