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內(nèi)容簡介

《高光譜遙感影像半監(jiān)督分類研究》是國家自然科學基金項目“基于半監(jiān)督多核SVM和混合特征集的高光譜遙感影像分類（編號：41101423）”的研究成果。
　　針對高光譜遙感影像分類中數(shù)據(jù)量大、維數(shù)高、具有不確定性等特點，將模式識別領(lǐng)域的研究熱點——半監(jiān)督分類器系統(tǒng)引入高光譜遙感領(lǐng)域，開展高光譜遙感半監(jiān)督分類器集成理論與方法的研究，是《高光譜遙感影像半監(jiān)督分類研究》的主要內(nèi)容?！陡吖庾V遙感影像半監(jiān)督分類研究》內(nèi)容包括6章：第1章介紹了高光譜遙感影像分類進展；第2章從理論與實例兩方面，定量分析了多種分類器；第3章重點探討了高光譜遙感影像的波段選擇和波段提??；第4章重點研究組合空間和光譜特征的高光譜遙感影像特征選擇方法研究；第5章進一步探討了半監(jiān)督支持向量機分類研究等；第6章介紹了基于協(xié)同訓練的半監(jiān)督分類，并對今后的發(fā)展趨勢進行了探討。
　　《高光譜遙感影像半監(jiān)督分類研究》主要供從事遙感信息處理、遙感分類、遙感應用等研究和實踐的科研人員、高校教師、研究生和高年級本科生參考。全書由譚琨、李二珠合作完成。

作者簡介

暫缺《高光譜遙感影像半監(jiān)督分類研究》作者簡介

圖書目錄

第1章高光譜遙感概述
1.1 高光譜遙感影像分類概述
1.2 高光譜遙感影像分類進展
1.3 高光譜遙感分類器構(gòu)建
1.4 本書試驗數(shù)據(jù)

第2章高光譜遙感常用分類方法
2.1 常用非監(jiān)督分類
2.2 常規(guī)監(jiān)督分類方法
2.3 基于光譜相似性度量的分類方法
2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡分類器
2.5 決策樹分類器
2.6 面向?qū)ο蠓诸?br>2.7 人工免疫系統(tǒng)的分類
2.8 統(tǒng)計學習理論
2.9 支持向量機

第3章高光譜遙感影像的波段選擇和波段提取
3.1 基于波段選擇的降維
3.2 基于特征提取的降維
3.3 核主成分分析改進研究
3.4 流形學習算法
3.5 本章小結(jié)

第4章組合空間和光譜特征的高光譜遙感影像分類研究
4.1 光譜-空間法介紹
4.2 空間特征和光譜特征的提取
4.3 基于特征選擇的光譜-空間高光譜遙感影像分類方法
4.4 試驗結(jié)果與分析
4.5 本章小結(jié)

第5章半監(jiān)督分類研究
5.1 半監(jiān)督分類
5.2 半監(jiān)督分類方法
5.3 基于支持向量機自訓練高光譜遙感數(shù)據(jù)分類實例
5.4 本章小結(jié)

第6章基于協(xié)同訓練的半監(jiān)督分類方法研究
6.1 引言
6.2 協(xié)同訓練理論
6.3 協(xié)同訓練算法研究
6.4 基于協(xié)同訓練高光譜遙感影像分類研究實例
6.5 本章小結(jié)

參考文獻