图书介绍
高光谱遥感数据降维与分类PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 姜鑫维，李程俊，刘然著 著
- 出版社： 武汉：中国地质大学出版社
- ISBN：9787562539643
- 出版时间：2016
- 标注页数：105页
- 文件大小：17MB
- 文件页数：113页
- 主题词：遥感数据－数据处理
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图书目录
1绪论1
1.1 高光谱遥感技术简介1
1.1.1 遥感技术1
1.1.2 遥感数字图像处理1
1.1.3 高光谱遥感的发展1
1.1.4 高光谱遥感图像数据的特点2
1.2 高光谱数据降维发展综述4
1.3 高光谱数据分类发展综述7
1.4 研究内容9
1.5 框架安排10
2高光谱图像分类11
2.1 高光谱图像分类的流程11
2.1.1 数据预处理12
2.1.2 标记训练样本12
2.1.3 特征提取与特征选择（降维）12
2.1.4 分类识别13
2.1.5 精度评价13
2.2 高光谱遥感图像分类方法14
2.2.1 无监督分类方法14
2.2.2 有监督分类方法15
2.2.3 适合于高光谱图像分类的算法21
3高维数据降维技术23
3.1 无监督降维技术24
3.1.1 基于谱方法的无监督降维方法24
3.1.2 基于隐变量模型的无监督降维方法29
3.2 有监督降维技术33
3.2.1 基于谱方法的有监督降维方法34
3.2.2 基于隐变量模型的有监督降维方法37
4基于降维的高光谱图像分类41
4.1 面向高光谱数据的降维模型41
4.1.1 基于光谱特征的降维模型41
4.1.2 基于空间特征的降维模型42
4.1.3 两种降维策略42
4.2 实验设计43
4.2.1 实验设计43
4.2.2 数据集介绍45
4.3 实验结果与分析47
4.3.1 基于光谱特征的降维与分类47
4.3.2 基于光谱特征的降维与分类实验结果分析65
4.3.3 基于空间特征的降维与分类67
4.3.4 基于空间特征的降维与分类实验结果分析75
5基于有监督降维算法的高光谱图像分类76
5.1 有监督隐线性高斯过程隐变量降维模型76
5.1.1 模型表示76
5.1.2 算法推导78
5.1.3 算法分析82
5.1.4 算法可视化验证83
5.2 面向有监督降维的非参数指导的自编码机模型84
5.2.1 模型表示84
5.2.2 算法推导87
5.2.3 算法分析88
5.2.4 算法可视化验证88
5.3 基于有监督降维模型的高光谱遥感图像分类89
5.3.1 实验设计89
5.3.2 数据集介绍89
5.3.3 基于光谱特征的降维与分类93
6总结与展望98
6.1 总结98
6.2 展望98
主要参考文献100
致谢105