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內容簡介

　　《高分辨率遙感影像智能解譯》論述瞭高分辨率遙感影像從像素到對象解譯過程中麵臨的問題與挑戰，重點闡述瞭從數據到信息轉換的一些理論與方法，以及自動化、智能化處理技術。涵蓋瞭構成麵嚮對象高分辨率遙感影像解譯基礎的陰影檢測與分割技術；影像對象的特徵提取、選擇與降維；影像對象詞包錶示與主題模型；麵嚮影像相似性檢索的特徵對比模型；麵嚮目標檢測與識彆的影像顯著性與隨機森林；麵嚮影像分類的特徵綫、壓縮凸包到仿射包方法以及條件紋元森林方法；從麵嚮對象影像分析的角度，討論瞭影像分割與影像對象分類精度評價方法的適宜性。此外還介紹瞭自主開發的麵嚮對象的高分辨率遙感影像智能解譯係統——“ELU譯陸”。這些內容貫穿高分辨率遙感影像智能解譯的整個過程。
　　《高分辨率遙感影像智能解譯》可供遙感、測繪、國土資源等領域的科技人員和研究生閱讀參考，也可供從事圖像處理、模式識彆、計算機視覺等智能信息處理領域的讀者閱讀參考。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 高分辨率衛星遙感影像數據獲取進展
1．1．1 高空間分辨率光學衛星遙感影像獲取
1．1．2 高光譜分辨率衛星遙感影像獲取
1．1．3 高分辨率星載SAR遙感影像獲取
1．2 高分辨率遙感影像智能解譯研究概述
1．2．1 遙感影像解譯理論與方法研究進展
1．2．2 高分辨率遙感影像智能解譯的發展趨勢
1．3 高分辨率遙感影像智能解譯的難點與挑戰
1．3．1 精細描述高分辨率遙感影像內容麵臨的挑戰
1．3．2 高分辨率遙感影像解譯麵臨的挑戰
本章小結
主要參考文獻

第2章 高分辨率遙感影像解譯基礎
2．1 高分辨率遙感影像智能解譯機理
2．1．1 遙感影像目視解譯原理
2．1．2 視覺信息處理機製
2．2 高分辨率遙感影像數據——信息轉化的理論與方法
2．2．1 綜閤視覺與非視覺特性的對地觀測數據——信息轉化
2．2．2 影像及影像對象層
2．2．3 影像對象描述層
2．2．4 影像對象解譯層
2．3 影像對象與地理實體
2．3．1 從像素、影像塊到影像對象
2．3．2 目標的檢測與智能定位
2．3．3 地球空間對象的提取及麵臨的問題
2．4 影像對象的特徵提取與內容描述
2．4．1 影像對象特徵提取與描述方法
2．4．2 影像塊及其視覺單詞的描述與錶達
2．4．3 生物視覺啓發的影像特徵提取與描述
2．4．4 影像對象的特徵提取與內容描述麵臨的問題
2．5 遙感影像的智能解譯
2．5．1 影像對象的識彆與分類
2．5．2 影像的相似性檢索
2．5．3 影像目標的檢測與識彆
2．5．4 遙感影像智能理解麵臨的幾個問題
本章小結
主要參考文獻

第3章 麵嚮對象的影像分析基礎
3．1 高分辨率遙感影像陰影檢測技術研究現狀
3．1．1 陰影形成的物理機製
3．1．2 主要陰影檢測技術概述
3．2 高分辨率遙感影像的陰影檢測
3．2．1 遙感影像的陰影特徵分析
3．2．2 基於MFI的陰影檢測
3．2．3 基於SAFS的陰影檢測
3．2．4 實驗分析與評價
3．3 影像分割技術及其發展
3．3．1 影像分割的概念
3．3．2 影像分割技術的發展現狀
3．3．3 影像分割在遙感中的應用
3．4 基於邊緣信息的鄰域FCM聚類分割方法
3．4．1 EFLICM聚類方法
3．4．2 邊緣信息的獲取
3．4．3 鄰域模闆權重
3．4．4 加權空間鄰域聚類算法
3．4．5 實驗分析與討論
3．5 綜閤紋理、形狀和光譜信息的遙感影像分割
3．5．1 基於圖模型的影像分割框架
3．5．2 紋理、形狀和光譜信息的距離模型
3．5．3 基於距離模型的影像分割算法
3．5．4 實驗結果與分析
3．5．5 定量評價
3．6 分割精度評價與影像對象的尺度選擇
3．6．1 基於對象的精度評價方法
3．6．2 對象的尺度選擇與融閤
本章小結
主要參考文獻

第4章 影像對象特徵提取技術
第5章 影像對象詞包錶示與主題模型
第6章 遙感影像的相似性及其檢索
第7章 遙感影像目標檢測與識彆技術
第8章 高空間分辨率遙感影像分類
第9章 高空間分辨率遙感影像智能解譯係統
彩圖

前言/序言

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