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內容簡介

　　本書在充分認識遙感認知特殊性的基礎上，發展和完善瞭遙感圖譜認知理論和計算方法體係，發揮人腦認知和機器認知的各自優勢，將人腦認知所得的先驗知識有針對性地逐步融入機器認知過程中，一定程度上提高瞭遙感影像機器認知算法的智能化水平，為遙感影像的智能認知探索可行之路。《BR》　　全書共為8個章節。第1章緒論，簡要介紹本書研究的背景和意義，以及高分相關研究的現狀與趨勢。第2章總領性地介紹遙感圖譜認知理論和方法體係，重點介紹遙感圖譜認知三段論及其流程。第3～8章則分彆圍繞遙感圖譜認知三段論開展具體方法介紹和研究細述，其中，第3～5章屬於圖譜認知第一段的“由譜聚圖”框架，分彆介紹影像多尺度分割算法、自適應迭代的專題信息提取，以及地塊級土地利用圖斑的形態提取和屬性分類方法；第6章屬於圖譜認知第二段的“圖譜協同”框架，分析如何協同中、高分遙感影像數據開展農作物種植分布的土地覆蓋類型識彆；第7、8章屬於圖譜認知第三段的“認圖知譜”框架，分彆介紹曆史知識遷移的遙感影像智能分類與信息更新技術，以及基於空間格局知識開展復雜專題信息提取的方法。

目錄

序
前言

第1章 緒論
1.1 研究背景與意義
1.2 高分衛星遙感係統的發展
1.3 高分遙感研究現狀及發展趨勢
1.4 遙感認知研究現狀及發展趨勢
1.5 本章小結
參考文獻

第2章 遙感圖譜認知理論與方法體係
2.1 遙感信息圖譜及其分析
2.2 遙感圖譜認知理論——三段論
2.3 遙感圖譜認知流程——兩方嚮
2.4 遙感圖譜認知方法——三模型
2.5 本章小結
參考文獻

第3章 高分辨率遙感影像多尺度分割
3.1 麵嚮多尺度分析的遙感影像分割
3.2 基於均值漂移與區域閤並的遙感影像分割方法
3.3 基於多層優選尺度的遙感影像分割方法
3.4 基於硬邊界約束與兩階段閤並的遙感影像分割方法
3.5 本章小結
參考文獻

第4章 自適應迭代的專題信息提取
4.1 基於指數的自適應迭代方法
4.2 “全域局部”分步迭代的水體專題信息提取
4.3 大區域湖泊遙感製圖應用實踐
4.4 “全域-局部”分步迭代的專題信息提取方法推廣
4.5 本章小結
參考文獻

第5章 土地利用地塊生成及其分類
5.1 高分地塊解譯方法體係
5.2 地塊高效生成技術
5.3 人機交互精細解譯
5.4 地塊信息産品生産模式
5.5 本章小結
參考文獻

第6章 時空協同的土地覆蓋類型識彆
6.1 中分時序數據的處理與重建
6.2 圖譜協同的地塊級遙感分類
6.3 應用案例
6.4 本章小結
參考文獻

第7章 知識遷移的遙感影像分類與信息更新
7.1 遷移學習理論與方法
7.2 遙感圖譜知識及其遷移
7.3 遷移多源知識的遙感影像分類
7.4 知識遷移的分類信息更新
7.5 本章小結
參考文獻

第8章 空間知識支持下的復雜信息提取
8.1 空間信息認知模型及空間格局知識的應用
8.2 空間關係輔助下的湖泊水生植被信息提取
8.3 基於區域景觀格局分析的乾旱區濕地分層分類
8.4 融入空間環境知識的濱海城市高分遙感認知
8.5 本章小結
參考文獻
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