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| 內容簡介： |
从遥感领域中一些常见应用着手,以MATLAB为编程工具,辅以实际的案例说明,详细介绍了MATLAB中可以用到的且与遥感相关的一些常见方法。本书分为上、下两篇。上篇为MATLAB基础,介绍
使用MATLAB时的一些基本概念和操作,增加对MATLAB本身的一些了解,主要包括:MATLAB简介、M语言、MATLAB代码调试和优化、MATLAB可视化、MATLAB文件IO、MATLAB编译与调用。下篇为遥
感技术的MATLAB应用,介绍遥感领域应用过程中需要的基本方法及其对应在MATLAB中的相关函数和用法,主要包括:影像灰度处理、影像几何处理、大数据影像处理、特征提取与影像匹配、非监督法学习、监督法学习、坐标转换及地图投影、数值优化、自动微分。
本书可以作为高等院校遥感学科相关课程本科生、研究生的教材或教学参考书,也可供从事数字图像处理、遥感应用相关的研究人员参考。
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| 目錄：
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上篇 MATLAB基础
第1章 MATLAB简介 3
1.1 MATLAB的起源和发展 3
1.2 MATLAB8.0时代 3
1.3 MATLAB使用介绍 4
1.3.1 菜单栏 4
1.3.2 当前目录窗口 5
1.3.3 命令窗口 5
1.3.4 工作空间 6
1.3.5 命令历史窗口 6
1.3.6 编辑界面 7
1.3.7 帮助系统 8
1.4 本章小结 10
第2章 M 语言 11
2.1 变 量 11
2.1.1 数据类型 11
2.1.2 矩 阵 12
2.2 符 号 13
2.2.1 单字符 13
2.2.2 多字符 16
2.3 关键字 19
2.4 控制流 20
2.4.1 顺 序 20
2.4.2 选 择 20
2.4.3 循环特殊的顺序 21
2.4.4 递归特殊的循环 21
2.4.5 异常捕获 22
2.5 函 数 22
2.5.1 函数类型 22
2.5.2 函数调用 23
2.5.3 函数中变量的生命周期 23
2.5.4 函数句柄 23
2.6 M 语言特性 24
2.7 本章小结 25
第3章 MATLAB代码调试和优化 26
3.1 代码分析 26
3.2 代码调试 28
3.2.1 调试方法 29
3.2.2 调试检查项 30
3.3 代码运行异常 30
3.3.1 错 误 30
3.3.2 警 告 31
3.3.3 崩 溃 31
3.4 代码纠错 31
3.5 代码优化 32
3.6 代码心得 35
3.7 本章小结 36
第4章 MATLAB可视化 37
4.1 二维图形可视化 37
4.2 三维图形可视化 45
4.3 统计图可视化 50
4.4 本章小结 53
第5章 MATLAB文件IO 54
5.1 文件路径处理 54
5.2 MAT文件 57
5.3 文本文件 58
5.4 二进制文件 64
5.5 影像文件 64
5.6 本章小结 66
第6章 MATLAB编译与调用 67
6.1 编 译 67
6.1.1 可执行程序编译 68
6.1.2 动态链接库编译 69
6.2 调 用 70
6.2.1 MATLAB调用C 71
6.2.2 C 调用MATLAB 73
6.3 本章小结 76
下篇 遥感技术中的MATLAB应用
第7章 影像灰度处理 79
7.1 二值影像处理 79
7.1.1 影像二值化 79
7.1.2 形态学处理 80
7.1.3 图斑统计 83
7.1.4 边界提取 84
7.2 灰度影像处理 85
7.2.1 影像滤波 86
7.2.2 影像增强 89
7.3 傅里叶变换 91
7.4 色彩空间转换 92
7.5 影像重采样 92
7.6 本章小结 96
第8章 影像几何处理 97
8.1 影像坐标系统 97
8.2 影像旋转 98
8.3 影像缩放 105
8.4 影像纠正 109
8.5 本章小结 111
第9章 大数据影像处理 112
9.1 影像存储结构 112
9.2 影像分块 112
9.3 分块后处理 116
9.4 本章小结 130
第10章 特征提取与影像匹配 131
10.1 特征检测 131
10.1.1 点特征检测 132
10.1.2 线特征检测 136
10.2 特征描述 139
10.3 影像匹配 141
10.3.1 特征匹配 141
10.3.2 配准纠正 154
10.3.3 密集匹配 161
10.4 本章小结 170
第11章 非监督法学习 171
11.1 分层聚类 171
11.1.1 函数pdist 171
11.1.2 函数linkage 172
11.1.3 函数cluster 173
11.1.4 函数clusterdata 174
11.2 K均值聚类和K中心聚类 175
11.3 最邻近聚类 181
11.4 高斯混合模型 185
11.5 隐式马尔可夫模型 190
11.6 聚类评价 193
11.7 本章小结 196
第12章 监督法学习 197
12.1 分类树 200
12.2 判别分析 204
12.3 朴素贝叶斯分类 213
12.4 最邻近分类 217
12.5 支持向量机 220
12.6 分类集成 226
12.7 模型构建和评估 227
12.8 本章小结 229
第13章 坐标转换及地图投影 230
13.1 坐标基准和空间参考系统 230
13.2 相同坐标基准的坐标转换 231
13.3 不同坐标基准的坐标转换 234
13.4 WKT与坐标系统 235
13.5 本章小结 241
第14章 数值优化 242
14.1 常见的优化方法 242
14.1.1 二分法 242
14.1.2 牛顿法 244
14.1.3 最小二乘法 246
14.2 优化步骤 247
14.2.1 选择方法 248
14.2.2 目标函数 248
14.2.3 约束条件 249
14.2.4 输入参数 249
14.2.5 参数设置 249
14.2.6 优化结果 249
14.3 函数介绍 250
14.3.1 函数fzero与函数fsolve 250
14.3.2 函数fminunc 252
14.3.3 函数fminbnd 253
14.3.4 函数fmincon与函数linprog 254
14.3.5 函数fminsearch 256
14.3.6 函数lsqlin与函数lsqnonlin 256
14.3.7 函数bintprog与函数intlinprog 257
14.4 回归分析 259
14.4.1 线性回归 259
14.4.2 广义线性回归 260
14.5 本章小结 262
第15章 自动微分 263
15.1 自动微分的方法 263
15.1.1 代数解 263
15.1.2 数值解 264
15.2 复数法一阶自动微分 265
15.3 面向对象的自动微分 267
15.3.1 一阶自动微分 271
15.3.2 高阶自动微分 277
15.4 自动微分应用 288
15.4.1 雅克比矩阵 288
15.4.2 海森矩阵 289
15.5 本章小结 291
参考文献 292
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