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編輯推薦: |
本书主要介绍总结了作者多年的工作,并展现了所提出的*理论方法在高光谱遥感影像地物目标分类中所获得的成果。 本书中所述内容对高光谱遥感影像处理研究具有较强的问题针对性,系统总结了该领域研究中所存在主要问题和所面临的新困难。本书的特色是引入了新颖的智能信息处理及建模方法解决高光谱遥感影像特征提取及分类中所存在的主要问题。 本书拟从系统的角度,更加全面地向相关研究人员和学生讲述高光谱遥感影像处理这门学科技术的基本理论、新的技术方法及其一些重要的应用领域。 著本书的目标是为本领域工程技术人员及普通高等院校学生提供一本能反映高光谱遥感影像特征提取及分类*进展的书籍,使相关研究人员和学生能够掌握信息获取与处理理论发展的历史与现状,掌握其涉及的广泛理论基础和应用的各个方面,为从事信息处理研究或工程技术应用打好基础。本书的编写原则是:(1)要反映该领域的*进展,包括*的理论成果和应用技术等;(2)内容只涵盖已经被认为是成熟的理论和技术,以及相关的内容;(3)侧重于技术的发展和方法的应用,突出其理论基础的广泛性和应用的普遍性;(4)内容要适应普通高等院校硕士研究生的教学需要。 本书突出以下特色:(1)基
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內容簡介: |
本书系统地介绍了高光谱遥感图像特征提取与分类的有关概念、原理和方法,以及新理论、新方法在高光谱图像特征提取与分类中的应用。全书共分8章,内容涵盖:高光谱图像降维、特征提取及分类的有关原理、发展及领域应用,基于神经网络敏感性分析的高光谱遥感图像降维与分类,基于多目标粒子群优化算法的高光谱遥感图像波段选择与分类,基于混合编码差分进化粒子群算法及多示例学习的高光谱遥感图像波段选择与分类,基于块阵分解的高光谱遥感图像特征提取与分类,基于参数空间变换的高光谱遥感图像特征提取与分类,基于光谱?纹理核和光谱?空间滤波核的高光谱遥感图像特征提取与分类,基于知识迁移的高光谱遥感图像特征提取与分类等。 本书内容新颖,注重理论联系实际,可作为电子信息工程、计算机应用技术、自动化、仪器科学与技术等相关专业的研究生、高年级本科生以及相关科研人员、工程技术人员的参考书籍。
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關於作者: |
陈哲 博士,副教授。2014年河海大学获计算机应用技术专业博士学位。现在河海大学计算机与信息学院工作。近年来主持国家自然科学基金青年项、江苏省自然科学基金青年项目、中国博士后基金项目等5项。参与完成了十二五国家科技支撑计划项目、水利部948计划项目等多项。主持和参与获得中国电子学会科学技术二等奖1项、江西省技术发明二等奖1项、黑龙江省科学技术二等奖1项。发表学术论文40余篇,授权国家发明专利20余项。目前主要从事模式识别与人工智能、多传感器信息获取与处理、遥测遥感系统等方面的研究和教学工作。
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