第7章 高光谱图像异常检测技术
7.1 基于形态学理论的核检测算法
7.1.1 基于形态学的波段选择
7.1.2 基于形态学的核rx算法
7.2 自适应核异常检测算法
7.2.1 支持向量数据描述方法
7.2.2 自适应核异常检测算法
7.3 核异常检测中光谱相似度量核的构造
7.3.1 高斯径向基核的局限性
7.3.2 光谱相似度量核函数
7.4 性能评价
7.4.1 基于形态学的核检测算法效果验证
7.4.2 自适应核异常检测算法效果验证
7.4.3 基于光谱相似度量核的异常检测算法效果验证
7.5 其他异常检测算法简介
7.5.1 基于空域滤波的核rx高光谱异常检测算法
7.5.2 基于多层窗口分析的核检测算法
7.6 本章小结
参考文献
 
第8章 高光谱图像降维及压缩技术
8.1 降维技术
8.1.1 基于svm的波段选择
8.1.2 典型端元选择方法在波段选择中的应用
8.1.3 仿真实验
8.2 压缩技术
8.2.1 基于矢量量化的压缩算法
8.2.2 基于提升格式的压缩算法
8.3 本章小结
参考文献
 
第9章 高光谱遥感应用简介
9.1 农业
9.1.1 小麦
9.1.2 水稻
9.1.3 大豆
9.1.4 玉米
9.2 森林
9.2.1 森林调查
9.2.2 森林生化组成与森林健康状态
9.2.3 森林灾害
9.2.4 外来物种监测
9.3 草地
9.3.1 草地生物量估算
9.3.2 草地种类识别
9.3.3 草地化学成分估测
9.4 海洋
9.4.1 海洋遥感中的基础研究
9.4.2 海洋与海岸带资源环境监测中的应用研究
9.4.3 国际相关发展动态
9.5 地质
9.5.1 岩矿识别
9.5.2 资源勘查
9.6 环境
9.6.1 大气污染监测
9.6.2 土壤侵蚀监测
9.6.3 水环境监测
9.7 军事
参考文献
 
附录1 本书主要符号及缩写说明
附录2 著者主要相关文章

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