空间信息智能处理 本书特色

空间信息智能处理是在信息科学和空间信息技术发展的支持下，以地球表层系统为研究对象，以地球系统科学、信息论、控制论、系统论和人工智能的基本理论为指导，运用多空间信息技术和数字信息技术，来获取、存储、处理、分析、显示、表达和传输反映空间分布特征、具有时空尺度概念和空间定位含义的空间信息，以研究和揭示地球表层系统各组成部分之间的相互作用、时空特征和变化规律，为全球变化和区域可持续发展研究服务。本书介绍了空间认知理论以及地球空间信息科学相关背景知识；从人工智能时代必须对空间信息进行智能处理的必要性、重要性和紧迫性出发，全面阐述了模式识别、专家系统、模糊理论、人工神经网络、优化算法、多源空间信息融合、大数据等多个技术理论基础，详细探讨了已有技术在空间信息智能处理中的典型应用实例。
本书可作为高等院校遥感、地理信息科学等相关专业空间信息智能处理课程的教材或教学参考书，也可供计算机、自动化、人工智能、智慧城市等专业的高校师生阅读、技术管理人员参考使用。

空间信息智能处理 目录

**章绪论 1.1 从地理空间到空间信息理论 1.2 地球空间信息获取 1.3 地球空间信息科学 1.4 地球空间信息科学理论基础与技术体系 1.5 地球空间信息科学存在的问题与发展趋势 1.6 地球空间信息智能处理 1.7 空间信息智能处理方法 讨论与思考题 参考文献 第二章模式识别与空间信息智能处理 2.1 模式识别的基本概念 2.2 统计模式识别 2.3 结构模式识别 2.4 模糊模式识别 2.5 神经网络模式识别 2.6 基于模式识别的塘沽盐场遥感图像识别方法讨论与思考题参考文献 第三章专家系统与空间信息智能处理 3.1 专家系统定义与类型 3.2 专家系统的特点与结构 3.3 专家系统的构建与评价 3.4 现代专家系统 3.5 专家系统在空间信息智能处理中的应用讨论与思考题参考文献 第四章模糊理论与空间信息智能处理 4.1 模糊数学基础 4.2 模糊关系与模糊逻辑推理 4.3 模糊理论在遥感图像分类中的应用 4.4 模糊理论在遥感图像分割中的应用 4.5 模糊理论在遥感图像增强中的应用 4.6 模糊理论在遥感图像变化检测中的应用讨论与思考题参考文献 第五章神经网络与空间信息智能处理5.1 生物模型与人工模型 5.2 神经网络模型 5.3 神经网络在遥感中的应用 5.4 神经网络在GIS 中的应用 5.5 神经网络在GNSS 中的应用讨论与思考题参考文献 第六章优化理论与空间信息智能处理6.1 优化算法概述6.2 遗传算法 6.3 模拟退火算法 6.4 禁忌搜索算法 6.5 混合遗传算法 6.6 群智能算法 6.7 基于GA 的遥感数据*优波段组合选择方法 6.8 基于人工蚁群优化算法的遥感图像自动分类 6.9 粒子群优化算法在遥感图像处理中的应用讨论与思考题参考文献第七章空间信息智能融合7.1 4G 地学空间数据融合7.2 多源地学信息综合处理 7.3 遥感信息融合 7.4 GIS 空间信息融合讨论与思考题参考文献

空间信息智能处理 作者简介

北京大学地球与空间科学学院副院长，副教授、主要从事智能交通、物联网应用、导航与控制、智慧城市以及空间信息智能处理等方面的教学与科研工作，

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