遥感数据智能处理方法与程序设计

序

前言

第1章绪论

1.1卫星遥感系统与任务

1.2遥感数据处理任务与方法

1.3本章小结

主要参考文献

第2章变换与分割

2.1引言

2.2GIVENS旋转变换与分解

2.3Gram-Schmidt向量空间投影变换

2.4小波高频局部高频融合

2.5判别函数与超平面分割

2.6本章小结

主要参考文献

第3章贝叶斯网络

3.1引言

3.2贝叶斯基础

3.3贝叶斯网络推理与分类器

3.4贝叶斯网络分类

3.5动态贝叶斯网络

3.6贝叶斯网络推理

3.7本章小结

主要参考文献

第4章伪二维隐马尔可夫

4.1引言

4.2伪二维隐马尔可夫基础

4.3伪二维隐马尔可夫模型的目标识别

4.4P2DHMM目标检测实验

4.5本章小结

主要参考文献

第5章遗传算法

5.1引言

5.2遗传算法基础

5.3遗传算法的进化规则

5.4遥感遗传超平面分类

5.5参数编解码及其实现

5.6EOS／MODIS图像数据分类实验

5.7ETM+数据分类实验

5.8遗传一匹配

5.9遗传一边缘提取

5.10本章小结

主要参考文献

第6章神经网络

6.1引言

6.2神经网络的学习规则

6.3BP网络分类

6.4SOFM-LVO网络分类

6.5PCNN神经网络

6.6本章小结

主要参考文献

第7章模糊聚类

7.1引言

7.2模糊聚类数学基础

7.3模糊C-均值聚类和改进的模糊C-均值聚类

7.4本章小结

主要参考文献

第8章粗糙集与容差粗糙集

8.1引言

8.2粗糙集理论

8.3容差粗糙集

8.4容差粗糙集数据预处理算法

8.5容差粗糙集与BP算法结合的分类实验

8.6容差粗糙集监督分类

8.7本章小结

主要参考文献

第9章支持向量机

9.1引言

9.2支持向量机原理

9.3新型支持向量机与遥感影像分类

9.4本章小结

主要参考文献

第10章禁忌人工免疫网络算法

10.1引言

10.2禁忌搜索和人工免疫网络

10.3禁忌人工免疫网络算法设计与实现

10.4基于禁忌人工免疫网络算法的影像自动配准

10.5禁忌人工免疫网络算法的影像自动融合

10.6本章小结

主要参考文献

第11章粒子滤波

11.1引言

11.2粒子滤波原理

11.3粒子滤波检测前跟踪框架

11.4结合背景预测算法的粒子滤波检测前跟踪框架

11.5本章小结

主要参考文献

彩图

　　遥感图像处理方法与技术的进步，积累了相当丰富的成果，国内外专著、期刊应接不暇。作者旁征博引，着重阐述多波段遥感数据的变换与分割、贝叶斯网络、遗传算法、神经网络、模糊聚类等先进的空间统计分析方法，与计算技术中的智能方法相结令，力图加深对遥感物理信息进行深度的知识挖掘，进行了大量的数学探索和实际验证工作，坚持走系统集成的新路自。内容丰富，层次分明，读来令人耳目一新。作者领导的研究集体新近推出的“遥感图像智能处理系统”，已获国家软件著作权登记，并付诸实施，深受用户欢迎。　　本书是作者经过10余年在人工智能理论与遥感信息理论学科交叉领域的实践，不断探索所取得的成果总结。全书主要内容包括空间变换与分割、贝叶斯网络、伪二维隐马尔可夫、神经网络、遗传算法、模糊算法、粗糙集、支持向量机、禁忌人工免疫网络等算法和算法组合。本书密切结合遥感应用中和图像处理中的问题，在介绍智能算法基本原理的同时，注重阐述算法与应用问题的机理性结合，突出启发性和实用性，培养和提高思考问题和解决问题的能力。本书附有智能算法的软件程序光盘及使用说明书。　　本书适合遥感技术、遥感信息机理和遥感图像应用处理专业的广大研究生使用，同时可供从事智能处理的软件开发技术人员参考。