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第1章 绪论1

1.1 概述1

1.1.1 高光谱分辨率遥感1

1.1.2 高空间分辨率遥感3

1.2 高光谱遥感影像降维和分类方法研究现状3

1.2.1 数据降维方法3

1.2.2 数据分类方法11

1.3 基于计算智能方法的高光谱遥感应用17

1.3.1 计算智能方法17

1.3.2 计算智能方法在高光谱遥感上的应用19

1.4 多时相遥感影像变化检测研究现状20

1.4.1 遥感影像变化检测的基本概念20

1.4.2 变化检测的基本流程及相关技术21

1.4.3 对象级变化检测国内外研究现状26

1.4.4 对象级变化检测面临的挑战29

参考文献30

第2章 基于模拟退火遗传算法的高光谱遥感影像波段选择45

2.1 问题分析45

2.2 模拟退火遗传算法46

2.3 基于模拟退火遗传算法的高光谱遥感影像波段选择方法48

2.3.1 子空间分解48

2.3.2 算法实现流程50

2.4 实验与分析51

2.4.1 软件工具及实验数据51

2.4.2 分类精度评价52

2.4.3 AVIRIS高光谱数据实验54

2.4.4 HYDICE高光谱数据实验59

参考文献61

第3章 基于Choquet模糊积分优化的SAGA高光谱遥感影像波段选择64

3.1 问题分析64

3.2 Choquet模糊积分65

3.3 基于Choquet模糊积分优化的SAGA高光谱遥感影像波段选择方法66

3.3.1 子空间内波段排序66

3.3.2 算法实现流程68

3.4 实验与分析69

3.4.1 AVIRIS高光谱数据实验69

3.4.2 HYDICE高光谱数据实验74

参考文献75

第4章 基于多目标粒子群优化算法的高光谱遥感影像波段选择77

4.1 问题分析77

4.2 粒子群优化算法78

4.3 基于多目标粒子群优化算法的高光谱遥感影像波段选择方法78

4.3.1 基于粒子群优化算法的波段选择78

4.3.2 适应度函数79

4.3.3 算法实现流程81

4.4 实验与分析82

4.4.1 AVIRIS高光谱数据实验82

4.4.2 HYDICE高光谱数据实验86

参考文献86

第5章 基于后验概率支持向量机和马尔科夫场的高光谱遥感影像分类88

5.1 问题分析88

5.2 支持向量机分类方法89

5.2.1 线性分类器89

5.2.2 最优分类超平面90

5.2.3 支持向量机的核函数91

5.3 SVM-MRF模型93

5.3.1 后验概率支持向量机模型93

5.3.2 基于后验概率的MRF模型93

5.4 模拟退火求能量最小值96

5.5 实验与分析96

5.5.1 AVIRIS高光谱数据实验96

5.5.2 HYDICE高光谱数据实验98

参考文献99

第6章 基于多示例学习和支持向量机的高光谱遥感影像分类102

6.1 问题分析102

6.2 多示例学习方法103

6.2.1 多示例学习问题103

6.2.2 基于多示例学习的常见分类算法106

6.3 模糊K均值聚类方法109

6.4 基于多示例学习和支持向量机的高光谱遥感影像分类方法110

6.4.1 波段选择110

6.4.2 分割提取空间特征110

6.4.3 聚类生成多示例包110

6.4.4 算法实现流程111

6.5 实验与分析111

6.5.1 AVIRIS高光谱数据实验111

6.5.2 HYDICE高光谱数据实验114

参考文献115

第7章 基于JSEG与归一化互信息的高分辨率遥感影像配准117

7.1 问题分析117

7.1.1 图像配准的基本框架117

7.1.2 图像配准的分类118

7.1.3 存在的问题与研究思路119

7.2 JSEG与NMI相结合的配准方法121

7.2.1 多尺度控制点提取121

7.2.2 基于NMI的控制点匹配123

7.2.3 基于Delaunay三角形的图像配准125

7.3 实验与分析125

7.3.1 数据集1实验126

7.3.2 数据集2实验130

7.3.3 数据集3实验133

参考文献136

第8章 基于小波变换与改进JSEG算法的高分辨率遥感影像多尺度分割140

8.1 问题分析140

8.2 JSEG算法及存在的关键问题142

8.2.1 JSEG算法实现142

8.2.2 JSEG在高分辨率遥感影像分割中的关键问题142

8.3 WJSEG算法实现流程144

8.3.1 量化与小波变换144

8.3.2 多尺度分割147

8.3.3 区域合并148

8.4 实验与分析149

8.4.1 eCognition影像分割149

8.4.2 数据集1实验与目视分析150

8.4.3 数据集2实验与目视分析152

8.4.4 定量分析154

参考文献156

第9章 基于多尺度融合的对象级高分辨率遥感影像变化检测160

9.1 问题分析160

9.2 研究方法161

9.2.1 对象提取161

9.2.2 对象特征提取及比较162

9.2.3 多尺度融合163

9.3 方法实现流程165

9.4 实验与分析165

9.4.1 数据集1实验166

9.4.2 数据集2实验170

9.4.3 尺度依赖性及融合策略分析173

9.4.4 不同融合策略变化强度差异分析175

参考文献175

第10章 一种对象级高分辨率SAR影像洪水灾害变化检测178

10.1 问题分析178

10.2 研究方法180

10.2.1 基于轮廓波变换的噪声抑制及标记点提取180

10.2.2 基于标记点的分水岭分割及区域合并185

10.2.3 虚假目标消除185

10.3 实验与分析186

10.3.1 水体提取实验188

10.3.2 水体区域变化检测实验194

参考文献197

索引201