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目录1

序1

前言1

第一章　绪论1

1.1 卫星遥感系统与任务1

1.2　遥感数据处理任务与方法2

1.2.1　传统遥感数据处理方法与系统2

1.2.2　遥感数据智能处理方法2

1.2.3　遥感数据处理的物理模型方法3

1.3　本章小结4

主要参考文献5

第二章 多波段遥感数据的变换与分割6

2.1 引言6

2.2　GIVENS旋转变换与分解6

2.3 Gram-Schmidt向量空间投影变换9

2.4　小波高频局部高频融合12

2.4.1 小波变换与IHS变换结合进行局部替代的方法12

2.4.2　基于小波变换进行局部替代的融合算法13

2.4.3　试验和数据分析14

2.5　判别函数与超平面16

2.6　本章小结17

主要参考文献17

第三章　贝叶斯网络19

3.1 引言19

3.2 贝叶斯基础19

3.3　贝叶斯网络推理与分类器20

3.3.1　贝叶斯网络推理20

3.3.2　贝叶斯网络基本分类器23

3.3.3　一种综合性的贝叶斯网络分类器24

3.4.1 贝叶斯网络分类26

3.4　遥感数据的贝叶斯网络分类26

3.4.2　基于贝叶斯网络分类的遥感数据变化检测30

3.4.3　ASTER数据的多层贝叶斯网络分类33

3.4.4　航空影像的贝叶斯网络分类36

3.5 贝叶斯网络分类方法与最大似然分类方法的对比39

3.5.1　学习机制对比39

3.5.2　方法选择40

3.5.3 实验的技术流程与分类结果对比41

3.6　本章小结45

主要参考文献45

第四章　遗传算法47

4.1 引言47

4.2　遗传算法基础49

4.3　遗传算法的进化规则50

4.3.1　规则1——编解码变换与遗传算子设计50

4.4　遥感数据处理中应用的遗传算法类型51

4.4.1　遥感数据的特征51

4.3.2　规则2——群体设定和初始化51

4.3.3　规则3——适应度函数设计51

4.4.2　遗传算法的类型53

4.4.3　遗传-超平面分类53

4.5　超平面模型及其分类原理54

4.5.1　超平面方程54

4.5.2　遥感多维图像数据的超平面分类原理55

4.6　遗传超平面分类器原理55

4.6.1 点模式的描述及其匹配统计56

4.6.2　遗传算子56

4.6.3　适应度值的计算57

4.7　参数编解码及其实现57

4.7.1 二进制编码57

4.7.2　二进制解码59

4.8 EOS/MODIS图像数据分类实验60

4.8.1　简单参数的分类实验60

4.8.2　实验结果及其分析60

4.9　ETM＋数据分类实验62

4.9.1　参数选择实验与分析62

4.9.2　分类结果及其分析66

4.10　遗传-匹配67

4.10.1　遥感图像匹配67

4.10.2　模板匹配与遗传算法68

4.10.3 图像目标匹配定位的数学模型69

4.10.4　遗传优化的图像定位方法70

4.10.5　实验结果及其分析73

4.11　遗传-边缘提取75

4.11.1 遥感空间信息提取75

4.11.2　遥感数据灰度分解与边缘信息提取78

4.11.3　图像处理实验及其效果分析79

4.12　本章小结80

主要参考文献80

第五章　神经网络85

5.1 引言85

5.2　神经网络的学习规则87

5.3　BP网络分类89

5.3.1　BP算法89

5.3.2　遥感应用91

5.4　SOFM-LVQ网络分类96

5.4.1 自组织特征映射神经网络与学习矢量量化的原理96

5.4.2 自组织特征映射神经网络与矢量量化的算法步骤97

5.4.3　TM数据的自组织特征映射神经网络分类实验99

5.4.4 小波融合与自组织神经网络的算法的组合分类实验100

5.4.5 对多波段遥感数据降维的分类实验104

5.5　本章小结109

主要参考文献110

第六章　模糊聚类112

6.1 引言112

6.2　模糊聚类数学基础112

6.3 模糊C-均值聚类和改进的模糊C-均值聚类113

6.3.1 模糊C-均值聚类数学基础113

6.3.2　改进的模糊C-均值聚类及实例分析116

6.4　本章小结117

主要参考文献117

第七章　粗糙集与容差粗糙集119

7.1 引言119

7.2　粗糙集理论119

7.2.1 知识与知识库119

7.2.2　信息表知识表达系统，近似与粗糙集120

7.2.3　粗糙度与分类质量121

7.3　容差粗糙集123

7.3.1　不完备信息系统123

7.3.2　容差关系与容差粗糙集123

7.4　容差粗糙集数据预处理算法124

7.5 容差粗糙集与BP算法结合的分类实验125

7.5.1 容差粗糙集分类预处理算法125

7.5.2　分类实验126

7.6　本章小结129

主要参考文献130

附录一 数字图像角度旋转变换的C/C＋＋实现131

附录二　数字图像Gram-Schmidt投影变换的C/C＋＋实现154

附录三 数字图像遗传-超平面分割的C/C＋＋实现181

附录四 BP网络的C/C＋＋实现211

附录五 模糊C聚类（Mahalanobis距离）的C/C＋＋程序实现231