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高分辨率遥感影像智能解译 版权信息
- ISBN：9787030479136
- 条形码：9787030479136 ; 978-7-03-047913-6
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
高分辨率遥感影像智能解译 本书特色
书中利用视觉认知、心理学、计算机视觉等领域*的研究成果，结合高分辨率遥感影像的特点，初步从视觉认知的角度重点介绍了高分辨率遥感影像从数据到信息的转换机理、从像素到对象解译过程中"where"与"what"的问题、以及自动化、智能化实现从数据到信息的转换的技术与方法。涵盖了构成面向对象影像解译基础的高分辨率遥感影像阴影检测与分割技术。
高分辨率遥感影像智能解译 内容简介
POD产品说明： 1. 本产品为按需印刷（POD）图书，实行先付款，后印刷的流程。您在页面购买且完成支付后，订单转交出版社。出版社根据您的订单采用数字印刷的方式，单独为您印制该图书，属于定制产品。 2. 按需印刷的图书装帧均为平装书（含原为精装的图书）。由于印刷工艺、彩墨的批次不同，颜色会与老版本略有差异，但通常会比老版本的颜色更准确。原书内容含彩图的，统一变成黑白图，原书含光盘的，统一无法提供光盘。 3. 按需印刷的图书制作成本高于传统的单本成本，因此售价高于原书定价。 4. 按需印刷的图书，出版社生产周期一般为15个工作日（特殊情况除外）。请您耐心等待。 5. 按需印刷的图书，属于定制产品，不可取消订单，无质量问题不支持退货。
高分辨率遥感影像智能解译 目录
前言
第1章 绪论
1．1 高分辨率卫星遥感影像数据获取进展
1．1．1 高空间分辨率光学卫星遥感影像获取
1．1．2 高光谱分辨率卫星遥感影像获取
1．1．3 高分辨率星载SAR遥感影像获取
1．2 高分辨率遥感影像智能解译研究概述
1．2．1 遥感影像解译理论与方法研究进展
1．2．2 高分辨率遥感影像智能解译的发展趋势
1．3 高分辨率遥感影像智能解译的难点与挑战
1．3．1 精细描述高分辨率遥感影像内容面临的挑战
1．3．2 高分辨率遥感影像解译面临的挑战
本章小结
主要参考文献
第2章 高分辨率遥感影像解译基础
2．1 高分辨率遥感影像智能解译机理
2．1．1 遥感影像目视解译原理
2．1．2 视觉信息处理机制
2．2 高分辨率遥感影像数据——信息转化的理论与方法
2．2．1 综合视觉与非视觉特性的对地观测数据——信息转化
2．2．2 影像及影像对象层
2．2．3 影像对象描述层
2．2．4 影像对象解译层
2．3 影像对象与地理实体
2．3．1 从像素、影像块到影像对象
2．3．2 目标的检测与智能定位
2．3．3 地球空间对象的提取及面临的问题
2．4 影像对象的特征提取与内容描述
2．4．1 影像对象特征提取与描述方法
2．4．2 影像块及其视觉单词的描述与表达
2．4．3 生物视觉启发的影像特征提取与描述
2．4．4 影像对象的特征提取与内容描述面临的问题
2．5 遥感影像的智能解译
2．5．1 影像对象的识别与分类
2．5．2 影像的相似性检索
2．5．3 影像目标的检测与识别
2．5．4 遥感影像智能理解面临的几个问题
本章小结
主要参考文献
第3章 面向对象的影像分析基础
3．1 高分辨率遥感影像阴影检测技术研究现状
3．1．1 阴影形成的物理机制
3．1．2 主要阴影检测技术概述
3．2 高分辨率遥感影像的阴影检测
3．2．1 遥感影像的阴影特征分析
3．2．2 基于MFI的阴影检测
3．2．3 基于SAFS的阴影检测
3．2．4 实验分析与评价
3．3 影像分割技术及其发展
3．3．1 影像分割的概念
3．3．2 影像分割技术的发展现状
3．3．3 影像分割在遥感中的应用
3．4 基于边缘信息的邻域FCM聚类分割方法
3．4．1 EFLICM聚类方法
3．4．2 边缘信息的获取
3．4．3 邻域模板权重
3．4．4 加权空间邻域聚类算法
3．4．5 实验分析与讨论
3．5 综合纹理、形状和光谱信息的遥感影像分割
3．5．1 基于图模型的影像分割框架
3．5．2 纹理、形状和光谱信息的距离模型
3．5．3 基于距离模型的影像分割算法
3．5．4 实验结果与分析
3．5．5 定量评价
3．6 分割精度评价与影像对象的尺度选择
3．6．1 基于对象的精度评价方法
3．6．2 对象的尺度选择与融合
本章小结
主要参考文献
第4章 影像对象特征提取技术
第5章 影像对象词包表示与主题模型
第6章 遥感影像的相似性及其检索
第7章 遥感影像目标检测与识别技术
第8章 高空间分辨率遥感影像分类
第9章 高空间分辨率遥感影像智能解译系统
彩图
第1章 绪论
1．1 高分辨率卫星遥感影像数据获取进展
1．1．1 高空间分辨率光学卫星遥感影像获取
1．1．2 高光谱分辨率卫星遥感影像获取
1．1．3 高分辨率星载SAR遥感影像获取
1．2 高分辨率遥感影像智能解译研究概述
1．2．1 遥感影像解译理论与方法研究进展
1．2．2 高分辨率遥感影像智能解译的发展趋势
1．3 高分辨率遥感影像智能解译的难点与挑战
1．3．1 精细描述高分辨率遥感影像内容面临的挑战
1．3．2 高分辨率遥感影像解译面临的挑战
本章小结
主要参考文献
第2章 高分辨率遥感影像解译基础
2．1 高分辨率遥感影像智能解译机理
2．1．1 遥感影像目视解译原理
2．1．2 视觉信息处理机制
2．2 高分辨率遥感影像数据——信息转化的理论与方法
2．2．1 综合视觉与非视觉特性的对地观测数据——信息转化
2．2．2 影像及影像对象层
2．2．3 影像对象描述层
2．2．4 影像对象解译层
2．3 影像对象与地理实体
2．3．1 从像素、影像块到影像对象
2．3．2 目标的检测与智能定位
2．3．3 地球空间对象的提取及面临的问题
2．4 影像对象的特征提取与内容描述
2．4．1 影像对象特征提取与描述方法
2．4．2 影像块及其视觉单词的描述与表达
2．4．3 生物视觉启发的影像特征提取与描述
2．4．4 影像对象的特征提取与内容描述面临的问题
2．5 遥感影像的智能解译
2．5．1 影像对象的识别与分类
2．5．2 影像的相似性检索
2．5．3 影像目标的检测与识别
2．5．4 遥感影像智能理解面临的几个问题
本章小结
主要参考文献
第3章 面向对象的影像分析基础
3．1 高分辨率遥感影像阴影检测技术研究现状
3．1．1 阴影形成的物理机制
3．1．2 主要阴影检测技术概述
3．2 高分辨率遥感影像的阴影检测
3．2．1 遥感影像的阴影特征分析
3．2．2 基于MFI的阴影检测
3．2．3 基于SAFS的阴影检测
3．2．4 实验分析与评价
3．3 影像分割技术及其发展
3．3．1 影像分割的概念
3．3．2 影像分割技术的发展现状
3．3．3 影像分割在遥感中的应用
3．4 基于边缘信息的邻域FCM聚类分割方法
3．4．1 EFLICM聚类方法
3．4．2 边缘信息的获取
3．4．3 邻域模板权重
3．4．4 加权空间邻域聚类算法
3．4．5 实验分析与讨论
3．5 综合纹理、形状和光谱信息的遥感影像分割
3．5．1 基于图模型的影像分割框架
3．5．2 纹理、形状和光谱信息的距离模型
3．5．3 基于距离模型的影像分割算法
3．5．4 实验结果与分析
3．5．5 定量评价
3．6 分割精度评价与影像对象的尺度选择
3．6．1 基于对象的精度评价方法
3．6．2 对象的尺度选择与融合
本章小结
主要参考文献
第4章 影像对象特征提取技术
第5章 影像对象词包表示与主题模型
第6章 遥感影像的相似性及其检索
第7章 遥感影像目标检测与识别技术
第8章 高空间分辨率遥感影像分类
第9章 高空间分辨率遥感影像智能解译系统
彩图
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