多源遥感影像融合技术与应用PDF电子书下载

1绪论 1

1.1研究背景 1

1.2国内外研究现状 2

国外研究现状 2

国内研究现状 6

1.3研究内容 7

研究内容 7

研究方法 9

技术路线 11

1.4本书结构 12

参考文献 12

2遥感影像融合的概念、层次及方法 19

2.1遥感影像融合的概念 19

数据融合的含义 19

遥感影像融合的新定义 21

2.2遥感影像融合的层次 22

2.3遥感影像融合的方法 24

像素级影像融合方法 24

特征级影像融合方法 27

决策级影像融合方法 29

融合方法比较 29

2.4常用的融合方法实验与分析 30

2.5本章小结 33

参考文献 33

3数据选择及数据准备 36

3.1实验数据的选择 36

3.2实验数据的影像配准 39

影像配准方法 39

影像配准实验 42

3.3配准数据的格式化 43

数据规则化 43

训练数据格式化 43

3.4本章小结 44

参考文献 44

4基于改进的自组织映射网络的遥感影像决策级融合方法 50

4.1自组织映射网络结构 51

Kohonen网络算法 52

Kohonen网络模型的改进 54

4.2基于改进的Kohonen网络的遥感影像决策级融合 55

融合模型 55

融合规则 56

4.3融合实验与分析 57

基于Kohonen网络的影像融合实验 57

基于改进的Kohonen网络的影像融合实验 61

4.4本章小结 68

参考文献 69

5基于支持向量机的遥感影像决策级融合方法 71

5.1支持向量机方法 72

最优分类超平面 73

构造支持向量机 75

5.2基于支持向量机的遥感影像决策级融合 76

融合模型 76

融合规则 77

5.3融合实验与分析 79

融合实验 80

融合结果分析 85

5.4本章小结 88

参考文献 88

6遥感影像决策级融合质量评价 92

6.1主观定性评价 93

光谱分辨率评价 93

空间分辨率评价 93

6.2客观定量分析 93

分类精度评价 93

熵与联合熵及平均梯度 94

偏差指数 95

6.3遥感影像决策级融合质量评价标准 95

定性评价 96

以图像分类精度为标准的定量分析 96

6.4决策级融合结果质量评价 96

6.5本章小结 101

参考文献 101

7决策级影像融合在土地覆盖分类中的应用 103

7.1基于神经网络的遥感影像土地覆盖分类实验 104

7.2决策级影像融合在土地覆盖分类中的应用评价 106

7.3多源遥感影像分类融合应用系统框架的建立 108

7.4本章小结 109

参考文献 110

8总结与展望 113