《MATLAB在遥感技术中的应用》PDF下载

  • 购买积分:11 如何计算积分?
  • 作  者:王成墨编著
  • 出 版 社:北京:北京航空航天大学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787512422179
  • 页数:293 页
图书介绍:全书分为上下两篇,上篇为MATLAB基础。下篇为遥感技术的MATLAB应用。上篇对MATLAB的介绍,让读者对MATLAB软件及M语言有清晰而全面的认识;下篇希望通过自己利用MATLAB在摄影测量与遥感领域的应用,主要内容有:影像灰度处理、影像几何处理、大数据影像处理、影像分类、影像特征检测、影像匹配、坐标转换与地图投影、数值优化等。用作高等院校本科生、研究生MATLAB课程的辅助读物,可用于摄影测量与遥感学科同行交流的书籍,还可以用于从事科学计算和算法研究的科研人员的参考用书。

上篇 MATLAB基础 3

第1章 MATLAB简介 3

1.1 MATLAB的起源和发展 3

1.2 MATLAB 8.0时代 3

1.3 MATLAB使用介绍 4

1.3.1 菜单栏 4

1.3.2 当前目录窗口 5

1.3.3 命令窗口 5

1.3.4 工作空间 6

1.3.5 命令历史窗口 6

1.3.6 编辑界面 7

1.3.7 帮助系统 8

1.4 本章小结 10

第2章 M语言 11

2.1 变量 11

2.1.1 数据类型 11

2.1.2 矩阵 12

2.2 符号 13

2.2.1 单字符 13

2.2.2 多字符 16

2.3 关键字 19

2.4 控制流 20

2.4.1 顺序 20

2.4.2 选择 20

2.4.3 循环——特殊的顺序 21

2.4.4 递归——特殊的循环 21

2.4.5 异常捕获 22

2.5 函数 22

2.5.1 函数类型 22

2.5.2 函数调用 23

2.5.3 函数中变量的生命周期 23

2.5.4 函数句柄 23

2.6 M语言特性 24

2.7 本章小结 25

第3章 MATLAB代码调试和优化 26

3.1 代码分析 26

3.2 代码调试 28

3.2.1 调试方法 29

3.2.2 调试检查项 30

3.3 代码运行异常 30

3.3.1 错误 30

3.3.2 警告 31

3.3.3 崩溃 31

3.4 代码纠错 31

3.5 代码优化 32

3.6 代码心得 35

3.7 本章小结 36

第4章 MATLAB可视化 37

4.1 二维图形可视化 37

4.2 三维图形可视化 45

4.3 统计图可视化 50

4.4 本章小结 53

第5章 MATLAB文件I/O 54

5.1 文件路径处理 54

5.2 MAT文件 57

5.3 文本文件 58

5.4 二进制文件 64

5.5 影像文件 64

5.6 本章小结 66

第6章 MATLAB编译与调用 67

6.1 编译 67

6.1.1 可执行程序编译 68

6.1.2 动态链接库编译 69

6.2 调用 70

6.2.1 MATLAB调用C++ 71

6.2.2 C++调用MATLAB 73

6.3 本章小结 76

下篇 遥感技术中的MATLAB应用 79

第7章 影像灰度处理 79

7.1 二值影像处理 79

7.1.1 影像二值化 79

7.1.2 形态学处理 80

7.1.3 图斑统计 83

7.1.4 边界提取 84

7.2 灰度影像处理 85

7.2.1 影像滤波 86

7.2.2 影像增强 89

7.3 傅里叶变换 91

7.4 色彩空间转换 92

7.5 影像重采样 92

7.6 本章小结 96

第8章 影像几何处理 97

8.1 影像坐标系统 97

8.2 影像旋转 98

8.3 影像缩放 105

8.4 影像纠正 109

8.5 本章小结 111

第9章 大数据影像处理 112

9.1 影像存储结构 112

9.2 影像分块 112

9.3 分块后处理 116

9.4 本章小结 130

第10章 特征提取与影像匹配 131

10.1 特征检测 131

10.1.1 点特征检测 132

10.1.2 线特征检测 136

10.2 特征描述 139

10.3 影像匹配 141

10.3.1 特征匹配 141

10.3.2 配准纠正 154

10.3.3 密集匹配 161

10.4 本章小结 170

第11章 非监督法学习 171

11.1 分层聚类 171

11.1.1 函数pdist 171

11.1.2 函数linkage 172

11.1.3 函数cluster 173

11.1.4 函数clusterdata 174

11.2 K均值聚类和K中心聚类 175

11.3 最邻近聚类 181

11.4 高斯混合模型 185

11.5 隐式马尔可夫模型 190

11.6 聚类评价 193

11.7 本章小结 196

第12章 监督法学习 197

12.1 分类树 200

12.2 判别分析 204

12.3 朴素贝叶斯分类 213

12.4 最邻近分类 217

12.5 支持向量机 220

12.6 分类集成 226

12.7 模型构建和评估 227

12.8 本章小结 229

第13章 坐标转换及地图投影 230

13.1 坐标基准和空间参考系统 230

13.2 相同坐标基准的坐标转换 231

13.3 不同坐标基准的坐标转换 234

13.4 WKT与坐标系统 235

13.5 本章小结 241

第14章 数值优化 242

14.1 常见的优化方法 242

14.1.1 二分法 242

14.1.2 牛顿法 244

14.1.3 最小二乘法 246

14.2 优化步骤 247

14.2.1 选择方法 248

14.2.2 目标函数 248

14.2.3 约束条件 249

14.2.4 输入参数 249

14.2.5 参数设置 249

14.2.6 优化结果 249

14.3 函数介绍 250

14.3.1 函数fzero与函数fsolve 250

14.3.2 函数fminunc 252

14.3.3 函数fminbnd 253

14.3.4 函数fmincon与函数linprog 254

14.3.5 函数fminsearch 256

14.3.6 函数lsqlin与函数lsqnonlin 256

14.3.7 函数bintprog与函数intlinprog 257

14.4 回归分析 259

14.4.1 线性回归 259

14.4.2 广义线性回归 260

14.5 本章小结 262

第15章 自动微分 263

15.1 自动微分的方法 263

15.1.1 代数解 263

15.1.2 数值解 264

15.2 复数法一阶自动微分 265

15.3 面向对象的自动微分 267

15.3.1 一阶自动微分 271

15.3.2 高阶自动微分 277

15.4 自动微分应用 288

15.4.1 雅克比矩阵 288

15.4.2 海森矩阵 289

15.5 本章小结 291

参考文献 292