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