谭熊，博士，战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院讲师，主要从事目标保障、遥感军事应用等方面的教学和科研工作；主持军队及省部级课题6项，参与 和军队级课题11项，研究成果获军队科技进步三等奖1项，测绘科学技术奖二等奖1项；已受理发明专利7项，获软件著作权3项。 ???????????????本书讨论和介绍了联合空谱特征的高光谱影像特征提取与分类处理的理论和技术。全书共9章，主要分为高光谱影像特征提取和高光谱影像分类两大部分，主要内容包括典型高光谱影像特征提取技术、基于滤波的高光谱影像特征提取、高光谱影像半监督特征提取、高光谱影像信息向量机分类、高光谱影像模糊分类、空间约束条件下的高光谱影像分类、高光谱影像多核支持向量机后验概率空间结构规则化等。 ???????????????第1章 ?绪论 ?1.1 ?高光谱成像载荷发展 ???1.1.1 ?机载成像光谱仪发展 ???1.1.2 ?星载成像光谱仪发展 ?1.2 ?高光谱遥感应用 ?1.3 ?高光谱影像特征提取技术 ???1.3.1 ?典型特征提取技术 ???1.3.2 ?空谱特征提取技术 ?1.4 ?高光谱影像分类技术 ???1.4.1 ?分类与识别技术 ???1.4.2 ?混合像元分解技术 ???1.4.3 ?联合空谱特征的分类技术 ?1.5 ?典型高光谱遥感影像数据 ???1.5.1 ?AVIRIS_Indiana Pines数据 ???1.5.2 ?AVIRIS_KSC数据 ???1.5.3 ?AVIRIS_Salinas数据 ???1.5.4 ?HYDICE_Washington DC Mall数据 ???1.5.5 ?ROSIS_Pavia University数据 ???1.5.6 ?ROSIS_Pavia Center数据 ???1.5.7 ?OMIS_太湖数据 ???1.5.8 ?PHI_常州数据 ???1.5.9 ?PHI_山东某码头数据 ?1.6 ?本章小结第2章 ?典型高光谱影像特征提取 ?2.1 ?主成分分析 ?2.2 ??小噪声分离 ?2.3 ?线性判别分析 ?2.4 ?独立成分分析 ???2.4.1 ?模型估计方法 ???2.4.2 ?快速ICA算法 ?2.5 ?流形学习特征提取 ???2.5.1 ?局部线性嵌入原理 ???2.5.2 ?改进局部线性嵌入 ?2.6 ?本章小结第3章 ?高光谱影像半监督特征提取 ?3.1 ?核函数理论与方法 ???3.1.1 ?核函数理论 ???3.1.2 ?常用核函数 ???3.1.3 ?核方法特征提取 ?3.2 ?半监督学习 ???3.2.1 ?半监督学习的基本假设 ???3.2.2 ?半监督学习方法 ?3.3 ?核半监督判别分析特征提取 ???3.3.1 ?图视角线性判别分析 ???3.3.2 ?半监督判别分析 ???3.3.3 ?核半监督判别分析 ?3.4 ?性能分析与分类精度评价 ???3.4.1 ?特征提取性能分析 ???3.4.2 ?分类精度评价 ?3.5 ?本章小结第4章 ?基于滤波的高光谱影像空谱特征提取 ?4.1 ?基于边缘保持滤波的空间特征提取方法 ???4.1.1 ?双边滤波 ???4.1.2 ?导向滤波 ???4.1.3 ?空间特征提取 ?4.2 ?高光谱显著性特征提取方法 ???4.2.1 ?SLIC超像素分割 ???4.2.2 ?对比度计算 ???4.2.3 ?显著性分配 ???4.2.4 ?显著性特征提取 ?4.3 ?性能分析 ???4.3.1 ?边缘保持滤波空谱特征提取 ???4.3.2 ?显著性特征提取性能分析 ?4.4 ?本章小结第5章 ?融合空谱特征的高光谱影像张量特征提取 ?5.1 ?张量空间理论 ?5.2 ?张量与多维线性代数 ???5.2.1 ?张量的内积、范数和距离 ???5.2.2 ?张量与矩阵的k维度乘积 ???5.2.3 ?张量的k维度展开 ???5.2.4 ?张量外积 ???5.2.5 ?张量分解 ?5.3 ?融合光谱_空间多特征的高光谱影像张量特征提取 ???5.3.1 ?局部张量判别分析 ???5.3.2 ?纹理特征提取 ???5.3.3 ?形态学属性剖面形状特征提取 ???5.3.4 ?空谱特征融合张量特征提取 ?5.4 ?性能分析与分类精度评价 ???5.4.1 ?特征提取性能分析 ???5.4.2 ?分类精度评价 ?5.5 ?本章小结第6章 ?高光谱影像模糊分类 ?6.1 ?模糊分类基本原理 ???6.1.1 ?模糊集理论 ???6.1.2 ?隶属度计算 ?6.2 ?稀疏核学习模型 ?6.3 ?相关向量机模糊分类 ???6.3.1 ?稀疏贝叶斯回归分类 ???6.3.2 ?训练过程优化 ???6.3.3 ?相关向量机分类性能评价 ?6.4 ?概率向量机模糊分类 ???6.4.1 ?概率向量机 ???6.4.2 ?模型参数推断 ???6.4.3 ?概率向量机分类流程 ???6.4.4 ?分类性能评价 ?6.5 ?本章小结第7章 ?高光谱影像信息向量机分类 ?7.1 ?高斯过程理论 ???7.1.1 ?高斯过程定义 ???7.1.2 ?高斯过程回归模型 ?7.2 ?信息向量机 ???7.2.1 ?假设密度滤波近似 ???7.2.2 ?高斯过程回归 ???7.2.3 ?高斯过程分类 ???7.2.4 ?信息向量机 ?7.3 ?分类性能评价 ???7.3.1 ?核函数的选择 ???7.3.2 ?活动子集的选择 ???7.3.3 ?分类性能比较分析 ?7.4 ?本章小结第8章 ?空间约束条件下的高光谱影像分类 ?8.1 ?概述 ?8.2 ?纹理特征提取 ???8.2.1 ?纹理特征描述 ???8.2.2 ?3D Gabor滤波器 ???8.2.3 ?高光谱影像纹理特征提取 ?8.3 ?纹理特征提取分类性能评价 ???8.3.1 ?纹理特征提取分类 ???8.3.2 ?少量样本分类性能 ?8.4 ?形状结构特征提取 ???8.4.1 ?二值形态学 ???8.4.2 ?灰度形态学 ???8.4.3 ?形态学重建 ???8.4.4 ?高光谱影像形状结构特征提取 ?8.5 ?形状结构特征提取分类性能评价 ???8.5.1 ?形状结构特征提取分类 ???8.5.2 ?分类性能比较分析 ?8.6 ?本章小结第9章 ?高光谱影像多核支持向量机后验概率空间结构规则化 ?9.1 ?多核学习方法 ?9.2 ?多核支持向量机后验概率分类 ???9.2.1 ?多核函数构造理论 ???9.2.2 ?多核支持向量机分类 ?9.3 ?后验概率空间结构规则化 ?9.4 ?性能评价 ???9.4.1 ?MKSVM后验概率分类 ???9.4.2 ?空间结构规则化分析 ?9.5 ?本章小结