高光譜遙感技術將成像技術和光譜技術有機地結合在一起，使得高光譜圖像具有圖譜合一的特點，能夠提供區分不同地物的診斷性光譜信息，因此，在眾多遙感應用領域具有獨特的優勢。高光譜遙感技術的應用具有廣泛的背景與良好的前景，並與合成孔徑雷達、激光探測與測距一起被視為今後**發展前景的三種遙感信息獲取技術。

高光譜圖像波段選擇技術是解決高光譜圖像處理維數災難、計算復雜度高、波段相關性大等問題的一個有效途徑。全書圍繞高光譜波段選擇技術，介紹了高光譜遙感的原理和應用，高光譜波段選擇技術的必要性和國內外研究進展；針對傳統高光譜圖像波段選擇技術中存在的魯棒性低、計算效率低及沒有針對小目標檢測等問題進行了深入研究，提出了多種波段選擇方法，並進行了詳細的試驗分析。各章從基礎知識、基本原理、研究思路和實施效果等方面進行詳細介紹，能夠為不同層次的讀者和研究人員提供充分的參考信息。
本書可以作為高光譜遙感技術領域研究生的輔助教材，對遙感、數據處理、信號分析、機器學習等相關專業的研究人員也有重要的參考價值。

孫康，工學博士，中國電子科技集團公司第五十四研究所高級工程師，曾獲中國博士後科學基金一等資助、河北省“三三三人纔工程”第三層次人纔稱號等榮譽。主要從事遙感信息處理及遙感應用繫統設計開發工作，對遙感圖像處理、目標檢測識別等領域具有深入研究，發表SCI檢索論文20餘篇，擔任IEEE等多個期刊審稿人。
陳金勇，研究員，中國電子科技集團公司首席專家，第五十四研究所副總工程師，長期從事航天對地觀測地面繫統運控與應用領域工程項目的論證研發和相關技術研究，先後獲得省部級科技進步一等獎4項、二等獎5項，是河北省“三三三人纔工程”第一層次人纔培養對像、河北省政府特殊津貼專家，中國遙感應用協會理事、中國電子學會遙感遙測遙控分會副主任委員、河北省遙感應用協會理事。獲得授權發明專利20多項，發表論文30餘篇，指導研究生40多名。

第 1章 高光譜遙感概述 1
1．1 高光譜成像原理 1
1．2 高光譜圖像數據特點 7
1．3 成像光譜儀繫統介紹 11
1．3．1 航空成像光譜儀繫統 11
1．3．2 航天成像光譜儀繫統 15
1．4 高光譜遙感應用 24
1．4．1 地質調查 25
1．4．2 植被監測 26
1．4．3 農業應用 28
1．4．4 水體監測 32
1．4．5 災害環境 35
1．4．6 土壤調查 36
1．4．7 城市環境遙感 37
1．5 本書的內容安排 38
第 2章 高光譜圖像波段選擇技術概述 40
2．1 引言 40
2．2 高光譜圖像波段選擇的基本概念 40
2．2．1 高光譜圖像的特點 40
2．2．2 波段選擇的必要性 42
2．2．3 波段選擇的研究內容 45
2．3 國內外研究現狀與進展 46
2．3．1 非監督波段選擇研究進展 46
2．3．2 監督波段選擇研究進展 48
2．3．3 波段選擇存在的問題 49
2．4 高光譜圖像波段選擇基礎 49
2．4．1 高光譜圖像波段選擇的典型方法 50
2．4．2 波段子集搜索方法 54
2．4．3 小目標檢測算法CEM 66
2．5 高光譜圖像波段選擇技術的評價 70
2．5．1 分類精度 70
2．5．2 ROC曲線 71
2．5．3 計算復雜度 72
2．6 本書使用的高光譜數據簡介 73
2．6．1 AVIRIS數據 73
2．6．2 OMIS數據 78
2．7 本章小結 80
第3章高魯棒性的高光譜圖像波段選擇技術 81
3．1 引言 81
3．2 基於數據質量的波段選擇 82
3．2．1 高光譜立方體圖像質量 83
3．2．2 基於數據質量的波段選擇方法 84
3．2．3 MNBS的進一步解釋 85
3．2．4 試驗結果 87
3．3 典型成分分析快速波段選擇 92
3．3．1 典型成分分析（ECA） 93
3．3．2 ECA的優勢 95
3．3．3 試驗結果 95
3．4 基於圖表示的波段選擇 102
3．4．1 引言 103
3．4．2 準則函數 105
3．4．3 進一步討論與改進 107
3．4．4 波段子集搜索 109
3．4．5 計算復雜度 110
3．4．6 試驗結果 111
3．5 本章小結 119
第4章高光譜圖像快速波段選擇技術 120
4．1 引言 120
4．2 基於分塊矩陣的快速波段選擇 121
4．2．1 序貫前向搜索算法 121
4．2．2 基於分塊矩陣的快速波段選擇技術 122
4．2．3 計算復雜度分析 125
4．2．4 試驗結果 126
4．3 基於體積梯度的快速波段選擇 129
4．3．1 序貫後向搜索算法 129
4．3．2 基於體積梯度的快速波段選擇技術 130
4．3．3 計算復雜度分析 134
4．3．4 試驗結果 135
4．4 基於自相關矩陣的快速波段選擇 139
4．4．1 準則函數 140
4．4．2 基於對稱矩陣特性的快速計算 143
4．4．3 ACMBS精度的改進 146
4．4．4 復雜度分析 148
4．4．5 試驗結果 149
4．5 本章小結 153
第5章面向小目標檢測的高光譜圖像波段選擇技術 154
5．1 引言 154
5．2 基於聯合偏度的波段選擇 155
5．2．1 張量 156
5．2．2 聯合偏度 157
5．2．3 超行列式的計算 158
5．2．4 搜索策略 159
5．2．5 試驗結果 160
5．3 基於CEM的波段選擇 168
5．3．1 CEM回顧 169
5．3．2 BSC1 170
5．3．3 BSC2 170
5．3．4 BSC3 171
5．3．5 試驗結果 172
5．4 基於LASSO的波段選擇 179
5．4．1 模型的建立 180
5．4．2 模型的求解 181
5．4．3 試驗結果 182
5．5 本章小結 188
第6章 總結與展望 189
6．1 全書內容總結 189
6．2 後續工作展望 191
參考文獻 193