劉代志等著的《高光譜遙感圖像處理與應用》是
一部關於高光譜遙感圖像處理與應用的科研論著。全
書包括七章，主要內容有高光譜遙感數據的采集與處
理，高光譜數據的波段選擇，高光譜數據的降維處理
，高光譜數據的端元提取和混合像元的解混，以及基
於高光譜遙感圖像數據的目標探測和異常檢測及偽裝
識別等。各章節介紹的理論和方法，用實例進行了驗
證和闡述，並結合了當前的前沿研究情況，旨在為讀
者提供實用的工具，介紹發展動態。
本書可作為高等院校遙感、測繪、地理信息和精
準農業等專業的本科生和研究生的教學用書，也可供
相關科研人員和工程技術人員參閱。

《信息科學技術學術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 高光譜遙感成像原理及特點
1.2 高光譜成像技術
1.3 高光譜遙感圖像波段選擇與降維技術
1.3.1 波段選擇方法概述
1.3.2 國外高光譜波段選擇研究現狀
1.3.3 **高光譜波段選擇研究現狀
1.4 高光譜圖像目標檢測技術
1.5 高光譜圖像混合像元分解技術
參考文獻
第2章 高光譜數據獲取
2.1 引言
2.2 野外數據采集
2.2.1 地物波譜數據的采集
2.2.2 高光譜圖像數據采集
參考文獻
第3章 高光譜圖像濾波處理
3.1 引言
3.2 高光譜圖像點狀噪聲去除
3.2.1 高光譜圖像噪聲探源與特征分析
3.2.2 基於直方圖高斯擬合的噪聲估計
3.2.3 基於小波變換的去噪
3.2.4 基於*小噪聲分離變換的去噪
3.2.5 高光譜圖像去噪實驗與分析
3.3 高光譜圖像條帶噪聲去除
3.3.1 條帶噪聲的產生機理
3.3.2 條帶噪聲的特性及分析
3.3.3 常用條帶噪聲消除方法
3.3.4 條帶噪聲消除效果的評價
3.3.5 基於平滑濾波的條帶噪聲消除方法
參考文獻
第4章 高光譜圖像波段選擇
4.1 引言
4.2 高光譜波段選擇的常用方法
4.2.1 基於信息量的波段選擇方法
4.2.2 基於類別可分性的波段選擇方法
4.2.3 基於地物光譜響應特征的波段選擇方法
4.2.4 波段搜索方法
4.2.5 實驗結果與算法應用分析
4.3 基於統計排序的高光譜波段選擇
4.3.1 SSBS算法描述
4.3.2 算法分析
4.3.3 實驗結果與分析
4.4 基於目標檢測的波段剔除選擇方法
4.4.1 波段剔除選擇算法描述
4.4.2 實驗結果與分析
4.5 基於目標檢測的兩步波段選擇法
4.5.1 TSBS算法描述
4.5.2 實驗與分析
4.6 基於曲線面積的波段選擇法
4.6.1 基於曲線面積的波段選擇算法描述
4.6.2 實驗與分析
4.7 高光譜波段選擇智能優化算法
4.7.1 基於粒子群算法的高光譜波段搜索方法
4.7.2 基於遺傳算法的高光譜波段搜索方法
4.7.3 實驗結果與分析
4.8 算法總結及性能分析與比較
參考文獻
第5章 高光譜圖像端元估計
5.1 引言
5.2 基於VD法的端元數目估計
5.3 基於LPP的端元數目估計
5.3.1 LPP算法
5.3.2 基於LPP的本征維數估計
5.3.3 本征維與端元數目的關繫
5.3.4 基於LPP的高光譜遙感圖像端元數目估計
5.4 實驗及分析
5.4.1 模擬數據集實驗
5.4.2 高光譜遙感圖像實驗
參考文獻
第6章 高光譜混合像元分解
6.1 引言
6.2 混合像元的產生原因及模型
6.3 監督與非監督的高光譜混合像元分解
6.3.1 監督類混合像元分解算法
6.3.2 非監督類混合像元分解算法
6.3.3 實驗與結果分析
6.4 基於體積和稀疏約束的混合像元分解
6.4.1 非負矩陣分解與約束非負矩陣分解
6.4.2 VSC-NMF算法
6.4.3 實驗結果與分析
6.5 基於稀疏表示的混合像元分解
6.5.1 稀疏表示理論
6.5.2 SU-ADMM算法描述
6.5.3 實驗結果與分析
6.6 幾種解混方法之間的關繫
參考文獻
第7章 高光譜圖像目標檢測
7.1 引言
7.2 基於光譜特征增強與參量化的目標檢測
7.2.1 光譜特征參量化
7.2.2 光譜特征增強
7.2.3 基於HSI變換的光譜特征增強
7.3 基於監督的偽裝目標檢測
7.3.1 原理與實現
7.3.2 實驗設計
7.3.3 數據處理
7.4 基於端元提取的目標檢測
7.4.1 ICA-EA原理及實現
7.4.2 基於端元豐度量化的目標檢測
7.4.3 基於光譜解混的目標檢測
7.4.4 實驗及結果分析
7.5 基於改進樣本自相關陣的目標檢測
7.5.1 基於加權樣本自相關矩陣的目標檢測算法
7.5.2 對樣本自相關陣和協方差陣的改進
7.5.3 實驗與分析
7.6 異常目標探測
7.6.1 RX算法概述
7.6.2 RX異常檢測改進方法
7.6.3 實驗結果與分析
7.6.4 基於高斯混合模型的異常探測
參考文獻