图书介绍

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高光谱遥感数据降维
  • 王雪松等编著 著
  • 出版社： 北京：科学出版社
  • ISBN：9787030531261
  • 出版时间：2017
  • 标注页数：176页
  • 文件大小：25MB
  • 文件页数：186页
  • 主题词：遥感图象－图象处理

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图书目录

第1章 高光谱研究概述1

1.1高光谱数据研究现状3

1.1.1高光谱数据发展现状3

1.1.2高光谱数据应用领域4

1.1.3高光谱数据降维的研究现状及存在问题5

1.2降维算法的研究现状7

1.2.1基于稀疏表示的降维算法7

1.2.2张量型降维算法8

1.2.3基于特征的迁移学习方法8

1.3本书主要研究方法9

参考文献11

第2章 高光谱数据降维研究基础19

2.1高光谱数据分析19

2.1.1高维数据的几何特征19

2.1.2高维数据的统计分布特征22

2.2高光谱数据特点24

2.2.1高光谱数据的数据模型24

2.2.2 高光谱数据的空间相关性25

2.2.3高光谱数据的谱间相关性27

2.2.4 Hughes现象28

2.3高光谱数据的降维算法29

2.3.1特征选择方法30

2.3.2特征提取方法30

2.4高光谱数据降维的分类评价指标45

2.4.1混淆矩阵46

2.4.2 整体分类精度46

2.4.3使用者、生产者及平均精度46

2.4.4 Kappa系数47

2.5高光谱数据降维的实验数据集47

2.5.1 AVIRIS高光谱数据47

2.5.2 Hyperion高光谱数据50

2.5.3 ROSIS University高光谱数据51

2.5.4 ProSpecTIR高光谱数据52

2.6本章小结53

参考文献53

第3章 基于样本依赖排斥图的非负稀疏嵌入投影高光谱数据降维57

3.1基于样本依赖排斥图的非负稀疏嵌入投影58

3.1.1非负稀疏表示59

3.1.2样本依赖排斥图构建59

3.1.3低维嵌入投影61

3.1.4算法步骤63

3.2实验与分析63

3.3本章小结67

参考文献68

第4章 基于加权近邻保持嵌入的高光谱数据降维70

4.1分布形变和加权距离71

4.2加权近邻保持嵌入73

4.3算法步骤75

4.4实验与分析75

4.4.1人工数据集75

4.4.2 AVIRIS高光谱遥感实验数据77

4.5本章小结80

参考文献80

第5章 遥感影像的半监督判别局部排列降维82

5.1判别局部排列83

5.2基于图的半监督判别局部排列84

5.3实验与分析86

5.4本章小结89

参考文献89

第6章 基于块非负稀疏重构嵌入的高光谱数据降维91

6.1块非负稀疏重构嵌入92

6.1.1非负稀疏表示92

6.1.2块非负稀疏表示93

6.1.3低维嵌入93

6.1.4算法步骤95

6.2实验与分析95

6.2.1高光谱实验数据96

6.2.2 BNSRE中字典块个数及稀疏权重矩阵分析97

6.2.3降维性能分析99

6.2.4讨论100

6.3本章小结102

参考文献102

第7章 基于非负稀疏图的高光谱数据降维104

7.1基于非负稀疏图的降维105

7.1.1问题描述105

7.1.2 块非负稀疏表示106

7.1.3非负稀疏图构建107

7.1.4目标函数109

7.2算法步骤110

7.3实验与分析111

7.4本章小结115

参考文献115

第8章 基于非负稀疏半监督的高光谱数据降维118

8.1非负稀疏半监督降维算法119

8.1.1判别项120

8.1.2正则项121

8.1.3非负稀疏半监督最大间隔准则122

8.2实验与分析123

8.3本章小结127

参考文献128

第9章 基于高质张量近邻图和补丁校准的高光谱数据降维130

9.1基于高质张量近邻图和补丁校准的降维131

9.1.1高光谱数据光谱-空间信息的张量表示132

9.1.2 张量距离133

9.1.3高质量近邻图134

9.1.4张量型补丁校准135

9.2实验与分析138

9.2.1参数分析139

9.2.2降维性能分析142

9.3本章小结147

参考文献148

第10章 基于成对约束判别分析-非负稀疏散度的高光谱数据降维150

10.1基于成对约束判别分析-非负稀疏散度的降维151

10.1.1问题描述151

10.1.2 成对约束判别分析153

10.1.3非负稀疏散度准则155

10.1.4算法步骤157

10.2实验与分析158

10.2.1参数分析158

10.2.2 对比实验160

10.3本章小结163

参考文献163

第11章 基于样本依赖排斥图正则化自动编码器的高光谱图像降维167

11.1基于样本依赖排斥图正则化自动编码器的降维168

11.1.1问题描述168

11.1.2样本依赖排斥图构建169

11.1.3基于样本依赖排斥图正则化自动编码器169

11.2算法步骤172

11.3实验与分析172

11.4本章小结175

参考文献175

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