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遥感图像处理与数学建模――二维卫星和航空图像分析模型及方法

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李晋川译者；焦义文；[法]加布里埃尔·莫瑟；若西安·泽鲁比亚；纪静 / 电子工业出版社 / 2025-12 / 其他

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遥感图像处理与数学建模――二维卫星和航空图像分析模型及方法
作者: 李晋川译者；焦义文； [法] 加布里埃尔·莫瑟；若西安·泽鲁比亚；纪静

出版社: 电子工业出版社

出版时间: 2025-12

版次: 01

ISBN: 9787121519062

定价: 168.00

装帧: 其他

开本: 16开

页数: 368页
内容简介：

本书系统阐述了用于地球观测的二维遥感图像分析方法及其数学基础。全书共分10章，内容涵盖遥感图像分析的数学模型和方法，多源遥感数据融合，被动与主动传感器、高光谱影像及各类SAR数据的处理与分析方法（包括干涉SAR和极化SAR），以及基于信息论、小波变换及压缩感知的建模方法。书中系统探讨概率图模型、层次化图像表示、核方法、数据融合与压缩感知等数学知识在遥感信息提取、特征分析与建模中的应用。

作者简介：

李晋川，籍贯山西，航天工程大学硕士，华南理工大学博士，现任职于中国星网网络创新研究院有限公司。长期从事航天信息数据处理与应用、新型材料数据分析与技术应用等领域的研究工作。

目录：

br/>第1章绪论：遥感图像分析的数学模型和方法
1.1 基本概念
1.2 遥感图像基础知识
1.2.1 遥感图像的概念
1.2.2 遥感平台
1.2.3 遥感图像的采集
1.2.4 分辨率的概念
1.3 遥感图像分析的数学模型
1.3.1 总论
1.3.2 图像数字化的数学模型
1.3.3 概率建模和贝叶斯方法处理图像数据
1.3.4 图像数据处理中的非贝叶斯方法
1.3.5 优化方法的作用
1.4 本书的结构与组织
原书参考文献
第2章高光谱图像分析模型：解混分析及基于对象的分类
2.1 高光谱遥感简介
2.2 解混
2.2.1 降维
2.2.2 端元提取
2.3 分类
2.3.1 像元级分类
2.3.2 光谱-空间分类法
2.3.3 面向对象的二元分割树分类
2.3.4 实验结果
2.4 挑战
原书参考文献
第3章高空间分辨率光学成像：树模型方法及面向数据挖掘和分析的多时相模型
3.1 引言
3.2 分层数据结构耦合的交互式图像信息挖掘
3.2.1 简介
3.2.2 图像内容组织
3.2.3 层级图像表示结构
3.2.4 空间采样
3.2.5 高效的剪枝分类法
3.2.6 实验与应用
3.3 多时相多角度光学图像分析
3.3.1 简介
3.3.2 非物理量和物理量
3.3.3 角度变化的影响
3.3.4 实验结果
3.4 结论
原书参考文献
第4章高分辨率干涉合成孔径雷达图像信息解译：马尔可夫模型和基于图像块的非局部模型
4.1 合成孔径雷达成像原理
4.1.1 合成孔径雷达信息采集原理
4.1.2 二维到四维合成孔径雷达成像
4.1.3 合成孔径成像中的斑点噪声统计
4.2 马尔可夫模型的应用
4.2.1 马尔可夫图像模型
4.2.2 马尔可夫随机场的推断
4.2.3 SAR图像降噪方法：联合正则化与光学数据融合
4.2.4 多通道干涉测量相位解缠
4.3 基于图像块的SAR成像模型
4.3.1 从局部领域到图像块
4.3.2 极化雷达和干涉雷达图像中基于图像块估计的筛选方法
4.4 结论
拓展阅读
原书参考文献
第5章极化合成孔径雷达建模：梅林型统计和时频分析
5.1 简介
5.2 信号模型
5.3 乘积模型
5.4 雷达极化技术
5.5 参数估计
5.5.1 协方差估计
5.5.2 梅林型统计
5.5.3 形状参数估计
5.5.4 纹理参数估计
5.6 图像分类
5.6.1 监督分类
5.6.2 无监督分割
5.7 复极化特征的相干时频特性
5.7.1 极化合成孔径雷达图像的相干时频分解
5.7.2 针对自然环境的非稳态极化时频合成孔径雷达响应
5.7.3 复杂场景的极化时频特征
5.8 结论
原书参考文献
第6章遥感数据融合—基于引导滤波器的高光谱全色锐化和基于图的特征级融合
6.1 引言
6.2 高光谱图像全色锐化
6.2.1 热红外高光谱和可见光图像融合的混合方法
6.3 基于图的多源数据分类特征级融合模型
6.3.1 高光谱数据和LiDAR数据的图融合
6.3.2 多源数据融合的局部图融合模型
6.4 结论
原书参考文献
第7章遥感数据融合—针对多传感器、多分辨率、多尺度图像分类的马尔可夫模型与数学形态学
7.1 针对图像分类的多源数据融合
7.1.1 多尺度特征提取
7.1.2 多传感器与多分辨率图像分类
7.2 由数学形态学实现的多级别特征提取
7.2.1 数学形态学
7.2.2 理论背景
7.2.3 多层次图像表征
7.2.4 多通道多属性表征
7.2.5 自动滤波参数选择
7.2.6 实验研究
7.3 用于多源图像分类的层次化马尔可夫模型
7.3.1 贝叶斯分类
7.3.2 多时序边缘后验模式推断
7.3.3 转移概率
7.3.4 像元级类别条件概率密度函数
7.3.5 实验研究
7.4 结论
原书参考文献
第8章基于单尺度与多尺度方法的多时相图像变化检测
8.1 引言
8.2 前沿技术
8.2.1 多时相航天图像中的变化检测
8.2.2 SAR变化检测
8.2.3 超高分辨率SAR图像变化检测方法
8.3 实验与分析
8.3.1 模拟数据
8.3.2 COSMO-SkyMed（CSK）图像
8.4 结论
原书参考文献
第9章卫星图像时间序列：数据的挖掘模型和缺失数据的恢复模型
9.1 引言
9.2 时空模式提取的数据挖掘方法
9.2.1 方法来源与目标
9.2.2 分组频繁序列模式
9.2.3 时空定位图和基于归一化互信息的评分
9.2.4 结论
9.3 多光谱图像的重建方法
9.3.1 综述
9.3.2 问题建模
9.3.3 线性上下文预测方法
9.3.4 压缩感知重建策略
9.3.5 示例
9.3.6 讨论
9.4 结论
原书参考文献
第10章遥感图像分类和生物物理参数反演中的核机器发展
10.1 导论
10.2 核方法介绍
10.2.1 特征映射和核
10.2.2 正定核与核技巧
10.2.3 运用核函数的操作
10.2.4

内容摘要
本书系统阐述了用于地球观测的二维遥感图像分析方法及其数学基础。全书共分10章，内容涵盖遥感图像分析的数学模型和方法，多源遥感数据融合，被动与主动传感器、高光谱影像及各类SAR数据的处理与分析方法（包括干涉SAR和极化SAR），以及基于信息论、小波变换及压缩感知的建模方法。书中系统探讨概率图模型、层次化图像表示、核方法、数据融合与压缩感知等数学知识在遥感信息提取、特征分析与建模中的应用。

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