高光譜數(shù)據(jù)降維及壓縮技術(shù)

定　價：￥16.90

作　者：	陳雨時著
出版社：	哈爾濱工程大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787566109378	出版時間：	2014-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	111	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

高光譜遙感能夠同時獲取目標的空間信息及光譜信息，從而以更高的可信度辨別和區(qū)分地物目標。但與此同時，高光譜數(shù)據(jù)帶來了大數(shù)據(jù)量和高數(shù)據(jù)維。
　　本書針對高光譜數(shù)據(jù)的降維及壓縮展開論述，改進了高光譜數(shù)據(jù)壓縮的幾種方法。陳雨時編著的《高光譜數(shù)據(jù)降維及壓縮技術(shù)》可供從事遙感信息處理領(lǐng)域的相關(guān)人員參考。

作者簡介

暫缺《高光譜數(shù)據(jù)降維及壓縮技術(shù)》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 高光譜遙感技術(shù)簡介
1.2 高光譜數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)發(fā)展綜述
第2章高光譜數(shù)據(jù)特性分析
2.1 高光譜數(shù)據(jù)介紹
2.2 高光譜數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性分析
2.3 高光譜數(shù)據(jù)的譜間相關(guān)性分析
2.4 高光譜數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)維分析
2.5 高光譜數(shù)據(jù)的信息量分析
2.6 高光譜數(shù)據(jù)的非線性分析
第3章高光譜數(shù)據(jù)降維技術(shù)
3.1 引言
3.2 基于主成分分析的高光譜數(shù)據(jù)降維
3.3 基于子空間分解的高光譜數(shù)據(jù)降維
3.4 高光譜圖像波段選擇技術(shù)
3.5 基于核的非線性降維技術(shù)
第4章基于預測的高光譜數(shù)據(jù)壓縮
4.1 應用雙向預測與自回歸雙向預測壓縮高光譜數(shù)據(jù)
4.2 基于線性模型的高光譜數(shù)據(jù)最優(yōu)預測
4.3 應用基于線性模型的最優(yōu)預測壓縮高光譜數(shù)據(jù)
第5章基于矢量量化的高光譜數(shù)據(jù)壓縮
5.1 矢量量化技術(shù)及其在高光譜數(shù)據(jù)壓縮中的應用
5.2 應用基于特征選擇的矢量量化技術(shù)壓縮高光譜數(shù)據(jù)
5.3 應用基于特征變換的矢量量化技術(shù)壓縮高光譜數(shù)據(jù)
第6章基于感興趣信息的高光譜數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)
6.1 基于感興趣區(qū)域的高光譜數(shù)據(jù)壓縮
6.2 基于感興趣譜帶的高光譜數(shù)據(jù)壓縮
參考文獻