本書主要研究內(nèi)容是利用圖學(xué)習(xí)方法進(jìn)行高光譜影像分類，重點(diǎn)圍繞模型構(gòu)建、改進(jìn)圖信息傳播方式、提升構(gòu)圖質(zhì)量等方面展開研究，提出了多種基于圖學(xué)習(xí)的高光譜影像分類方法。本書的主要研究內(nèi)容總結(jié)如下：第1章主要介紹了本書的研究背景，說明了高光譜遙感影像分類的現(xiàn)實(shí)意義，概述了高光譜遙感影像分類現(xiàn)狀和存在的問題。第2章闡述了圖半監(jiān)督學(xué)

高分專項(xiàng)的建設(shè)旨在大幅度提高我國自主對地觀測信息獲取能力，掌握高空間分辨率、高時(shí)間分辨率、高光譜分辨率等信息資源自主權(quán)，及時(shí)把握全球經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境、社會(huì)發(fā)展及軍事斗爭的態(tài)勢，使我國躋身于世界對地觀測強(qiáng)國行列，是建設(shè)我國“數(shù)字國土”“數(shù)字戰(zhàn)場”“數(shù)字農(nóng)業(yè)”等不可或缺的關(guān)鍵系統(tǒng)，為國家政治、外交、公共安全以及農(nóng)業(yè)、災(zāi)害、

本書主要研究內(nèi)容是利用圖學(xué)習(xí)方法進(jìn)行高光譜影像分類，重點(diǎn)圍繞模型構(gòu)建、改進(jìn)圖信息傳播方式、提升構(gòu)圖質(zhì)量等方面展開研究，提出了多種基于圖學(xué)習(xí)的高光譜影像分類方法。本書的主要研究內(nèi)容總結(jié)如下：第1章主要介紹了本書的研究背景，說明了高光譜遙感影像分類的現(xiàn)實(shí)意義，概述了高光譜遙感影像分類現(xiàn)狀和存在的問題。第2章闡述了圖半監(jiān)督學(xué)

本書系統(tǒng)的闡述了遙感大數(shù)據(jù)背景下，遙感信息智能化處理的基本理論、相關(guān)技術(shù)及具體應(yīng)用。全書共分七章，包括遙感影像幾何配準(zhǔn)技術(shù)、遙感影像智能融合技術(shù)、遙感圖像變化檢測技術(shù)、遙感信息智能識別技術(shù)、遙感數(shù)據(jù)同化技術(shù)以及遙感智能云計(jì)算技術(shù)。本書整體內(nèi)容精煉系統(tǒng)，并涵蓋深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算等前言研究技術(shù)，在編寫過程中結(jié)合了算法原理與實(shí)

本書以高光譜圖像分類技術(shù)為核心，采用理論方法詳解與實(shí)驗(yàn)分析論證相結(jié)合的方式，從高光譜顯微圖像維度約減及分類技術(shù)、多尺度深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)高光譜顯微圖像分類技術(shù)，到高光譜圖像結(jié)構(gòu)感知學(xué)習(xí)、空間信息提取的地物分類技術(shù)，再到多源數(shù)據(jù)融合分類技術(shù)等多個(gè)方面，介紹了高光譜圖像分類領(lǐng)域的理論發(fā)展和前沿技術(shù)。本書可作為從事高光譜圖像分類

套圖主要以SDGSAT-1衛(wèi)星微光成像儀獲取的10m分辨率的彩色影像像為主，涵蓋了中國微光一張圖和亞非歐大陸典型城市微光影像圖以及以下10個(gè)區(qū)域的夜間燈光圖像：長三角城市群、粵港澳大灣區(qū)城市群、東京灣區(qū)城市群、尼羅河流域（埃及段）、直布羅陀海峽沿岸城市群、英倫城市群、歐洲西北部城市群、美國東北部大西洋沿岸城市群、舊金山

本圖集以SDGSAT-1衛(wèi)星微光成像儀獲取的10m分辨率的彩色夜間燈光圖像為主要內(nèi)容，分別收錄了亞洲、非洲、歐洲、美洲、大洋洲共計(jì)154個(gè)城市的微光影像，展示各城市夜晚的繁華與活力，反映城市人居格局與經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，折射出不同地域、不同風(fēng)俗、不同文化背景下各城市的民族風(fēng)情和底蘊(yùn)。本圖集既是一本具有科學(xué)價(jià)值和實(shí)用價(jià)值的微光

本書針對使用消費(fèi)級深度相機(jī)從自然場景獲取的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)存在不同程度的噪聲和孔洞問題，研究了點(diǎn)云數(shù)據(jù)的去噪和修補(bǔ)算法，設(shè)計(jì)了基于點(diǎn)云亮度和空間特征融合的雙邊濾波器，在去除點(diǎn)云噪聲同時(shí)較好地保留了點(diǎn)云的邊界尖銳特征，提出了改進(jìn)的基于流形重構(gòu)的點(diǎn)云去噪算法。本書在自動(dòng)預(yù)測理想觀看區(qū)域和視點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了對多投影圖像進(jìn)行移動(dòng)

本書從多源遙感成像機(jī)理和人眼視覺對影像的理解出發(fā)，研究了結(jié)合PCNN的配準(zhǔn)算法及基于PCNN的全色影像、多光譜影像、高分辨率SAR影像、無人機(jī)航拍影像和高光譜影像等多源遙感影像融合的理論與算法。首先，簡要介紹了多源遙感影像融合的起源與現(xiàn)狀。其次，回顧了PCNN的幾種常見模型。鑒于遙感影像配準(zhǔn)是實(shí)現(xiàn)遙感影像像素級融合的前

全書主要有四部分，以低秩和稀疏先驗(yàn)特征為指導(dǎo)，采用張量分解為主要方法，圍繞高維圖像數(shù)據(jù)修復(fù)、高維圖像數(shù)據(jù)矩陣或張量補(bǔ)全、遙感圖像去噪和遙感圖像重建等方面進(jìn)行研究。這四部分內(nèi)容針對性強(qiáng)，對遙感圖像處理和視頻處理領(lǐng)域具有較強(qiáng)的指導(dǎo)作用，與讀者需求貼合度高，科學(xué)性強(qiáng)。本書適用于從事遙感圖像處理、高維數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)智能研究的高