| 本书主要内容包括多波段遥感数据的变换与分割、贝叶斯网络、进化计算、神经网络、模糊聚类、容差粗糙集等空间统计分析方法以及部分算法的c／c++源程序代码。适合广大从事遥感技术、遥感信息机理与应用和遥感图像处理的本科生使用，还可供从事智能处理的软件开发技术人员参考。 |
| 序 前言 第一章 绪论 1．1卫星遥感系统与任务 1．2遥感数据处理任务与方法 1．3本章小结 主要参考文献 第二章 多波段遥感数据的变换与分割 2．1引言 2．2GIVENS旋转变换与分解 2．3Gram-Schmidt向量空间投影变换 2．4小波高频局部高频融合 2．5判别函数与超平面 2．6本章小结 主要参考文献 第三章 贝叶斯网络 3．1引言 3．2贝叶斯基础 3．3贝叶斯网络推理与分类器 3．4遥感数据的贝叶斯网络分类 3．5贝叶斯网络分类方法与最大似然分类方法的对比 3．6本章小结 主要参考文献 第四章 遗传算法 4．1引言 4．2遗传算法基础 4．3遗传算法的进化规则 4．4遥感数据处理中应用的遗传算法类型 4．5超平面模型及其分类原理 4．6遗传超平面分类器原理 4．7参数编解码及其实现 4．8EOS／MODIS图像数据分类实验 4．9ETM+数据分类实验 4．10遗传-匹配 4．11遗传-边缘提取 4．12本章小结 主要参考文献 第五章 神经网络 5．1引言 5．2神经网络的学习规则 5．3BP网络分类 5．4SOFM-LVQ网络分类 5．5本章小结 主要参考文献 第六章 模糊聚类 6．1引言 6．2模糊聚类数学基础 6．3模糊C-均值聚类和改进的模糊C-均值聚类 6．4本章小结 主要参考文献 第七章 粗糙集与容差粗糙集 7．1引言 7．2粗糙集理论 7．3容差粗糙集 7．4容差粗糙集数据预处理算法 7．5容差粗糙集与BP算法结合的分类实验 7．6本章小结 主要参考文献 附录一数字图像角度旋转变换的C／C++实现 附录二数字图像Gram-Schmidt投影变换的C／C++实现 附录三数字图像遗传-超平面分割的C／C++实现 附录四BP网络的C／C++实现 附录五模糊C聚类(Mahalanobis距离)的C／C++程序实现 彩图 |
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