图书介绍
红外高光谱成像原理及数据处理PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 杨忠东等编著 著
- 出版社： 北京：国防工业出版社
- ISBN：9787118103380
- 出版时间：2015
- 标注页数：236页
- 文件大小：32MB
- 文件页数：249页
- 主题词：红外成象系统
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 图像技术的发展历史1
1.2 光谱技术的发展历史2
1.3 成像光谱技术的产生与发展4
1.4 小结10
参考文献10
第2章 高光谱成像机理与成像光谱仪12
2.1 基本概念与定律13
2.1.1 基本概念13
2.1.2 基本定律15
2.2 成像光谱仪成像方式19
2.2.1 成像光谱仪的空间成像方式19
2.2.2 成像光谱仪的光谱成像方式21
2.3 成像光谱仪的发展历程和典型产品30
2.3.1 国外成像光谱仪系统介绍30
2.3.2 我国成像光谱仪系统介绍34
2.4 高光谱遥感平台的发展36
2.4.1 近地遥感平台37
2.4.2 航空遥感平台38
2.4.3 航天遥感平台39
2.5 小结41
参考文献42
第3章 高光谱成像技术的应用44
3.1 民用领域的应用44
3.1.1 在地质学中的应用44
3.1.2 在海洋及内陆水环境监测中的应用46
3.1.3 在农业中的应用48
3.1.4 在大气环境监测中的应用50
3.1.5 在雾霾治理中的应用51
3.2 军事领域的应用54
3.2.1 战场情报侦察54
3.2.2 地雷探测57
3.2.3 弹道导弹助推段分辨58
3.2.4 海军作战58
3.2.5 探测核生化武器59
3.3 小结59
参考文献59
第4章 红外高光谱数据获取与测量62
4.1 测量系统建立62
4.1.1 测量原理与方法62
4.1.2 测量系统的改造62
4.1.3 辅助设备65
4.2 测量系统联调65
4.2.1 测量系统的定标65
4.2.2 几何初校正66
4.3 实验方案设计70
4.3.1 任务规划与参数设置原则70
4.3.2 GPS信号分析73
4.4 实验数据获取75
4.5 小结75
第5章 红外高光谱数据预处理76
5.1 原始高光谱数据去噪声处理76
5.1.1 暗电流噪声77
5.1.2 非均匀性噪声78
5.2 干涉数据去直流处理80
5.2.1 干涉图采样80
5.2.2 干涉图去直流80
5.3 干涉数据切趾处理82
5.3.1 仪器线型函数82
5.3.2 切趾函数83
5.3.3 切趾与分辨率的关系85
5.4 干涉数据相位校正86
5.4.1 相位误差产生的原因86
5.4.2 Forman卷积法87
5.4.3 Mertz乘积法88
5.5 干涉数据傅里叶变换90
5.6 小结92
参考文献92
第6章 红外高光谱成像定标与校正94
6.1 定标技术概述94
6.1.1 实验室定标96
6.1.2 星上定标97
6.1.3 替代定标99
6.2 红外高光谱成像仪辐射定标100
6.2.1 辐射定标原理100
6.2.2 辐射定标方法101
6.2.3 辐射定标实验102
6.3 红外高光谱成像仪光谱定标104
6.3.1 概述104
6.3.2 光谱定标方法104
6.3.3 光谱定标实验105
6.4 大气辐射传输校正107
6.4.1 大气校正原理107
6.4.2 大气校正方法108
6.4.3 大气校正实例110
6.5 高光谱遥感影像几何校正113
6.5.1 遥感影像几何变形的原因113
6.5.2 高光谱影像的几何粗校正114
6.5.3 基于地面控制点的几何精校正115
6.5.4 高光谱影像拼接116
6.6 小结117
参考文献117
第7章 混合像元分解119
7.1 基本概念及产生机理120
7.1.1 混合像元的概念120
7.1.2 混合像元产生的机理124
7.2 线性光谱混合模型及端元的描述125
7.2.1 模型的物理学描述125
7.2.2 模型的数学表达127
7.2.3 模型中端元的描述127
7.2.4 端元组分确定129
7.3 小结130
参考文献130
第8章 高光谱图像端元提取的常用算法133
8.1 传统端元提取算法133
8.1.1 纯像元指数法133
8.1.2 内部最大体积法135
8.1.3 误差迭代分解算法137
8.1.4 顶点成分分析法138
8.1.5 光学实时自适应光谱鉴别系统139
8.2 扩展端元提取算法140
8.2.1 基于特征端元的端元提取算法140
8.2.2 基于非负矩阵分解的端元提取算法144
8.2.3 基于盲信号分解的混合像元分解算法147
8.2.4 基于分层查找法的端元提取算法150
8.3 小结154
参考文献154
第9章 基于扩展数学形态学的端元提取算法157
9.1 数学形态学的基本概念及运算157
9.1.1 数学形态学的基本概念157
9.1.2 数学形态学的基本运算158
9.2 基于扩展数学形态学的端元提取算法160
9.2.1 算法描述160
9.2.2 算法流程及实验结果164
9.3 实验分析170
9.3.1 PPI算法端元提取实验170
9.3.2 N-FINDR算法端元提取实验177
9.3.3 实验对比与分析179
9.4 小结181
参考文献181
第10章 高光谱数据的分类184
10.1 高光谱数据分类概述184
10.1.1 有监督分类184
10.1.2 无监督分类185
10.2 主成分分析法186
10.2.1 主成分分析法简介186
10.2.2 主成分分析法的数学表述187
10.2.3 主成分分析法在高光谱上的应用190
10.3 聚类分析法191
10.3.1 聚类分析法简介191
10.3.2 聚类分析法的具体计算步骤192
10.3.3 聚类分析法在高光谱上的应用194
10.4 高光谱降维与分类194
10.4.1 高光谱降维和分类的基本思想194
10.4.2 高光谱降维和分类实例200
10.5 小结201
参考文献202
第11章 异常检测与特征识别204
11.1 高光谱图像异常检测204
11.1.1 高光谱异常检测的意义与难点204
11.1.2 经典的异常检测方法206
11.1.3 异常检测实例211
11.2 基于发射率曲线提取的红外高光谱目标识别215
11.2.1 发射率光谱曲线提取217
11.2.2 光谱匹配识别技术研究222
11.3 小结225
参考文献225
第12章 展望228
12.1 高光谱数据处理技术的发展228
12.2 从单平台到多平台协同发展230
12.3 从单类型数据到多源数据融合230