多源遙感影像融合技術與應用（簡體書）

本書主要介紹了多源遙感影像決策級融合的技術與方法。全書共分8章，第1章論述了遙感影像融合國內外研究現狀，第2章給出了遙感影像融合概念及其研究范疇，第3章介紹了遙感影像融合的數據選擇及精配準技術，第4章介紹了基於自組織映射網絡（Kohonen網絡）的遙感影像融合方法，第5章介紹了基於支持向最機（SVM）的遙感影像融合打法，第6章給出了遙感影像融合質量評價標準，第7章介紹了多源遙感影像融合在土地覆蓋分類中的應用，第8章進行了總結和展望。全書內容充實，由淺入深，循序漸進，可讀性強。
本書可作為遙感科學與技術、地理信息系統等專業的高年級本科生、研究生的參考用書，也可為遙感應用領域的相關人員提供技術參考

前言
1 緒論
1.1 研究背景
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 國外研究現狀
1.2.2 國內研究現狀
1.3 研究內容
1.3.1 研究內容
1.3.2 研究方法
1.3.3 技術路線
1.4 本書結構
參考文獻
2 遙感影像融合的概念、層次及方法
2.1 遙感影像融合的概念
2.1.1 數據融合的含義
2.1.2 遙感影像融合的新定義
2.2 遙感影像融合的層次
2.3 遙感影像融合的方法
2.3.1 像素級影像融合方法
2.3.2 特徵級影像融合方法
2.3.3 決策級影像融合方法
2.3.4 融合方法比較
2.4 常用的融合方法實驗與分析
2.5 本章小結
參考文獻
3 數據選擇及數據準備
3.1 實驗數據的選擇
3.2 實驗數據的影像配準
3.2.1 影像配準方法
3.2.2 影像配準實驗
3.3 配準數據的格式化
3.3.1 數據規則化
3.3.2 訓練數據格式化
3.4 本章小結
參考文獻
4 基於改進的自組織映射網絡的遙感影像決策級融合方法
4.1 自組織映射網絡結構
4.1.1 Kohonen網絡算法
4.1.2 Kohonen網絡模型的改進
4.2 基於改進的Kohonen網絡的遙感影像決策級融合
4.2.1 融合模型
4.2.2 融合規則
4.3 融合實驗與分析
4.3.1 基於Kohonen網絡的影像融合實驗
4.3.2 基於改進的Kohonen網絡的影像融合實驗
4.4 本章小結
參考文獻
5 基於支持向量機的遙感影像決策級融合方法
5.1 支持向量機方法
5.1.1 最優分類超平面
5.1.2 構造支持向量機
5.2 基於支持向量機的遙感影像決策級融合
5.2.1 融合模型
5.2.2 融合規則
5.3 融合實驗與分析
5.3.1 融合實驗
5.3.2 融合結果分析
5.4 本章小結
參考文獻
6 遙感影像決策級融合質量評價
6.1 主觀定性評價
6.1.1 光譜分辨率評價
6.1.2 空間分辨率評價
6.2 客觀定量分析
6.2.1 分類精度評價
6.2.2 熵與聯合熵及平均梯度
6.2.3 偏差指數
6.3 遙感影像決策級融合質量評價標準
6.3.1 定性評價
6.3.2 以圖像分類精度為標準的定量分析
6.4 決策級融合結果質量評價
6.5 本章小結
參考文獻
7 決策級影像融合在土地覆蓋分類中的應用
7.1 基於神經網絡的遙感影像土地覆蓋分類實驗
7.2 決策級影像融合在土地覆蓋分類中的應用評價
7.3 多源遙感影像分類融合應用系統框架的建立
7.4 本章小結
參考文獻
8 總結與展望