圖像對象層次的遙感影像分析 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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內容簡介

　　圖像對象層次的高分辨率遙感圖像信息獲取是近 十年來遙感應用領域的研究前沿。《圖像對象層次的遙感影像分析》係統地闡述瞭高 分辨率遙感圖像多尺度分析的基礎理論、算法實現、 尺度優化及其應用技術。首先，敘述瞭麵嚮地理對象 的遙感圖像分析方法的發展過程、高分辨率遙感影像 蘊含的地物信息。其後，分析瞭多種類型的遙感圖像 分割算法，重點講述瞭多尺度分析方法的理論基礎與 技術實現、優分割的尺度問題、集成邊緣信息的圖 像多尺度分析技術途徑等。探討瞭利用分割技 術實現圖像對象層次的遙感分類和變化檢測方法。結 閤實際需求，還給齣瞭高分辨率遙感圖像應用多尺度 分析的若乾案例。
　　本書可供從事遙感測繪、圖像處理、地理信息科 學等領域研究的人員和工程技術人員參考使用，也可 作為高等院校相關專業的教學和研究資料。

目錄

第1章 緒論
1.1 麵嚮地理對象的遙感圖像分析技術
1.1.1 概念
1.1.2 技術背景與曆程
1.1.3 GEOBIA思想與特色
1.2 GEOBIA發展與工具軟件
1.3 GEOBIA研究進展
1.3.1 分割尺度的選擇與優化
1.3.2 麵嚮對象的遙感信息獲取
1.3.3 麵嚮對象的遙感變化檢測
1.3.4 GEOBIA與地學知識的關聯
第2章 影像與圖像對象所蘊含的信息
2.1 高空間分辨率遙感影像
2.2 圖像對象中蘊含的信息
2.2.1 遙感影像中的物理量
2.2.2 地物波譜信息
2.2.3 圖像的顔色信息
2.2.4 紋理信息
2.3 圖像對象中的空間信息
2.3.1 幾何位置信息
2.3.2 關係特徵
2.3.3 形狀特徵
2.3.4 空間結構信息
2.3.5 空間信息的矢量錶達
第3章 圖像分割方法
3.1 相似性度量
3.2 圖像分割基礎
3.3 超像素圖像分割
3.4 均值漂移聚類圖像分割
3.5 紋理圖像分割
3.6 圖像混閤分割
3.6.1 圖像分割預處理
3.6.2 基於分水嶺變換的混閤分割算法
3.6.3 分割實驗與結果分析
第4章 遙感影像多尺度分析技術
4.1 遙感影像多尺度分割算法
4.1.1 多尺度分割算法原理
4.1.2 圖像對象的閤並
4.2 分割算法優化
4.2.1 波段選擇
4.2.2 分割參數選擇
4.2.3 分割過程描述
4.3 分割結果分析
4.3.1 分割策略對結果的影響分析
4.3.2 不同地物分割結果分析
4.4 算法的變化
4.4.1 分割中閤並代價的計算方法
4.4.2 生長點的選擇
4.4.3 閤並準則及次序
第5章 集成邊緣的多尺度分析
5.1 邊緣與多尺度分析
5.2 邊緣檢測
5.2.1 Canny邊緣檢測
5.2.2 SUSAN邊緣檢測
5.2.3 置信度邊緣檢測
5.3 邊緣引導的多尺度分割方法
5.3.1 邊緣獲取
5.3.2 邊緣約束的圖像分割
5.3.3 應用案例
第6章 圖像對象的最優分割
6.1 最優分割問題
6.2 全局最優分割尺度
6.3 圖像對象的最優分割尺度
6.3.1 算法原理
6.3.2 分割過程分析
6.3.3 基於顯著性麯綫的最優分割結果確定.
6.3.4 基於差異性的圖像對象識彆
6.4 圖像對象可分性理論分析
6.4.1 相鄰圖斑之間的分類可分性問題
6.4.2 分割過程中顯著性差異的變化
第7章 圖像分割精度評價
7.1 圖像分割精度評價概述
7.2 非監督評價方法
7.2.1 區域內部一緻性度量
7.2.2 區域差異性度量
7.2.3 復閤度量
7.2.4 基於邊界的分割評價
7.3 監督評價方法
7.4 應用案例
第8章 圖像對象分類及信息獲取
8.1 模糊聚類法
8.2 最鄰近分類法
8.3 支持嚮量機分類法
8.3.1 SVM分類基本原理
8.3.2 SVM分類實現途徑
8.3.3 決策樹支持嚮量機的遙感圖像分類
8.3.4 案例分析
第9章 基於圖像分割的變化檢測
9.1 遙感變化檢測法
9.1.1 遙感變化檢測的一般步驟
9.1.2 遙感變化檢測精度評價
9.2 基於圖像分割的變化檢測概述
9.3 麵嚮圖斑的直接遙感變化檢測法
9.3.1 區域協方差陣描述子
9.3.2 算法描述
9.4 案例分析
9.4.1 變化檢測法對分割尺度的依賴
9.4.2 特徵集成影像與圖斑協方差陣錶
9.4.3 結果討論
第10章 圖像對象層次的變化檢測
10.1 相關研究工作
10.2 算法基礎
10.3 方法描述
10.4 應用案例
10.4.1 變化檢測結果
10.4.2 與常規變化檢測方法比較
10.5 討論與結論
10.5.1 形狀變化意味著變化
10.5.2 有意義的圖像對象至關重要
第11章 圖像對象的形狀錶達及匹配
11.1 基於輪廓特徵的形狀匹配
11.1.1 基於圖像矩的形狀匹配
11.1.2 基於Sh印e Context的形狀匹配算法
11.1.3 基於MPHD的形狀匹配算法
11.2 雲和雲的陰影的形狀錶達及匹配
11.2.1 雲與雲陰影圖像對象獲取
11.2.2 雲與雲陰影圖像對象的匹配前處理.
11.2.3 匹配過程優化
11.2.4 雲及雲陰影替補
參考文獻
後記

前言/序言

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