红外高光谱成像原理及数据处理作 者: 杨忠东,李军伟,陈艳,陶涛,刘畅 著出版时间: 2015内容简介 《红外高光谱成像原理及数据处理》介绍了成像光谱技术的产生与发展、高光谱成像的基本概念与定律、成像方式、发展历程和典型产品以及高光谱成像技术在民用和军事领域的应用。系统地介绍了红外高光谱数据处理的完整工作流程,主要包括:数据的获取与测量、数据预处理、定标与校正、混合像元分解及端元提取。在红外高光谱数据分析与应用上,介绍了数据的降维与分类、异常检测与特征识别等,并通过实测数据给出了相应的实验结果。最后结合科研和工程实际,对后续高光谱成像技术的发展做了简要介绍。《红外高光谱成像原理及数据处理》可作为从事空间探测、对地观测、信息遥感等领域科研人员的参考资料,也可作为高等院校、科研院所的光学、光学工程、光信息科学与技术、信息科学等专业的专业用书,还可作为一般读者了解高光谱成像技术的参考读物。目录第1章 绪论1.1 图像技术的发展历史1.2 光谱技术的发展历史1.3 成像光谱技术的产生与发展1.4 小结参考文献第2章 高光谱成像机理与成像光谱仪2.1 基本概念与定律2.1.1 基本概念2.1.2 基本定律2.2 成像光谱仪成像方式2.2.1 成像光谱仪的空间成像方式2.2.2 成像光谱仪的光谱成像方式2.3 成像光谱仪的发展历程和典型产品2.3.1 国外成像光谱仪系统介绍2.3.2 我国成像光谱仪系统介绍2.4 高光谱遥感平台的发展2.4.1 近地遥感平台2.4.2 航空遥感平台2.4.3 航天遥感平台2.5 小结参考文献第3章 高光谱成像技术的应用3.1 民用领域的应用3.1.1 在地质学中的应用3.1.2 在海洋及内陆水环境监测中的应用3.1.3 在农业中的应用3.1.4 在大气环境监测中的应用3.1.5 在雾霾治理中的应用3.2 军事领域的应用3.2.1 战场情报侦察3.2.2 地雷探测3.2.3 弹道导弹助推段分辨3.2.4 海军作战3.2.5 探测核生化武器3.3 小结参考文献第4章 红外高光谱数据获取与测量4.1 测量系统建立4.1.1 测量原理与方法4.1.2 测量系统的改造4.1.3 辅助设备4.2 测量系统联调4.2.1 测量系统的定标4.2.2 几何初校正4.3 实验方案设计4.3.1 任务规划与参数设置原则4.3.2 GPS信号分析4.4 实验数据获取4.5 小结第5章 红外高光谱数据预处理5.1 原始高光谱数据去噪声处理5.1.1 暗电流噪声5.1.2 非均匀性噪声5.2 干涉数据去直流处理5.2.1 干涉图采样5.2.2 干涉图去直流5.3 干涉数据切趾处理5.3.1 仪器线型函数5.3.2 切趾函数5.3.3 切趾与分辨率的关系5.4 干涉数据相位校正5.4.1 相位误差产生的原因5.4.2 F0man卷积法5.4.3 Mertz乘积法5.5 干涉数据傅里叶变换5.6 小结参考文献第6章 红外高光谱成像定标与校正6.1 定标技术概述6.1.1 实验室定标6.1.2 星上定标6.1.3 替代定标6.2 红外高光谱成像仪辐射定标6.2.1 辐射定标原理6.2.2 辐射定标方法6.2.3 辐射定标实验6.3 红外高光谱成像仪光谱定标6.3.1 概述6.3.2 光谱定标方法6.3.3 光谱定标实验6.4 大气辐射传输校正6.4.1 大气校正原理6.4.2 大气校正方法6.4.3 大气校正实例6.5 高光谱遥感影像几何校正6.5.1 遥感影像几何变形的原因6.5.2 高光谱影像的几何粗校正6.5.3 基于地面控制点的几何精校正6.5.4 高光谱影像拼接6.6 小结参考文献第7章 混合像元分解7.1 基本概念及产生机理7.1.1 混合像元的概念7.1.2 混合像元产生的机理7.2 线性光谱混合模型及端元的描述7.2.1 模型的物理学描述7.2.2 模型的数学表达7.2.3 模型中端元的描述7.2.4 端元组分确定7.3 小结参考文献第8章 高光谱图像端元提取的常用算法8.1 传统端元提取算法8.1.1 纯像元指数法8.1.2 内部最大体积法8.1.3 误差迭代分解算法8.1.4 顶点成分分析法8.1.5 光学实时自适应光谱鉴别系统8.2 扩展端元提取算法8.2.1 基于特征端元的端元提取算法8.2.2 基于非负矩阵分解的端元提取算法8.2.3 基于盲信号分解的混合像元分解算法8.2.4 基于分层查找法的端元提取算法8.3 小结参考文献第9章 基于扩展数学形态学的端元提取算法9.1 数学形态学的基本概念及运算9.1.1 数学形态学的基本概念9.1.2 数学形态学的基本运算9.2 基于扩展数学形态学的端元提取算法9.2.1 算法描述9.2.2 算法流程及实验结果9.3 实验分析9.3.1 PPI算法端元提取实验9.3.2 N-FINDR算法端元提取实验9.3.3 实验对比与分析9.4 小结参考文献第10章 高光谱数据的分类10.1 高光谱数据分类概述10.1.1 有监督分类10.1.2 无监督分类10.2 主成分分析法10.2.1 主成分分析法简介10.2.2 主成分分析法的数学表述10.2.3 主成分分析法在高光谱上的应用10.3 聚类分析法10.3.1 聚类分析法简介10.3.2 聚类分析法的具体计算步骤10.3.3 聚类分析法在高光谱上的应用10.4 高光谱降维与分类10.4.1 高光谱降维和分类的基本思想10.4.2 高光谱降维和分类实例10.5 小结参考文献第11章 异常检测与特征识别11.1 高光谱图像异常检测11.1.1 高光谱异常检测的意义与难点11.1.2 经典的异常检测方法11.1.3 异常检测实例11.2 基于发射率曲线提取的红外高光谱目标识别11.2.1 发射率光谱曲线提取11.2.2 光谱匹配识别技术研究11.3 小结参考文献第12章 展望12.1 高光谱数据处理技术的发展12.2 从单平台到多平台协同发展12.3 从单类型数据到多源数据融合 上一篇: 光电二极管及其放大电路设计 下一篇: 图解光纤激光器入门