遙感數(shù)據(jù)自動化處理方法與程序設(shè)計

《地球觀測與導(dǎo)航技術(shù)叢書》出版說明
前言
第1章 緒論
1.1 遙感系統(tǒng)的一體化協(xié)同趨勢
1.2 業(yè)務(wù)系統(tǒng)的自動化
1.3 遙感影像自動配準
1.4 目標的自動融合提取
主要參考文獻
第2章 自動配準算法
2.1 引言
2.2 結(jié)合空間輔助面特征的區(qū)域自動配準方法
2.2.1 空間輔助面自動配準的基礎(chǔ)
2.2.2 實驗與分析
2.3 虛擬匹配窗口與SIFT自動配準方法
2.3.1 歸一化SIFT描述子提取的步驟
2.3.2 基于虛擬匹配窗口的SIFT算法流程
2.3.3 SIFT匹配點對結(jié)構(gòu)信息的一致性檢驗
2.3.4 影像配準
2.3.5 配準精度驗證方法
2.3.6 歸一化SIFT算法實驗與分析
2.3.7 基于虛擬匹配窗口的SIFT算法實驗與分析
2.3.8 基于結(jié)構(gòu)信息的SIFT算法實驗與分析
2.4 自適應(yīng)NSCT算法
2.4.1 NSCT與自適應(yīng)
2.4.2 NSCT自適應(yīng)基礎(chǔ)
2.4.3 實驗與分析
2.5 本章小結(jié)
主要參考文獻
第3章 禁忌免疫與自動配準
3.1 引言
3.2 禁忌免疫影像自動配準基礎(chǔ)
3.2.1 自適應(yīng)影像全局邊緣提取
3.2.2 禁忌免疫自動搜索
3.3 影像配準基本技術(shù)流程
3.4 實驗與分析
3.5 本章小結(jié)
主要參考文獻
第4章 目標的自動融合識別
4.1 引言
4.2 單個目標融合識別基礎(chǔ)
4.3 實驗與分析
4.4 多個目標融合識別基礎(chǔ)
4.5 實驗與分析
4.6 本章小結(jié)
主要參考文獻
第5章 鄰近效應(yīng)測量與校正的自動化
5.1 鄰近效應(yīng)測量設(shè)計
5.2 鄰近效應(yīng)野外測量
5.2.1 ADS40地面同步測量
5.2.2 Landsat-5地面同步測量
5.2.3 ASTER地面同步測量
5.3 像元PST分析
5.3.1 ADS40同步實測數(shù)據(jù)分析
5.3.2 TM同步實測數(shù)據(jù)分析
5.4 鄰近效應(yīng)校正模型
5.5 遙感影像校正與分析
5.5.1 基于裸地的ADS40影像鄰近效應(yīng)校正
5.5.2 基于沙地的TM影像鄰近效應(yīng)校正
5.5.3 基于草地的ASTER影像鄰近效應(yīng)校正
5.6 本章小結(jié)
主要參考文獻
第6章 遙感影像中弱信息自動提取
6.1 遙感弱信息處理基礎(chǔ)
6.1.1 弱信息處理框架
6.1.2 MPH算法流程與作用
6.2 礦化弱信息快速自動提取
6.3 植被種群分帶樣方分析與信息提取
6.4 小麥全蝕病樣方分析與信息提取
6.5 本章小結(jié)
主要參考文獻
第7章 地震倒塌房屋自動識別
7.1 引言
7.2 紋理與形態(tài)學(xué)基礎(chǔ)
7.2.1 共生紋理特征
7.2.2 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)原理
7.3 地震倒塌房屋識別
7.4 地震倒塌房屋信息提取
7.5 實驗與分析
7.5.1 基本技術(shù)流程設(shè)計
7.5.2 汶川地震實例
7.5.3 海地地震實例
7.5.4 玉樹地震實例
7.6 本章小結(jié)
主要參考文獻
附錄 程序結(jié)構(gòu)設(shè)計
1 自動配準算法程序結(jié)構(gòu)設(shè)計
1.1 結(jié)合空間輔助面特征的區(qū)域自動配準
1.2 虛擬匹配窗口與SIFT自動配準方法
1.3 自適應(yīng)NSCT算法
2 禁忌免疫與自動配準
2.1 程序結(jié)構(gòu)設(shè)計
2.2 軟件操作界面
3 目標的自動融合識別
3.1 顯著性區(qū)域計算的影像語義分割
3.2 顯著性區(qū)域與脊線提取組合識別
4 鄰近效應(yīng)校正軟件
4.1 校正算法中需要的參量
4.2 程序結(jié)構(gòu)設(shè)計與輸入?yún)⒘抗?jié)點
5 弱信息自動提取軟件
5.1 程序結(jié)構(gòu)設(shè)計
5.2 軟件操作界面
6 地震倒塌房屋自動識別軟件
6.1 程序結(jié)構(gòu)設(shè)計
6.2 軟件操作界面
彩圖