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本書針對高光譜遙感影像數據的高維特性，從高維數據降維、特征波段選擇、混合像元光譜分解等角度展開研究，分別利用投影尋蹤、主成分分析、獨立分量分析、非線性主曲線等方法建立了一系列旨在提高高光譜遙感影像分類精度的特征提取與分類的算法，主要包括主成分方向和投影尋蹤方向相結合的特征組合方案、基于選元投影尋蹤的最優波段選擇、非線性混合光譜模型、基于獨立分量空間的混合像元光譜分解、基于非線性主曲線的降維和分類等內容。
本書可供從事高光譜遙感應用和研究領域及相關專業的高校教師、研究生、科研工作者學習參考。

第1章　緒論
　§1．1  引  言
　§1．2　高光譜遙感數據分析研究的關鍵問題
　§1．3　本書的研究內容
第2章　高光譜遙感數據分析
　§2．1　高維數據降維
　§2．2　高光譜遙感數據分析的主要方法
　§2．3　高光譜遙感數據分析的特點及問題
第3章  基于投影尋蹤的高光譜遙感影像特征提取與分類
　§3．1　投影尋蹤方法
　§3．2　基于投影尋蹤的特征提取與分類方案
　§3．3　面向易混分地類的投影尋蹤指標
　§3．4　基于投影尋蹤的特征提取與分類算法
　§3．5  主成分方向與投影尋蹤方向相結合的特征提取與分類
第4章　高光譜遙感影像的波段選擇
　§4．1　波段選擇方法
　§4．2　波段選擇的快速算法
　§4．3　波段選擇方法的評價
　§4．4　面向易混分地類的波段選擇方法
　§4．5　基于選元投影尋蹤的波段選擇方法
第5章　高光譜遙感影像的混合像元分解
　§5．1　概述
　§5．2　線性混合光譜模型及其解算
　§5．3　非線性混合光譜模型及其解算
　§5．4　基于特征空間的混合像元分解
第6章　非線性主曲線及其在高光譜遙感影像分類中的應用
　§6．1　主成分分析的非線性擴展
　§6．2　簡化的非線性主曲線算法及其應用
參考文獻