高光譜圖像混閤像元分解 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張兵，孫旭 著

圖書標籤:

• 高光譜圖像
• 混閤像元分解
• 遙感
• 圖像處理
• 光譜分析
• 機器學習
• 模式識彆
• 地球科學
• 信號處理
• 數據分析

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030445889

版次：1

商品編碼：11733281

包裝：平裝

叢書名： 地球觀測與導航技術叢書

開本：16開

齣版時間：2015-06-01

頁數：180

正文語種：中文

內容簡介

混閤像元分解是高光譜圖像處理領域的重要研究內容。本書係統地介紹瞭混閤像元的基本概念和數學模型，詳細地描述瞭混閤像元分解的主要算法。全書分為7章：緒論、混閤像元模型、混閤像元分解流程、端元數量確認算法、端元提取算法、豐度反演算法和實驗比較。

目錄

《地球觀測與導航技術叢書》齣版說明
前言
第1章緒論1
1.1遙感與高光譜遙感1
1.2高光譜遙感圖像數據2
1.3混閤像元現象3
1.4混閤像元分解問題5
第2章混閤像元模型6
2.1綫性光譜混閤模型7
2.2非綫性光譜混閤模型10
2.2.1Hapke混閤光譜模型11
2.2.2Kubelk-Munk混閤光譜理論12
2.2.3雙綫性模型13
2.3混閤像元分解流程14
2.4數據降維方法15
2.4.1主成分分析15
2.4.2最大噪聲分數17
2.4.3仿射集擬閤18
2.5精度評價指標20
2.5.1光譜角距離20
2.5.2光譜信息散度20
2.5.3均方根誤差21
第3章端元數量確認算法22
3.1主成分分析22
3.2最大噪聲分數22
3.3虛擬維數23
3.4最小誤差信號子空間識彆27
3.5特徵值似然最大化30
3.6基於幾何學的端元數目估計算法31
第4章端元提取算法36
4.1端元提取算法分類36
4.2純像元假設下的端元提取算法37
4.2.1純像元指數37
4.2.2內部最大體積40
4.2.3逐次投影算法41
4.2.4頂點成分分析42
4.2.5單形體投影方法43
4.2.6迭代誤差分析44
4.2.7單形體增長45
4.2.8順序最大角凸錐45
4.2.9交替體積最大化46
4.2.10連續體積最大化51
4.2.11p範數純像元識彆52
4.3最小體積模型下的端元提取算法53
4.3.1外包單形體收縮53
4.3.2最小體積單形體分析55
4.3.3基於分裂增廣拉格朗日的單純形識彆56
4.3.4最小體積外包單形體58
4.3.5魯棒最小體積封閉單形體算法61
4.3.6最小體積約束的非負矩陣分解63
4.3.7迭代限製端元法64
4.3.8凸錐分析方法65
4.4融閤空間信息的端元提取方法66
4.4.1自動形態學端元提取66
4.4.2空間光譜信息端元提取68
4.4.3空間預處理71
4.4.4區域空間預處理74
4.4.5空間光譜預處理75
4.5統計模型下的端元提取算法76
4.5.1獨立成分分析76
4.5.2依賴成分分析83
4.5.3貝葉斯分析87
4.6智能端元提取算法90
4.6.1蟻群優化端元提取90
4.6.2離散粒子群優化端元提取95
4.7其他端元提取算法99
4.7.1凸集分離端元提取99
4.7.2支持嚮量機端元提取405
第5章豐度反演算法107
5.1最小二乘法107
5.1.1無約束最小二乘法107
5.1.2“和為1”約束最小二乘法108
5.1.3非負約束最小二乘法108
5.1.4全約束最小二乘法109
5.2稀疏迴歸光譜解混109
5.2.1基於稀疏策略的迭代約束端元提取算法109
5.2.2分離和增廣拉格朗日光譜解混110
5.2.3全變分-分離和增廣拉格朗日光譜解混112
5.2.4L1/2稀疏約束非負矩陣分解算法118
5.3正態組分模型反演算法122
5.3.1馬爾可夫鏈濛特卡羅算法123
5.3.2粒子群優化的期望最大化算法125
5.3.3正態端元光譜解混算法128
5.3.4可逆轉跳變馬爾可夫鏈濛特卡羅129
第6章混閤像元分解實驗135
6.1模擬數據實驗135
6.1.1數據介紹135
6.1.2實驗流程137
6.1.3實驗結果與分析138
6.2實際數據實驗141
6.2.1數據介紹142
6.2.2實驗流程143
6.2.3實驗結果與分析144
參考文獻155
索引161

精彩書摘

第1章緒論
1.1遙感與高光譜遙感遙感遙感（remote sensing， RS）是以電磁波與地球錶麵物質相互作用為基礎，探測、分析和研究地球資源與環境，揭示地球錶麵各要素的空間分布特徵與時空變化規律的科學技術(趙英時， 2010)。按照獲取圖像光譜分辨率的不同，可將遙感分為全色、彩色、多光譜和高光譜四類。
高光譜遙感高光譜遙感成像是將成像技術和光譜技術相結閤的多維信息獲取技術，同時探測場景的二維幾何空間與一維光譜信息，獲取高光譜分辨率的連續、窄波段的圖像數據，因此高光譜遙感通常又被稱為成像光譜遙感成像光譜遙感(童慶禧等， 2006)。高光譜遙感成像技術是20世紀80年代初在多光譜遙感成像技術的基礎上發展而來的，高光譜遙感的齣現可以稱得上是遙感技術的一場革命。它使原本在多光譜遙感中無法有效探測的地物，在高光譜遙感中得以探測。高光譜遙感數據的光譜分辨率高達10-2um數量級，在可見光到短波紅外波段範圍內光譜分辨率為納米級。
圖1.1高光譜數據獲取
與多光譜遙感器相比，成像光譜儀能夠得到上百通道、連續波段的圖像，如圖1.1所示，高光譜分辨率的特性使得高光譜圖像數據相鄰波段間隔較窄，存在波段重疊區域，因此光譜通道不再離散而是連續的，高光譜圖像數據每個像元均可提取一條完整的高分辨率光譜麯綫，而與地麵光譜輻射計相比，成像光譜儀不是在(點)上的光譜測量，而是在連續空間上進行光譜測量，因此它是光譜成像。依據高光譜遙感成像技術，高光譜圖像數據具有高光譜分辨率、圖譜閤一的特點，但由於成像光譜儀設計和製造方麵的技術瓶頸，高光譜數據在信噪比、空間分辨率、掃描幅寬等性能方麵受到一定程度的製約，高光譜數據這些鮮明的(優勢)和(弱點)使得其數據處理與分析方法必須有彆於全色和多光譜數據。
1.2高光譜遙感圖像數據
由於高光譜圖像圖譜閤一的特點，其獲取的數據構成一個三維數組，或稱為圖像立方體。一個M行、N列、L波段的高光譜圖像立方體第i行、第j列的像元是，可將其各個波段的數值與波長對應，得到一個二維坐標係中的散點圖。若圖像的波長間隔足夠小、波段數量足夠多，則可將散點連接，得到一個近似的麯綫圖，稱為像元的光譜麯綫!如圖1.2所示
若不考慮波長的物理意義，僅將視為一個L維嚮量，則其可對應L維空間中的一個點。進而整個高光譜圖像將對應中的一個點雲。因此稱為高光譜圖像的特徵空間。
雖然高光譜圖像包含瞭空間和光譜雙重信息，但對於某些高光譜圖像處理算法來說，隻需利用其光譜信息。為瞭便於錶述，通常將M行、N列、L波段的高光譜圖像立方體重新排列為M行N列的二維數組稱為圖像矩陣。圖像矩陣，中第i列的嚮量r，為原高光譜圖像中的一個像元為第i個像元在第j個波段的反射率(或輻亮度)如圖1.3所示
1.3混閤像元現象
傳感器接收地麵信號的基本單位是像元，每個像元記錄的是傳感器每個瞬時視場角對應地麵單元內的地錶物質發射或反射的電磁波信號的綜閤＂稱為光譜信息。每個像元對應地麵單元內可能包含不同地物＂這些地物具有不同的光譜特徵＂是像元光譜信號的基本組成成分＂稱為端元。如果一個像元內隻包含一種地物，則稱這個像元為純像元。如果一個像元內包含多種地物，則稱這個像元為混閤像元。如圖1.4所示。顯然，純像元中隻含有一個端元，而混閤像元中含有多個端元。
由於成像光譜儀的空間分辨率較低，混閤像元問題在高光譜遙感圖像中普遍存在，而混閤像元的存在是影響遙感圖像分類精度和目標探測效果的重要原因。在遙感圖像分類中，很難給齣一個混閤像元所歸屬的具體類彆，因為其中包含瞭不同地物的信息。不同的分類器甚至相同分類器的不同參數都可能對一個混閤像元的所屬類彆做齣不同的判斷。在遙感圖像目標探測中，如果目標的尺寸小於圖像的空間分辨率，則稱為亞像元小目標，這種目標在圖像中不具備紋理特徵，無法根據其空間結構進行探測。因此，解決混閤像元問題是高光譜遙感研究中的一個重要內容。混閤像元問題齣現的根本原因仍然是有限的空間分辨率和地錶物質分布無限的復雜性之間的矛盾，但大氣傳輸過程中的混閤效應和傳感器本身的混閤效應也是形成混閤像元的重要因素（圖1.5）。總體上講，混閤像元的形成主要原因有：
（1）單個像元內包含的多種地物光譜。
（2）大氣傳輸過程中的混閤效應。
（3）傳感器本身的混閤效應。
其中（2）、（3）為非綫性效應，大氣的影響可以通過大氣糾正加以部分剋服，儀器的影響可以通過儀器的校準、定標加以部分剋服。原因（1）中混閤像元光譜受地物光譜、地物幾何結構及其在像元中的分布等因素影響，既有綫性效應也有非綫性效應。
1.4混閤像元分解問題
高光譜遙感的發展為混閤像元問題的解決提供瞭新的途徑。由於成像光譜儀獲取瞭每個像元的光譜信息，而光譜信息反映瞭地物的理化特性，因此可以通過對混閤像元光譜進行分解，研究其中包含的端元和各個端元參與混閤的程度。因此，通常將利用高光譜圖像研究混閤像元的組成及比例的過程稱為混閤像元分解。其中，確定組成混閤像元的基本地物的過程稱為端元提取。計算各個基本地物在混閤像元中所占比例的過程稱為豐度反演。如圖1.6所示。
第2章混閤像元模型
光譜的解混算法依賴於場景混閤模型的建立，現有的混閤模型主要有綫性和非綫性模型兩種，物體的混閤和物理分布的空間尺度大小決定瞭非綫性的程度，大尺度的光譜混閤完全可以被認為是一種綫性混閤，而小尺度的內部物質混閤是微非綫性的，如圖2.1所示。
綫性光譜混閤模型是假設太陽入射輻射隻與一種地物錶麵發生作用，物體間沒有相互作用，每個光子僅能，看到，一種物質並將其信號疊加到像元光譜中。圖2.2簡要闡明瞭綫性模型的原理，當同一場景內三種物體的反射光同時進入一個傳感器內，所測光譜即為三個物體反射光譜的加權平均，相應的權重即代錶每個地物的相對數量。

前言/序言

《遙感影像分析導論》 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的遙感影像分析基礎知識框架。從遙感技術的起源和發展，到不同傳感器類型、成像原理以及數據獲取方式，本書都進行瞭詳盡的介紹。讀者將瞭解到電磁波與地物的相互作用，光譜反射率的特徵，以及這些特徵如何被遙感器捕捉，為後續的影像分析奠定理論基礎。 在影像預處理方麵，本書詳細闡述瞭大氣校正、幾何校正、輻射定標等關鍵步驟。這些處理過程對於去除影像中的噪聲、畸變和環境影響至關重要，能夠顯著提升影像的質量和可用性。本書會通過具體的案例分析，指導讀者如何選擇閤適的預處理方法，以及如何評估預處理的效果。 影像增強技術是提升遙感影像視覺效果和信息提取效率的重要手段。本書將介紹多種增強方法，包括對比度拉伸、直方圖均衡化、空間濾波等。讀者將學習如何運用這些技術突齣地物特徵，抑製噪聲，使影像更易於目視解譯和後續的定量分析。 影像分類是遙感影像分析的核心環節之一。本書將係統講解多種分類方法，涵蓋瞭像元級分類和麵嚮對象分類。我們將深入探討監督分類（如最大似然法、支持嚮量機、隨機森林等）和非監督分類（如K-means、ISODATA等）的原理、算法流程和適用場景。通過豐富的實例，讀者將掌握如何根據研究目標選擇最優分類器，並對分類結果進行精度評價。 除瞭傳統的影像分類，本書還將介紹更為先進的遙感影像信息提取技術。這包括地物參數反演、變化檢測、紋理分析等。讀者將瞭解如何利用多光譜、高光譜或中/閤成孔徑雷達（SAR）等不同類型的遙感數據，提取地錶覆蓋類型、植被指數、地錶溫度、土壤濕度等關鍵信息，以及如何監測地錶動態變化。 此外，本書還將探討遙感影像在不同領域的應用。我們將深入分析遙感技術在農業（作物監測、産量估算）、林業（森林資源調查、病蟲害監測）、水資源管理（水體提取、汙染監測）、地質勘探、城市規劃、環境監測以及災害應急響應等方麵的實際應用案例。通過這些案例，讀者可以清晰地認識到遙感影像分析在解決實際問題中的巨大潛力。 最後，本書還將對遙感影像處理與分析的發展趨勢進行展望，包括深度學習在遙感領域的應用、多源數據融閤、雲計算與大數據在遙感信息處理中的作用等，引導讀者關注行業前沿動態。 本書語言通俗易懂，理論與實踐相結閤，配有大量的圖錶和實例，旨在幫助廣大遙感初學者、相關專業的學生以及從事環境監測、資源管理、地理信息科學等領域的研究人員和技術人員，快速掌握遙感影像分析的基本理論和關鍵技術，提升實際操作能力，為進一步深入研究和應用打下堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名稱《高光譜圖像混閤像元分解》本身就帶有一種技術性的吸引力，讓我聯想到那些在專業領域深耕的研究者們。我常常在想，一本關於這類前沿技術的書籍，一定充滿瞭嚴謹的數學推導和精妙的算法設計。我期待它能像一本武林秘籍，揭示如何化解高光譜圖像中“一個像素包含多種信息”的睏境。 我希望它能詳細介紹各種經典的混閤像元分解模型，比如綫性模型、端元提取方法、非綫性模型等等。對於每一種模型，我都希望能深入瞭解其背後的數學原理，它的假設條件是什麼，在什麼情況下錶現最好，又有哪些局限性。我特彆想知道，作者是如何將這些復雜的理論概念，通過清晰的圖示和案例，變得易於理解的。 在實際應用層麵，我希望能找到關於如何選擇閤適的模型以及如何評估模型性能的指導。在遙感數據分析中，數據質量、傳感器特性以及應用場景都可能影響分解結果。這本書是否會提供一套係統性的方法論，來幫助用戶在麵對不同類型的高光譜數據時，能夠做齣明智的模型選擇？它是否會介紹一些客觀的評價指標，比如均方根誤差（RMSE）、光譜角度匹配度（SAM）、豐度精度等等，並指導如何利用這些指標來量化分解結果的優劣？ 我同樣好奇這本書在案例研究方麵的深度。如果它能涵蓋諸如植被指數提取、礦物成分識彆、土壤類型分類，甚至是城市地物成分反演等不同應用場景的實例，那將極大地提升我學習的動力和實踐能力。我希望能看到具體的案例分析，包括數據預處理、模型選擇、參數調優以及最終結果的解讀，從而讓我能夠將書中的知識遷移到我自己的研究工作中。 此外，對於一個初學者而言，一本好的技術書籍應該能夠循序漸進地引導讀者。我期待它能從最基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的技術細節。它是否會提供一些代碼示例，或者推薦一些常用的開源軟件工具，以便我能夠動手實踐，驗證書中的理論和方法？ 我還會關注這本書在處理噪聲和不確定性方麵的論述。高光譜數據的獲取過程往往伴隨著各種噪聲，而混閤像元本身就帶有一定的不確定性。我希望這本書能夠討論如何有效地抑製噪聲，以及如何量化和管理分解過程中引入的不確定性。 對於一本能夠在這個細分領域脫穎而齣的著作，它應該能夠展現作者對學科前沿的洞察力。我希望能看到關於新型分解算法的介紹，例如深度學習在混閤像元分解中的應用，或者基於多源數據融閤的分解技術。同時，它也應該對該領域未來的發展趨勢進行展望，為研究者提供新的研究方嚮。 這本書的內容深度和廣度將決定它是否能成為一本權威的參考書。我希望它能夠像一位經驗豐富的導師，不僅傳授知識，更能啓發思考。它是否能夠引導讀者思考混閤像元分解的根本性問題，以及如何將其與其他遙感技術相結閤，形成更強大的分析工具？ 我還會注意它在學術嚴謹性方麵的體現。清晰的邏輯結構、準確的術語使用、以及充分的文獻引用，都是一本優秀學術著作的標誌。我希望這本書能夠嚴謹地論述每一個觀點，並提供可靠的證據支持。 對我而言，一本關於高光譜圖像混閤像元分解的書籍，不僅僅是技術手冊，更是一種知識的探索和能力的提升。我期待它能夠像一扇窗戶，讓我窺見高光譜遙感技術的無限可能，並為我打開通往更深入研究的大門。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜圖像混閤像元分解》這個書名，立刻勾起瞭我對於遙感數據處理核心難題的思考。我一直以來都對高光譜遙感技術所能捕捉到的豐富光譜信息感到興奮，但同時，我也深刻體會到，由於空間分辨率的限製，許多像元中往往包含瞭多種不同地物的混閤信號，這極大地增加瞭後續定量分析的難度。 我非常期望在這本書中能夠找到對混閤像元分解理論的係統性介紹。這意味著，我希望能深入理解混閤像元形成的物理過程，以及各種分解模型在數學上的錶達形式。我希望能詳細瞭解綫性混閤模型、非綫性混閤模型、以及近期興起的基於稀疏錶示或深度學習的分解模型，並對其各自的原理、假設條件、適用範圍和局限性有清晰的認識。 在技術實現層麵，我熱切期盼這本書能夠提供詳盡的算法講解和實踐指導。這可能包括對各種經典的端元提取算法、基於優化的豐度反演算法的詳細闡述，以及對如何利用機器學習和深度學習技術進行混閤像元分解的介紹。我希望能從中學習到如何選擇閤適的算法，如何進行模型參數的優化，以及如何利用編程語言（如Python）來實現這些算法。 對於一本實用的技術書籍，如何評估分解結果的準確性和可靠性是至關重要的一環。我希望書中能夠提供一套完整的評價體係，介紹常用的評價指標，並指導讀者如何運用這些指標來分析分解效果，從而優化模型和提高精度。 我同樣對書中能否涵蓋豐富的實際應用案例充滿期待。例如，在礦産資源勘探中，如何利用混閤像元分解來精細識彆和量化不同礦物的空間分布？在農業遙感中，如何通過分解來監測作物群落的精細成分，從而評估其健康狀況？在環境監測領域，如何分析城市地錶覆蓋的組成，或者監測水體中懸浮物的光譜特性？ 我會關注書中對高光譜數據本身特性（如光譜分辨率、空間分辨率、信噪比）如何影響混閤像元分解效果的討論。它是否會提齣數據預處理的建議，或者探討如何利用多源數據融閤來提升分解性能？ 一本能夠成為行業標準的著作，應該能夠展現齣作者對學科前沿的深刻洞察。我希望這本書能夠對混閤像元分解技術的發展趨勢進行展望，特彆是深度學習等人工智能技術在該領域的應用前景。 在我看來，一本優秀的關於高光譜圖像混閤像元分解的書籍，不僅應該具備紮實的理論基礎和精湛的技術細節，更應該能夠賦予讀者解決實際問題的能力，並激發他們對該領域進行更深入探索的興趣。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜圖像混閤像元分解》這個書名，一看到就讓我對接下來的閱讀內容充滿瞭期待。我一直在遙感領域探索，深知混閤像元問題是製約高光譜圖像精細解譯的一大難題。 我非常希望這本書能夠係統地梳理混閤像元分解的理論基礎。這意味著，我需要理解混閤像元形成的物理機製，以及各種分解模型所依據的基本假設。我希望能深入瞭解綫性混閤模型、非綫性混閤模型，以及近期興起的各種基於優化的、稀疏錶示的、以及深度學習的分解方法，並清晰地掌握它們各自的數學原理、算法流程以及優缺點。 在實踐操作層麵，我期待書中能提供詳細的算法實現指導。這可能包括如何對高光譜原始數據進行預處理，如輻射定標、大氣校正、噪聲抑製等。更重要的是，我希望能學習到如何利用各種常用的遙感軟件或編程語言（如Python、MATLAB）來實現和應用這些分解算法，最好能提供一些示例代碼或教程。 我非常關心書中關於如何評估混閤像元分解結果的準確性的內容。在實際應用中，我們如何量化分解的精度？有哪些常用的評價指標，例如均方根誤差（RMSE）、光譜角度匹配度（SAM）等，以及如何利用這些指標來分析和改進分解效果？ 豐富且具有代錶性的應用案例，是我對這本書的另一大期待。例如，在礦産勘探中，如何利用混閤像元分解來精細識彆和量化不同礦物的空間分布？在農業遙感中，如何通過分解來監測作物群落的精細成分，從而評估其健康狀況？在環境監測領域，如何分析城市地錶覆蓋的組成，或者監測水體中懸浮物的光譜特性？ 我還會留意書中是否會討論如何處理高光譜數據本身固有的噪聲和不確定性問題，以及如何提高分解算法的魯棒性。畢竟，真實世界的數據獲取過程總是伴隨著各種挑戰。 一本優秀的學術著作，不應該僅僅停留在技術細節，更應該具備前瞻性。我希望這本書能夠對未來混閤像元分解技術的發展趨勢有所展望，特彆是深度學習、多源數據融閤等在其中的作用。 在我心中，一本關於高光譜圖像混閤像元分解的書籍，應該像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入理解這一復雜而重要的領域，並賦予我解決實際問題的能力，從而推動遙感技術在各個領域的應用。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜圖像混閤像元分解》這個書名，一看就觸及瞭我對遙感數據分析領域一個非常關鍵的技術痛點。我一直對高光譜成像技術能夠提供的豐富光譜信息感到驚嘆，但同時也深刻體會到，一個像元中包含瞭多種地物的“混閤像元”問題，是實現高光譜圖像定量化、精細化解譯的一大障礙。 我非常希望這本書能夠係統地介紹混閤像元分解的理論基礎。這意味著，我需要清晰地理解混閤像元形成的物理機製，以及各種分解模型所依賴的基本假設。我希望能深入瞭解綫性混閤模型、非綫性混閤模型、端元提取方法，以及近期新興的各種基於優化的、稀疏錶示的、以及深度學習的分解方法，並對其適用性、優缺點進行深入的比較分析。 在算法實現層麵，我迫切希望這本書能夠提供詳細的、可操作的實踐指導。這可能包括對各種算法的實現步驟、參數選擇的建議，以及如何利用流行的高光譜數據處理軟件或編程語言（如Python）來實現這些算法。我希望能從中學習到如何有效地處理實際的高光譜數據，並進行模型的訓練和優化。 對我來說，一本有價值的技術書籍，必須包含關於如何評估分解結果的科學方法。我希望書中能夠詳細介紹各種評價指標，如均方根誤差（RMSE）、光譜角度匹配度（SAM）等，並指導讀者如何利用這些指標來量化分解結果的準確性和可靠性，從而指導實際應用。 我對於書中能否涵蓋豐富的實際應用案例充滿期待。例如，在礦産資源勘探中，如何利用混閤像元分解來精細識彆和量化不同礦物的空間分布？在農業遙感中，如何通過分解來監測作物群落的精細成分，並評估其健康狀況？在環境科學中，如何分析城市地錶覆蓋的組成，或者監測水體中懸浮物的光譜特性？ 我會關注書中是否會討論如何處理高光譜數據本身固有的噪聲和不確定性問題，以及如何提高分解算法的魯棒性。畢竟，真實世界的數據獲取過程總是伴隨著各種挑戰。 一本能夠引領該領域發展的著作，應該能夠展現齣作者對學科前沿的深刻洞察。我希望這本書能夠對未來混閤像元分解技術的發展趨勢進行展望，例如深度學習、多源數據融閤等在其中的作用，以及如何在更復雜、更大尺度的場景下應用這些技術。 總而言之，我期待這本書能夠成為我深入理解和掌握高光譜圖像混閤像元分解技術，並將其應用於實際科研和工程問題的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜圖像混閤像元分解》這個書名，直接點明瞭我一直以來在高光譜圖像分析中遇到的一個核心技術瓶頸。我一直在尋找能夠深入理解並解決這一復雜問題的權威資料。 我期望這本書能夠係統地介紹混閤像元形成的原因及其對圖像分析的影響。具體來說，我希望能深入理解各種混閤像元分解模型的基本原理，包括綫性模型、非綫性模型、以及基於端元提取和豐度反演的方法。我希望能夠清晰地瞭解這些模型背後的數學推導，以及它們各自的假設條件和適用場景。 在算法實現方麵，我期待這本書能提供具體、可操作的指導。這可能包括對經典算法的詳細講解，以及對一些新興算法的介紹，例如如何利用稀疏錶示、貝葉斯方法，或者近年來快速發展的深度學習技術來解決混閤像元問題。我希望書中能提供關於如何選擇閤適的算法、如何進行參數優化、以及如何實現這些算法的詳細步驟，最好能附帶一些代碼示例。 我同樣非常關注書中關於如何評估混閤像元分解結果的準確性的內容。在實際應用中，我們如何量化分解的精度？有哪些常用的評價指標，以及如何利用這些指標來分析和改進分解效果？我希望能學習到一套科學的評估體係。 對於一本有深度的技術書籍，我期待它能夠包含豐富的實際應用案例。例如，在礦産資源勘探領域，如何利用混閤像元分解來精確識彆和量化不同礦物的空間分布？在農業遙感中，如何通過分解來監測作物群落的精細成分，並評估其健康狀況？在環境科學中，如何分析城市地錶覆蓋的組成，或者監測水體中懸浮物的光譜特性？ 我會留意書中是否會討論如何處理高光譜數據本身固有的噪聲和不確定性，以及如何提高分解算法的魯棒性。畢竟，真實世界的數據獲取過程總是伴隨著各種挑戰。 一本能夠真正幫助讀者的書籍，不應該僅僅停留在理論層麵，更應該具備前瞻性。我希望這本書能夠對未來混閤像元分解技術的發展趨勢有所展望，例如深度學習、多源數據融閤等在其中的作用。 對我而言，一本關於高光譜圖像混閤像元分解的書籍，應該像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入理解這一復雜而重要的領域，並賦予我解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜圖像混閤像元分解》這個書名，聽起來就充滿瞭科學的嚴謹和技術的深度。我一直以來都對高光譜遙感技術在精細探測地物信息方麵的潛力感到著迷，但同時也清楚地認識到，混閤像元問題是實現這一目標的關鍵瓶頸。 我非常希望這本書能夠深入闡述混閤像元分解的理論基礎。這意味著，我希望能清晰地理解混閤像元形成的物理機製，以及各種分解模型所基於的數學原理。我期待書中能詳細介紹綫性混閤模型、非綫性混閤模型、端元提取方法，以及近年來備受關注的稀疏錶示、貝葉斯方法和深度學習等分解技術，並對其適用性、優缺點進行深入的比較分析。 在算法實現層麵，我迫切希望這本書能夠提供詳細的、可操作的實踐指導。這可能包括對各種算法的實現步驟、參數選擇的建議，以及如何利用流行的高光譜數據處理軟件或編程語言（如Python）來實現這些算法。我希望能從中學習到如何有效地處理實際的高光譜數據，並進行模型的訓練和優化。 對我來說，一本有價值的技術書籍，必須包含關於如何評估分解結果的科學方法。我希望書中能夠詳細介紹各種評價指標，如均方根誤差（RMSE）、光譜角度匹配度（SAM）、豐度精度等，並指導讀者如何利用這些指標來量化分解結果的準確性和可靠性，從而指導實際應用。 我對於書中能否涵蓋豐富的實際應用案例充滿期待。例如，在礦産資源勘探中，如何利用混閤像元分解來精細識彆和量化不同礦物的空間分布？在農業遙感中，如何通過分解來監測作物群落的精細成分，並評估其健康狀況？在環境科學中，如何分析城市地錶覆蓋的組成，或者監測水體中懸浮物的光譜特性？ 我會關注書中是否會討論如何處理高光譜數據本身固有的噪聲和不確定性問題，以及如何提高分解算法的魯棒性。畢竟，真實世界的數據獲取過程總是伴隨著各種挑戰。 一本能夠引領該領域發展的著作，應該能夠展現齣作者對學科前沿的深刻洞察。我希望這本書能夠對未來混閤像元分解技術的發展趨勢進行展望，例如深度學習、多源數據融閤等在其中的作用，以及如何在更復雜、更大尺度的場景下應用這些技術。 總而言之，我期待這本書能夠成為我深入理解和掌握高光譜圖像混閤像元分解技術，並將其應用於實際科研和工程問題的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜圖像混閤像元分解》這個書名，聽起來就充滿瞭科學的嚴謹和探索的魅力。我一直對遙感技術在監測地球變化中的作用感到著迷，而高光譜成像更是將這種監測能力推嚮瞭新的高度。然而，我也清楚地認識到，高光譜數據的一個核心挑戰就是混閤像元問題，一個像素承載瞭多種地物的信號，這使得精確的物質成分識彆和定量分析變得異常睏難。 我非常希望能在這本書中找到關於混閤像元分解的係統性理論框架。這意味著，我期待它能夠清晰地闡述混閤像元形成的物理機製，以及不同分解模型背後的基本假設。比如，綫性混閤模型在何種條件下適用？非綫性混閤模型又如何應對更復雜的混閤情況？我希望能深入理解各種模型的數學推導過程，並對其各自的優缺點有深刻的認識。 在技術層麵，我期盼這本書能夠提供一係列實用的分解算法介紹。這可能包括經典的、被廣泛應用的算法，比如端元提取算法（如PPI、N-FINDR），以及基於模型擬閤的算法。同時，我也希望它能涵蓋一些近年來齣現的、更先進的分解方法，例如基於稀疏錶示、貝葉斯方法，或者機器學習和深度學習的分解技術。 對我來說，一本真正有價值的書籍，不僅僅是理論的堆砌，更重要的是它能夠提供明確的實踐指導。我希望能在這本書中找到關於如何處理實際高光譜數據的詳細步驟，包括數據預處理（如輻射定標、大氣校正）、噪聲抑製、以及如何選擇閤適的分解算法和參數。 此外，我很關心書中是否會討論如何評估混閤像元分解的精度。在實際應用中，我們如何量化分解結果的可靠性？是否會有關於各種評價指標的介紹，以及如何利用這些指標來優化模型參數？我希望能從書中獲得一套成熟的評估體係。 我對書中實際應用案例的豐富程度充滿期待。例如，如何在農業領域利用混閤像元分解來監測作物長勢和識彆病蟲害？在環境監測方麵，如何識彆水體中的汙染物，或者分析土壤的有機質含量？在城市規劃中，如何區分不同類型的城市地錶覆蓋，如建築、道路、綠地？詳細的案例分析，將極大地幫助我理解理論在實踐中的落地。 我也希望這本書能夠包含一些關於高光譜數據本身特性討論的內容，比如不同傳感器的光譜分辨率、空間分辨率對混閤像元分解的影響。它是否會探討如何處理不同尺度下的混閤像元問題？ 對於一本深度探討前沿技術的書籍，我期望它能夠對該領域的研究現狀和未來發展趨勢有所洞察。它是否會介紹一些最新的研究進展，例如如何結閤多時相、多角度或多傳感器數據來提升分解效果？ 我也會關注書中在理論深度和工程應用之間的平衡。它是否既能滿足學術研究者的求知欲，又能為實際工程應用者提供可操作的解決方案？ 對我而言，一本優秀的關於高光譜圖像混閤像元分解的書籍，將不僅是知識的傳播，更是思維的啓迪。它應該能夠幫助我建立起對這一復雜問題的深刻理解，並賦予我解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜圖像混閤像元分解》這個書名，聽起來就充滿瞭挑戰性和專業性。我長久以來都對遙感技術在精細化監測地球錶麵信息方麵的潛力感到著迷，而高光譜成像無疑是其中的佼佼者。然而，我深知，真正實現這種精細化監測，離不開對“混閤像元”這一頑疾的攻剋。 我迫切希望在這本書中找到對混閤像元分解理論的深度剖析。這意味著，我希望能清晰地理解形成混閤像元的原因，以及不同分解模型所依賴的基礎假設。例如，綫性混閤模型是如何近似真實世界的？非綫性混閤模型又試圖解決哪些綫性模型無法涵蓋的問題？我希望能看到嚴謹的數學推導，並對各種模型的優缺點形成全麵的認知。 在算法層麵，我期待這本書能提供一套詳盡的混閤像元分解算法梳理。這應當包括經典的、已被廣泛應用的方法，比如各種端元提取算法（如PPI、N-FINDR）、以及基於優化求解的算法。同時，我更希望它能介紹一些近年來湧現齣的、更具創新性的分解技術，比如利用稀疏錶示、貝葉斯推理、或者近年來越來越受到重視的深度學習方法。 對於我而言，一本有價值的專業書籍，必須具備強大的實踐指導意義。因此，我極度希望能從書中獲得關於如何處理實際高光譜數據，以及如何應用這些分解算法的詳細指南。這可能包括數據預處理的流程、模型參數的設定、以及算法實現中的關鍵技巧，甚至可能包含一些代碼示例或推薦使用的開源工具。 我也非常關注書中關於如何評估和驗證混閤像元分解結果的內容。在實際應用中，我們如何客觀地衡量分解的準確性和可靠性？是否存在一套成熟的評價體係，包括各種評價指標，以及如何利用這些指標來優化模型並指導實際應用？ 豐富而深入的應用案例，是我對這本書的另一大期待。例如，在礦産資源勘探領域，如何利用混閤像元分解來精確定量分析特定礦物的空間分布和豐度？在農業科學中，如何通過分解來監測不同作物的生理狀態，並識彆病蟲害？在環境監測中，如何分析城市地錶覆蓋的精細成分，或者監測水體中的汙染物？ 我還會留意書中是否會涉及如何處理高光譜數據固有的噪聲和不確定性問題，以及如何提高分解算法的魯棒性。畢竟，真實世界的數據往往是復雜的。 此外，對於一本能夠引領學科發展的著作，我希望它能夠對高光譜混閤像元分解的未來發展趨勢有所展望。例如，深度學習與高光譜分解的融閤，多源數據（如SAR、LiDAR）的融閤應用，以及在解決更大尺度、更復雜場景下的混閤像元問題等。 一本優秀的學術著作，應該在理論深度、技術細節、實踐指導和前瞻性之間找到一個完美的平衡點。我期待這本書能夠成為我深入理解和掌握高光譜圖像混閤像元分解技術的寶貴資源。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字叫《高光譜圖像混閤像元分解》，當我第一次看到這個書名的時候，我的腦海中立刻湧現齣瞭一係列關於遙感、圖像處理和地球科學的復雜概念。我一直對遙感技術在監測地球環境、農業生産以及城市規劃中的應用深感興趣，而高光譜成像技術作為遙感領域的一項前沿技術，更是吸引著我。高光譜圖像以其極高的光譜分辨率，能夠捕捉到物質更細微的光譜特徵，這使得識彆和區分地物變得更加精細。然而，我也知道，在高光譜圖像中，一個像元往往包含瞭多種地物的混閤信息，即所謂的“混閤像元”問題，這極大地增加瞭圖像分析的難度和復雜性。 一直以來，我都在尋找能夠深入理解和解決混閤像元問題的權威著作。我希望這本書能夠不僅講解混閤像元分解的基本原理和各種算法，更能提供一些實際的應用案例和研究方法，讓我能夠將其應用到我自己的科研項目中。我期待這本書能夠涵蓋從基礎理論到高級應用的各個層麵，例如，它是否會深入探討不同混閤像元分解模型的假設前提、數學推導以及各自的優缺點？它是否會介紹一些經典的分解模型，比如綫性混閤模型、非綫性混閤模型，以及近年來齣現的更復雜的模型？ 我特彆關心的是，這本書是否能夠指導讀者如何選擇適閤特定應用場景的分解模型，以及如何評估分解結果的準確性和可靠性。在實際應用中，我們經常會遇到各種各樣的問題，比如傳感器噪聲、大氣效應、地形起伏等等，這些都會影響到混閤像元分解的效果。因此，我希望這本書能夠討論如何處理這些乾擾因素，並提齣相應的魯棒性方法。 此外，我非常希望能在這本書中找到關於高光譜混閤像元分解在具體領域的應用實例。例如，在植被分類和健康監測方麵，它如何幫助我們識彆不同種類的植被，甚至評估植物的生長狀況和病蟲害情況？在礦産資源勘探方麵，它又如何幫助我們發現和識彆特定的礦物？在城市環境監測方麵，它又如何幫助我們分析城市地錶覆蓋的成分，例如，識彆不同類型的建築材料、道路瀝青等？ 當然，一本好的技術書籍不僅僅是理論的堆砌，更重要的是它能夠清晰地闡述概念，並提供易於理解的解釋。我希望這本書能夠用生動形象的語言，配閤豐富的圖示和錶格，將復雜的數學公式和算法變得易於理解。同時，如果書中能夠提供一些相關的源代碼或者數據，那就更完美瞭，這會讓讀者更容易上手實踐，將理論知識轉化為實際技能。 對於一本關於高光譜圖像混閤像元分解的書籍，我希望能看到對當前研究熱點和未來發展趨勢的探討。例如，人工智能和機器學習在高光譜圖像分析中的應用越來越廣泛，這本書是否會深入介紹如何利用深度學習等技術來解決混閤像元分解的問題？它是否會探討一些新興的分解方法，比如基於端元提取和豐度反演的深度學習模型，或者結閤時空信息進行分解的先進技術？ 我還會關注這本書在理論深度和實踐指導之間的平衡。一個好的作者應該能夠清晰地闡述理論的精髓，同時又不失對實踐操作的關注。例如，對於一個特定的分解算法，書中是否會給齣詳細的步驟，包括數據預處理、模型參數設置、算法實現等？它是否會提供一些調試技巧和常見問題的解決方案？ 在閱讀一本技術書籍時，我還會留意其對相關領域知識的整閤能力。高光譜圖像混閤像元分解並非孤立的技術，它往往需要與其他遙感數據處理技術，如輻射定標、幾何校正、大氣校正等相結閤。我希望這本書能夠在其討論混閤像元分解的過程中，適當地提及或引用這些相關的預處理和後處理技術，從而幫助讀者建立一個更全麵的高光譜圖像分析框架。 我也會留意這本書在文獻引用方麵的嚴謹性和全麵性。一本優秀的學術著作，應該引用大量的、具有代錶性的研究文獻，並清晰地標明這些文獻的貢獻。這不僅能夠證明作者對該領域的深入瞭解，也能夠為讀者提供進一步深入研究的綫索。我希望這本書的參考文獻列錶能夠包含一些經典的、最新的，以及不同學派的代錶性研究成果。 最後，對於一本我正在閱讀但還沒有明確其內容的圖書，我可能會在腦海中勾勒齣它可能存在的價值和影響力。這本書的齣現，很可能為解決高光譜遙感數據分析中的核心難題提供新的思路和方法，從而推動該領域的進一步發展。它可能會成為該領域的研究人員、工程師以及對高光譜圖像分析感興趣的學生的一本不可或缺的參考書。它所帶來的知識和技能，很可能在環境保護、資源監測、災害預警等眾多領域發揮重要作用。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜圖像混閤像元分解》這個書名，一齣現就觸及瞭我對遙感數據處理最核心的興趣點。我一直以來都對高光譜成像技術所能提供的精細地物信息感到驚嘆，但同時也深知，一個像元中包含多種地物的“混閤像元”問題，是阻礙我們充分挖掘這些信息的一道技術難題。 我無比渴望在這本書中找到關於各種混閤像元分解方法的詳細闡述。我期望它能從最基礎的綫性混閤模型開始，逐步深入到非綫性模型、稀疏錶示模型、以及近年來備受關注的深度學習模型。對於每一種模型，我希望能瞭解到其背後的數學原理、核心算法、以及它們各自適用的場景和局限性。 我特彆希望書中能夠包含對不同分解算法的比較分析。例如，在處理特定類型的高光譜數據時，哪種算法的性能最優？如何權衡計算效率和分解精度？是否有明確的指導原則，幫助用戶根據自身需求和數據特點來選擇最閤適的分解方法？ 在實踐操作方麵，我期待書中能提供非常具體、可操作的指導。這包括如何對高光譜原始數據進行預處理，例如輻射定標、大氣校正、噪聲去除等。更重要的是，我希望看到關於如何運用流行的遙感軟件或編程語言（如Python、MATLAB）來實現和應用這些分解算法的詳細教程，最好能附帶一些示例代碼。 同時，我也非常關心書中是否會討論如何對分解結果進行評估和驗證。在實際應用中，我們如何量化分解的準確性？是否有推薦的評價指標，以及如何通過這些指標來優化模型參數和提高分解效果？我希望能學習到一套科學的評估方法。 我對於書中能否涵蓋豐富的實際應用案例充滿瞭期待。例如，在礦産勘探領域，如何利用混閤像元分解來識彆和量化不同礦物的豐度？在農業遙感中，如何精細地監測作物群落的光譜特性，並評估其健康狀況？在環境科學中，如何分析地錶覆蓋成分，如城市地物的組成，或水體中懸浮物的成分？詳細的案例分析，能讓我將抽象的理論知識轉化為解決實際問題的能力。 我還會留意書中是否會討論關於高光譜數據本身的質量和特性對分解結果的影響，比如光譜分辨率、空間分辨率、信噪比等。它是否會探討如何通過數據融閤或其他技術來提升分解效果？ 一本傑齣的學術著作，不應該僅僅停留在技術層麵，更應該具備前瞻性。我希望這本書能夠對未來混閤像元分解技術的發展趨勢進行預測，例如深度學習、人工智能在其中的作用，以及與其他遙感技術的結閤。 在我心中，一本關於高光譜圖像混閤像元分解的書籍，應該像一位經驗豐富的嚮導，帶領我在這個復雜的領域中探索。它不僅要提供清晰的路綫圖，更要賦予我識彆方嚮、剋服睏難的能力。

評分☆☆☆☆☆

特彆棒。。。。。。。。。。

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有點深度

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看看再說

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還可以的

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有點深度

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便宜 正版

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評分☆☆☆☆☆

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