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| 編輯推薦： |
1.高光谱遥感原理与方法以高光谱遥感信息获取、处理、建模和应用为主线，并结合作者多年来的教学经验和研究成果，以满足广大科技工作者学习、研究和应用高光谱遥感技术的需求。
2.高光谱遥感原理与方法力求系统完整、便于自学，突出新方法、新技术和实用性，可作为研究生、本科生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。
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| 內容簡介： |
本书主要内容包括：高光谱遥感的概念、特点、数据表达及其发展概况；高光谱遥感机理和光谱仪；地物光谱数据获取与预处理；地物光谱分析与特征提取；高光谱定量估测建模技术；高光谱遥感技术的应用。
本书力求系统完整、便于自学，突出新方法、新技术和实用性，可作为普通高等学校研究生、本科生测绘课程的教材，也可作为工程技术人员的参考书。
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| 關於作者： |
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李西灿，山东农业大学信息学院，院长，教授，1996年10月本科毕业于同济大学，2005年6月毕业于中国农业大学，获硕士学位，2010年6月毕业于山东农业大学，获博士学位。主要研究方向为土地资源遥感监测及信息处理、高光谱遥感技术及应用、数字化技术及应用、模糊决策理论及应用、灰色决策理论及应用。主持与参与国家自然科学基金、国家863项目、国土资源部土地利用重点实验室开放基金项目、“十一五”国家科技支撑计划重大项目子课题等10余项。曾获国家测绘地理信息局科技进步一等奖、山东省环境科技奖二等奖、学校教学质量二等奖等。长期从事测量学、数字测图原理与方法、地籍测量等教学工作，具有丰富的教学改革经验；同时，广泛参加数字测图、地籍测量、GPS控制测量等测绘项目，具有丰富的工程实践经验；熟练掌握测量工作程序与测量技术规程。
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| 目錄：
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第1章绪论001
1.1 高光谱遥感的概念001
1.2 高光谱遥感的特点002
1.3 高光谱数据表达方式002
1.3.1 图像立方体002
1.3.2 光谱曲线004
1.3.3 光谱曲面004
1.4 高光谱遥感的发展概况005
1.4.1 高光谱遥感的仪器研制005
1.4.2 高光谱数据的分析技术005
1.4.3 高光谱遥感的应用007
第2章高光谱遥感机理和光谱仪009
2.1 高光谱遥感物理基础009
2.1.1 电磁波与电磁辐射009
2.1.2 基本电磁辐射定律011
2.1.3 太阳辐射与物质的相互作用013
2.2 高光谱非成像光谱仪017
2.2.1 地面地物光谱仪017
2.2.2 地面地物光谱仪的作用022
2.3 高光谱遥感机理022
2.3.1 基本概念022
2.3.2 高光谱遥感成像关键技术023
2.3.3 成像光谱仪光谱成像原理025
2.3.4 成像光谱仪空间成像方式030
2.3.5 成像光谱仪系统简介032
第3章地物光谱数据获取与预处理038
3.1 地物非成像高光谱数据获取方法038
3.1.1 光谱数据获取的基本步骤038
3.1.2 光谱数据获取的注意事项041
3.2 地物高光谱图像数据获取方法042
3.2.1 SOC710 红外成像光谱仪简介043
3.2.2 SOC710 红外成像光谱仪的操作步骤044
3.3 高光谱数据预处理044
3.3.1 非成像高光谱数据的处理044
3.3.2 成像高光谱数据的处理046
3.4 异常光谱数据的剔除047
3.4.1 标准偏差法048
3.4.2 主成分分析法048
3.4.3 马氏距离049
3.4.4 箱形图049
3.5 典型地物的光谱特征050
3.5.1 植被的光谱特征050
3.5.2 水体的光谱特征054
3.5.3 土壤的光谱特征056
3.5.4 岩石与矿物的光谱特征057
第4章地物光谱分析与特征提取060
4.1 地物光谱特性分析060
4.1.1 地物光谱特性分析的目的060
4.1.2 地物光谱特性分析的基本方法060
4.2 地物光谱数据变换方法067
4.2.1 初等变换067
4.2.2 光谱微分技术068
4.2.3 光谱连续统去除070
4.2.4 小波变换071
4.3 地物光谱特征选择078
4.3.1 光谱特征选择的必要性078
4.3.2 光谱特征选择的准则079
4.3.3 光谱特征选择方法084
4.4 地物光谱特征提取089
4.4.1 主成分分析089
4.4.2 最小噪声分离变换091
4.4.3 基于光谱重排的特征提取092
4.4.4 光谱吸收特征提取092
4.4.5 光谱斜率和坡向的特征提取093
4.4.6 基于光谱积分的特征提取094
4.4.7 基于二值编码的特征提取094
4.4.8 基于重要程度的特征提取095
4.5 地物光谱特征规范化处理098
4.5.1 数据中心化098
4.5.2 数据标准化099
4.5.3 数据区间化099
4.5.4 数据均值化099
第5章高光谱定量估测建模技术100
5.1 概述100
5.1.1 高光谱的定性分析100
5.1.2 高光谱的定量分析101
5.1.3 精度评定指标102
5.2 回归分析法103
5.2.1 线性回归分析法104
5.2.2 非线性回归分析法107
5.3 主成分回归法109
5.4 偏最小二乘法110
5.5 模式识别法111
5.5.1 模糊模式识别112
5.5.2 灰色关联模式识别114
5.6 人工神经网络法118
5.6.1 神经网络基础118
5.6.2 神经网络模型122
5.6.3 神经网络的应用125
5.7 支持向量机法126
5.7.1 支持向量机的基本原理126
5.7.2 支持向量机的特点及应用129
5.8 权重自反馈的模糊综合预测法131
5.8.1 基于样本特征值模糊划分的预测模型132
5.8.2 基于预测因子加权综合值模糊划分的预测模型134
5.9 可变模糊识别预测法137
5.9.1 相对隶属函数与相对差异函数137
5.9.2 可变模糊识别预测模型138
5.9.3 应用实例140
第6章高光谱遥感技术的应用143
6.1 高光谱遥感技术在植被监测中的应用143
6.2 高光谱遥感技术在精细农业中的应用145
6.3 高光谱遥感技术在土壤性状监测中的应用146
6.4 高光谱遥感技术在环境质量监测中的应用147
6.5 高光谱遥感技术在农产品检测中的应用148
6.6 高光谱遥感技术在地质调查中的应用150
6.7 高光谱遥感技术在医学医药中的应用151
6.8 高光谱遥感技术在化学与化工中的应用152
6.9 高光谱遥感技术在国防安全中的应用152
参考文献155
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| 內容試閱：
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高光谱遥感技术是20世纪80年代初出现的新型对地观测综合技术，现已成为地物识别、地球环境动态变化监测、遥感定量反演等遥感应用的前沿技术之一。因其具有光谱分辨率高、波段窄而多、图谱合一、信息丰富等特点，使本来在宽波段遥感中不可探测的物质，在高光谱遥感中能被探测。目前高光谱遥感已在地质调查、植被监测、精细农业、土壤养分监测、环境质量监测、农产品质量检测以及在医学医药、化学化工和国防安全等领域得到广泛应用。
遥感传感器研发、高光谱遥感理论研究和数据挖掘应用是高光谱遥感技术发展的三个重要环节。近年来，国内外实用化的高光谱遥感载荷研制步伐大大加快，高光谱遥感技术理论研究和应用也得到了快速发展，在各领域的应用成果不断涌现。目前越来越多的科技工作者参与高光谱遥感技术研究和应用，又极大推进了高光谱遥感技术的发展。本书编写以高光谱遥感信息获取、处理、建模和应用为主线，并结合作者多年来的教学经验和研究成果，以满足广大科技工作者学习、研究和应用高光谱遥感技术的需求。
本书主要内容包括：高光谱遥感的概念、特点、数据表达及其发展概况；高光谱遥感机理和光谱仪；地物光谱数据获取与预处理；地物光谱分析与特征提取；高光谱定量估测建模技术；高光谱遥感技术在植被监测、精细农业等方面的应用。本书力求系统完整、便于自学，突出新方法、新技术和实用性，可作为普通高等教育研究生、本科生的教材，也可作为工程技术人员的参考书。
本书共分6章，其中朱西存执笔第1～第3章，李西灿执笔第4～第6章。本书由李西灿总体策划和统一定稿。本书编著参阅了大量已出版与发表的著作、教材和论文，引用了许多高光谱遥感技术的应用实例，在此谨向各位作者表示诚挚的谢意！感谢化学工业出版社所做的辛勤工作！
由于编者水平有限，书中疏漏之处在所难免，敬请读者批评指正。
编者
2019年2月
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