Высоко -спектр удаленных чувствительных изображений. Извлечение и классификация дистанционного зондирования

Цена: 1 282руб. (¥71.3)

Артикул: 617812205351

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара

<p><img class="desc_anchor" id="desc-module-1" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><br><div style="background-color: #eeeeee;font-size: 15.0px;font-weight: bold;height: 30.0px;line-height: 30.0px;">Введение</div><br>本书系统地介绍了高光谱遥感图像特征提取与分类的有关概念、原理和方法，以及新理论、新方法在高光谱图像特征提取与分类中的应用。全书 共 分 8 章 ， ： 高光谱图像降维、特征提取及分类的有关原理、发展及领域应用 ， 基于神经网络敏感性分析的高光谱遥感图像降维与分类 ， 基于多目标粒子群优化算法的高光谱遥感图像波段选择与分类 ， 基于混合编码差分进化粒子群算法及多示例学习的高光谱遥感图像波段选择与分类 基于块阵分解的高光谱遥感图像特征提取与分类 ， 基于参数空间Трансформированное извлечение и классификация с высоким спектром дистанционного зондирования, основанная на спектрах, ядре текстуры и спектрах? на основе миграции знаний.Содержание этой книги является новым, обращая внимание на теоретическую связь и может использоваться в качестве справочника от аспирантов, старших студентов и связанных с ними научных исследователей, инженерного и технического персонала в связанных специалистах, таких как электронная информация, технология компьютерных применений. , Автоматизация, Инструментальная наука и технология.<img class="desc_anchor" id="desc-module-2" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><br><div style="background-color: #eeeeee;font-size: 15.0px;font-weight: bold;height: 30.0px;line-height: 30.0px;">Оглавление</div><br>Чжан выделяет статус исследования метода обработки обработки удаленного зондирования, значимость и приложение 0011.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; Обзор&amp;nbsp;&amp;nbsp;0011.1.1&amp;nbsp;&amp;Статус -кво и развитие дистанционного зондирования&amp;nbsp;&amp;nbsp;0011.1.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0021.1.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0061.1.4&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0151.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0191.2.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0201.2.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0231.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0281.3.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; Классификация надзора&amp;nbsp;&amp;nbsp;0281.3.2&amp;nbsp;&amp;NBSP; Классификация NON -Supervision&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0422.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; Введение&amp;nbsp;&amp;nbsp;0422.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0432.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0432.3.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; предварительная обработка данных&amp;nbsp;&amp;nbsp;0432.3.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0442.3.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0462.4&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0593.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; Введение&amp;nbsp;&amp;nbsp;0593.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0603.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0603.3.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0603.3.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0613.3.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0623.4&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0643.4.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0643.4.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0704.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; Введение&amp;nbsp;&amp;nbsp;0704.2&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0714.2.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0714.2.2&amp;nbsp;&amp;nbsp;差分进化算法&amp;nbsp;&amp;nbsp;0714.3&amp;nbsp;&amp;nbsp;基于混合编码的差分进化粒子群波段选择步骤&amp;nbsp;&amp;nbsp;0724.3.1&amp;nbsp;&amp;nbsp;混合编码&amp;nbsp;&amp;nbsp;0724.3.2&amp;nbsp;&amp;nbsp;适应度函数&amp;nbsp;&amp;nbsp;0734.3.3&amp;nbsp;&amp;nbsp;结合粒子群差分进化进行降维&amp;nbsp;&amp;nbsp;0744.3.4&amp;nbsp;&amp;nbsp;波段选择实现步骤&amp;nbsp;&amp;nbsp;0764.4&amp;nbsp;&amp;nbsp;多示例学习方法&amp;nbsp;&amp;nbsp;0774.4.1&amp;nbsp;&amp;nbsp;多示例学习问题&amp;nbsp;&amp;nbsp;0774.4.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0804.5&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0834.6&amp;nbsp;&amp;nbsp;基于多示例学习和支持向量机的高光谱遥感图像分类方法&amp;nbsp;&amp;nbsp;0854.6.1&amp;nbsp;&amp;nbsp;分割提取空间特征&amp;nbsp;&amp;nbsp;0854.6.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0854.6.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0854.7&amp;nbsp;&amp;nbsp;实验与分析&amp;nbsp;&amp;nbsp;0864.7.1&amp;nbsp;&amp;nbsp;实验数据描述&amp;nbsp;&amp;nbsp;0864.7.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0945.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; Введение&amp;nbsp;&amp;nbsp;0945.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0965.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0975.4&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0985.4.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;0995.4.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1005.4.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1025.5&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1216.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; Введение&amp;nbsp;&amp;nbsp;1216.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1236.2.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1236.2.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1296.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1417.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; Введение&amp;nbsp;&amp;nbsp;1417.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1437.2.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1437.2.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1457.2.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1477.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1517.3.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1517.3.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1537.4&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1557.4.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1557.4.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1577.4.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1597.4.4&amp;nbsp;&amp;nbsp;PUD高光谱遥感图像数据集（数据集4）的实验结果分析&amp;nbsp;&amp;nbsp;1617.5&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1647.5.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1677.5.2&amp;nbsp;&amp;ABSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1707.5.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1788.1&amp;nbsp;&amp;NBSP; Введение&amp;nbsp;&amp;nbsp;1788.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1798.3&amp;nbsp;&amp;метод исследования NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1808.3.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1808.3.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1828.3.3&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1838.4&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1848.5&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1868.5.1&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;nbsp;1868.5.2&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;&amp;nbsp;&amp;NBSP;<img class="desc_anchor" id="desc-module-3" src="https://assets.alicdn.com/kissy/1.0.0/build/imglazyload/spaceball.gif"><br><div style="background-color: #eeeeee;font-size: 15.0px;font-weight: bold;height: 30.0px;line-height: 30.0px;">Рекомендуемая рекомендация</div><br><span></span>Эта книга в основном вводит многолетнюю работу автора и показывает результаты, полученные недавними новыми теоретическими методами, предложенными в категории с высоким уровнем дистанционного зондирования наземных объектов визуализации.Контент, описанный в этой книге, имеет серьезные проблемы с исследованиями с высоким спектральным дистанционным зондированием.Характеристики этой книги вводятся в основные задачи в сборе и классификации новых интеллектуальных методов обработки информации и моделирования для решения функций и классификации функций дистанционного зондирования с высоким спектром.本书拟从系统的角度，更加全面地向相关研究人员和学生讲述高光谱遥感影像处理这门学科技术的基本理论、新的技术方法及其一些重要的应用领域。Цель этой книги состоит в том, чтобы предоставить книгу, которая отражает извлечение изображений с высоким спектром дистанционного зондирования и классификация недавнего нового прогресса для технического и технического персонала и студентов обычных колледжей и университетов в искусстве. Фонд и аспекты применения, и закладывают хорошую основу для участия в применении исследований или инженерных технологий.Принцип письма в этой книге: (1) отражает недавний новый прогресс в этой области, включая недавние новые теоретические достижения и технологии применения и т. Д.; Широкий характер его теоретического основания и универсальность приложений;Эта книга подчеркивает следующие характеристики: (1) целостность основной теоретической системы включает в себя несколько ссылок, таких как характерная извлечение и дизайн классификации в процессе классификации; Полное и подробное описание связанных с проблемами, подходящими для обучения в классе и самостоятельно.&amp;nbsp;</p>

Продавец:凤凰新华书店旗舰店

Адрес:Цзянсу

Рейтинг:

Всего отзывов:0

Положительных:0

Добавить в корзину

Другие товары этого продавца

¥ 39.8 27.86501руб.

¥17.5315руб.

¥ 79.6 27.86501руб.

¥ 102.6 54.6982руб.

Информация о товаре
Фотографии

Введение

本书系统地介绍了高光谱遥感图像特征提取与分类的有关概念、原理和方法，以及新理论、新方法在高光谱图像特征提取与分类中的应用。全书共分 8 章，：高光谱图像降维、特征提取及分类的有关原理、发展及领域应用，基于神经网络敏感性分析的高光谱遥感图像降维与分类，基于多目标粒子群优化算法的高光谱遥感图像波段选择与分类，基于混合编码差分进化粒子群算法及多示例学习的高光谱遥感图像波段选择与分类基于块阵分解的高光谱遥感图像特征提取与分类，基于参数空间Трансформированное извлечение и классификация с высоким спектром дистанционного зондирования, основанная на спектрах, ядре текстуры и спектрах? на основе миграции знаний.Содержание этой книги является новым, обращая внимание на теоретическую связь и может использоваться в качестве справочника от аспирантов, старших студентов и связанных с ними научных исследователей, инженерного и технического персонала в связанных специалистах, таких как электронная информация, технология компьютерных применений. , Автоматизация, Инструментальная наука и технология.

Оглавление

Чжан выделяет статус исследования метода обработки обработки удаленного зондирования, значимость и приложение 0011.1 &NBSP; Обзор  0011.1.1 &Статус -кво и развитие дистанционного зондирования  0011.1.2 &NBSP;  0021.1.3 &NBSP;  0061.1.4 &NBSP;  0151.2 &NBSP;  0191.2.1 &NBSP;  0201.2.2 &NBSP;  0231.3 &NBSP;  0281.3.1 &NBSP; Классификация надзора  0281.3.2 &NBSP; Классификация NON -Supervision &NBSP; &NBSP; &NBSP;  0422.1 &NBSP; Введение  0422.2 &NBSP;  0432.3 &NBSP;  0432.3.1 &NBSP; предварительная обработка данных  0432.3.2 &NBSP;  0442.3.3 &NBSP;  0462.4 &NBSP; &NBSP; &NBSP; &NBSP;  0593.1 &NBSP; Введение  0593.2 &NBSP;  0603.3 &NBSP;  0603.3.1 &NBSP;  0603.3.2 &NBSP;  0613.3.3 &NBSP;  0623.4 &NBSP;  0643.4.1 &NBSP;  0643.4.2 &NBSP; &NBSP; &NBSP; &NBSP;  0704.1 &NBSP; Введение  0704.2    0714.2.1 &NBSP;  0714.2.2  差分进化算法  0714.3  基于混合编码的差分进化粒子群波段选择步骤  0724.3.1  混合编码  0724.3.2  适应度函数  0734.3.3  结合粒子群差分进化进行降维  0744.3.4  波段选择实现步骤  0764.4  多示例学习方法  0774.4.1  多示例学习问题  0774.4.2 &NBSP;  0804.5 &NBSP;  0834.6  基于多示例学习和支持向量机的高光谱遥感图像分类方法  0854.6.1  分割提取空间特征  0854.6.2 &NBSP;  0854.6.3 &NBSP;  0854.7  实验与分析  0864.7.1  实验数据描述  0864.7.2 &NBSP; &NBSP; &NBSP; &NBSP;  0945.1 &NBSP; Введение  0945.2 &NBSP;  0965.3 &NBSP;  0975.4 &NBSP;  0985.4.1 &NBSP;  0995.4.2 &NBSP;  1005.4.3 &NBSP;  1025.5 &NBSP; &NBSP; &NBSP; &NBSP;  1216.1 &NBSP; Введение  1216.2 &NBSP;  1236.2.1 &NBSP;  1236.2.2 &NBSP;  1296.3 &NBSP; &NBSP; &NBSP; &NBSP;  1417.1 &NBSP; Введение  1417.2 &NBSP;  1437.2.1 &NBSP;  1437.2.2 &NBSP;  1457.2.3 &NBSP;  1477.3 &NBSP;  1517.3.1 &NBSP;  1517.3.2 &NBSP;  1537.4 &NBSP;  1557.4.1 &NBSP;  1557.4.2 &NBSP;  1577.4.3 &NBSP;  1597.4.4  PUD高光谱遥感图像数据集（数据集4）的实验结果分析  1617.5 &NBSP;  1647.5.1 &NBSP;  1677.5.2 &ABSP;  1707.5.3 &NBSP; &NBSP; &NBSP; &NBSP;  1788.1 &NBSP; Введение  1788.2 &NBSP;  1798.3 &метод исследования NBSP;  1808.3.1 &NBSP;  1808.3.2 &NBSP;  1828.3.3 &NBSP;  1838.4 &NBSP;  1848.5 &NBSP;  1868.5.1 &NBSP;  1868.5.2 &NBSP; &NBSP; &NBSP;

Рекомендуемая рекомендация

Эта книга в основном вводит многолетнюю работу автора и показывает результаты, полученные недавними новыми теоретическими методами, предложенными в категории с высоким уровнем дистанционного зондирования наземных объектов визуализации.Контент, описанный в этой книге, имеет серьезные проблемы с исследованиями с высоким спектральным дистанционным зондированием.Характеристики этой книги вводятся в основные задачи в сборе и классификации новых интеллектуальных методов обработки информации и моделирования для решения функций и классификации функций дистанционного зондирования с высоким спектром.本书拟从系统的角度，更加全面地向相关研究人员和学生讲述高光谱遥感影像处理这门学科技术的基本理论、新的技术方法及其一些重要的应用领域。Цель этой книги состоит в том, чтобы предоставить книгу, которая отражает извлечение изображений с высоким спектром дистанционного зондирования и классификация недавнего нового прогресса для технического и технического персонала и студентов обычных колледжей и университетов в искусстве. Фонд и аспекты применения, и закладывают хорошую основу для участия в применении исследований или инженерных технологий.Принцип письма в этой книге: (1) отражает недавний новый прогресс в этой области, включая недавние новые теоретические достижения и технологии применения и т. Д.; Широкий характер его теоретического основания и универсальность приложений;Эта книга подчеркивает следующие характеристики: (1) целостность основной теоретической системы включает в себя несколько ссылок, таких как характерная извлечение и дизайн классификации в процессе классификации; Полное и подробное описание связанных с проблемами, подходящими для обучения в классе и самостоятельно. 