多源遥感影像融合技术与应用

　　《多源遥感影像融合技术与应用》主要介绍了多源遥感影像决策级整合的技术与方法。全书共分8章，第1章论述了遥感影像融合国内外研究现状，第2章给出了遥感影像融合概念及其研究范畴，第3章介绍了遥感影像融合的数据选择及精配准技术，第4章介绍了基于自组织映射网络（Kohonen网络）的遥感影像融合方法，第5章介绍了基于支持向量机（SVM）的遥感影像融合方法，第6章给出了遥感影像融合质量评价标准，第7章介绍了多源遥感影像融合在土地覆盖分类中的应用，第8章进行了总结和展望。全书内容充实，由浅入深，循序渐进，可读性强。《多源遥感影像融合技术与应用》可作为遥感科学与技术、地理信息系统等专业的高年级本科生、研究生的参考用书，也可为遥感应用领域的相关人员提供技术参考。

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前言
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 技术路线
1.4 本书结构
参考文献
2 遥感影像融合的概念、层次及方法
2.1 遥感影像融合的概念
2.1.1 数据融合的含义
2.1.2 遥感影像融合的新定义
2.2 遥感影像融合的层次
2.3 遥感影像融合的方法
2.3.1 像素级影像融合方法
2.3.2 特征级影像融合方法
2.3.3 决策级影像融合方法
2.3.4 融合方法比较
2.4 常用的融合方法实验与分析
2.5 本章小结
参考文献
3 数据选择及数据准备
3.1 实验数据的选择
3.2 实验数据的影像配准
3.2.1 影像配准方法
3.2.2 影像配准实验
3.3 配准数据的格式化
3.3.1 数据规则化
3.3.2 训练数据格式化
3.4 本章小结
参考文献
4 基于改进的自组织映射网络的遥感影像决策级融合方法
4.1 自组织映射网络结构
4.1.1 Kohonen网络算法
4.1.2 Kohonen网络模型的改进
4.2 基于改进的Kohonen网络的遥感影像决策级融合
4.2.1 融合模型
4.2.2 融合规则
4.3 融合实验与分析
4.3.1 基于Kohonen网络的影像融合实验
4.3.2 基于改进的Kohonen网络的影像融合实验
4.4 本章小结
参考文献
5 基于支持向量机的遥感影像决策级融合方法
5.1 支持向量机方法
5.1.1 最优分类超平面
5.1.2 构造支持向量机
5.2 基于支持向量机的遥感影像决策级融合
5.2.1 融合模型
5.2.2 融合规则
5.3 融合实验与分析
5.3.1 融合实验
5.3.2 融合结果分析
5.4 本章小结
参考文献
6 遥感影像决策级融合质量评价
6.1 主观定性评价
6.1.1 光谱分辨率评价
6.1.2 空间分辨率评价
6.2 客观定量分析
6.2.1 分类精度评价
6.2.2 熵与联合熵及平均梯度
6.2.3 偏差指数
6.3 遥感影像决策级融合质量评价标准
6.3.1 定性评价
6.3.2 以图像分类精度为标准的定量分析
6.4 决策级融合结果质量评价
6.5 本章小结
参考文献
7 决策级影像融合在土地覆盖分类中的应用
7.1 基于神经网络的遥感影像土地覆盖分类实验
7.2 决策级影像融合在土地覆盖分类中的应用评价
7.3 多源遥感影像分类融合应用系统框架的建立
7.4 本章小结
参考文献
8 总结与展望