高空间分辨率遥感影像地学计算

《高空间分辨率遥感影像地学计算》探讨高空间分辨率光学遥感影像工程化应用中的关键技术环节，包括遥感影像预处理、遥感影像多尺度分割、遥感分割尺度计算以及遥感专题应用，重点描述基于对象影像分析思想的高空间分辨率遥感影像地学计算的工程化方法体系，用实例说明在工程实践环节中存在的科学问题与应对技术。
《高空间分辨率遥感影像地学计算》可作为大中专院校遥感资源环境领域的研究生、科研人员、地学教育工作者以及遥感图像工程应用从业人员的参考资料。

序
前言
第1章 绪论
1.1 概述
1.2 高空间分辨率遥感影像
1.3 存在问题及发展趋势
1.3.1 存在问题
1.3.2 发展趋势
参考文献
第2章 高空间分辨率遥感影像预处理
2.1 高空间分辨率遥感影像预处理技术
2.2 高空间分辨率遥感影像融合处理
2.2.1 高空间分辨率遥感影像融合
2.2.2 影像融合实验
2.2.3 实验结论
2.3 高空间分辨率遥感影像滤波处理
2.3.1 影像滤波实验
2.3.2 实验结论
参考文献
第3章 高空间分辨率遥感影像多尺度分割
3.1 概述
3.2 高空间分辨率遥感影像分割方法
3.2.1 影像分割的相关概念
3.2.2 基于像元的分割方法
3.2.3 基于边缘检测的分割方法
3.2.4 基于区域的分割方法
3.2.5 基于物理模型的分割方法
3.2.6 结合特定数学理论、技术和方法的分割方法
3.3 高空间分辨率遥感影像分割的基本策略
3.4 高空间分辨率遥感影像的边缘信息提取
3.4.1 改进的Canny矢量边缘检测算法
3.4.2 改进的Canny加权矢量与标量边缘检测算法
3.4.3 矢量边缘检测及加权矢量与标量边缘检测实验
3.5 基于区域的高分辨率遥感影像分割方法
3.5.1 均值漂移向量的基本形式
3.5.2 均值漂移算法的扩展
3.5.3 多变量核函数密度估计
3.5.4 高分影像空值域联合的核密度梯度估计
3.5.5 空值域联合的多尺度均值漂移分割算法及流程
3.5.6 空值域联合的多尺度均值漂移算法分割实验
3.6 边缘区域集成的高分辨率遥感影像分割
3.6.1 边缘与区域集成的策略
3.6.2 AICMS算法概述
3.6.3 AICMS算法及流程
3.6.4 AICMS算法分割实验
3.6.5 AICMS与eCognition@多尺度分割算法对比分析
参考文献
第4章 高空间分辨率遥感分割尺度计算
4.1 概述
4.2 尺度计算
4.2.1 尺度计算与高空间分辨率遥感影像多尺度分割
4.2.2 存在问题
4.3 遥感影像分割尺度计算分析
4.3.1 尺度计算基础理论
4.3.2 遥感影像分割尺度计算方法体系
4.4 基于矢量边缘的全局尺度计算
4.4.1 方法
4.4.2 实验与讨论
4.5 结论
参考文献
第5章 高空间分辨率遥感专题应用
5.1 水体应用
5.1.1 概述
5.1.2 分割轮廓自适应简化算法
5.1.3 实验及讨论
5.1.4 结论与展望
5.2 街景应用
5.2.1 概述
5.2.2 井盖目标定位识别算法
5.2.3 算法应用与实验结果
5.2.4 结论
参考文献