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| 內容簡介： |
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全书共7章。第1～2章对遥感图像亚像元定位方法研究的背景和意义、遥感图像亚像元定位方法的研究现状，以及遥感图像亚像元定位方法的基本原理进行了简单介绍，便于不同需求的读者参阅。第3～7章以笔者近年来的研究成果为主，从基于单幅遥感图像的亚像元定位、基于多位移图像的遥感图像亚像元定位、基于融合技术的遥感图像亚像元定位、基于重建后分类的遥感图像亚像元定位、遥感图像亚像元定位方法的应用5个方面进行了系统整理和详尽阐释，旨在为读者提供一个较完整的遥感图像亚像元定位方法的框架和较新颖的研究方法。
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| 關於作者： |
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王鹏，博士，长期从事遥感图像处理方法的相关研究，主要涉及遥感像超分辨率重构、遥感图像分类以及遥感图像亚像元定位等课题，申请人已发表与本选题相关SCI、EI论文 20余篇，其中第一作者发表SCI论文12篇，为本选题的研究积累了丰富的理论知识和应用经验。申请人目前主持国家自然科学青年基金项目"并行路径支持下的遥感图像超分辨率制图研究61801211作为研究骨干参与了国家自然科学基金面上项目"高光谱图像混合像元处理技术研究61275010、"高光谱图像多端元处理技术研究61675051。博士期间获得国际博士研究生奖学金，校奖学金多次。
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| 目錄：
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第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 遥感图像亚像元定位方法研究的背景和意义 1
1.2.1 遥感图像亚像元定位方法的研究背景 1
1.2.2 遥感图像亚像元定位方法的研究意义 5
1.3 遥感图像亚像元定位方法的研究现状 7
1.3.1 先初始化后优化遥感图像亚像元定位 8
1.3.2 软硬属性转换遥感图像亚像元定位 9
1.3.3 其他类型的遥感图像亚像元定位 10
1.3.4 超分辨率技术的研究现状 12
1.4 遥感图像亚像元定位方法存在的问题 13
1.5 主要研究内容与章节安排 14
参考文献 16
第2章 遥感图像亚像元定位方法的基本原理 27
2.1 引言 27
2.2 光谱解混方法 27
2.3 遥感图像亚像元定位方法的理论基础 29
2.4 遥感图像亚像元定位方法的流程 29
2.4.1 亚像元锐化方法 30
2.4.2 类别分配方法 32
2.5 遥感图像亚像元定位精度的评价方法 34
2.6 本章小结 38
参考文献 38
第3章 基于单幅遥感图像的亚像元定位 40
3.1 引言 40
3.2 基于混合插值的遥感图像亚像元定位 41
3.2.1 插值问题 41
3.2.2 现有的基于插值的遥感图像亚像元定位方法 42
3.2.3 提出的方法 43
3.2.4 实验内容与结果分析 45
3.3 基于更多监督信息Hopfield神经网络的亚像元定位 52
3.3.1 传统的基于Hopfield神经网络的亚像元定位方法 53
3.3.2 提出的方法 54
3.3.3 实验内容与结果分析 55
3.4 基于扩展随机行走的遥感图像亚像元定位 59
3.4.1 多尺度分割方法 60
3.4.2 扩展随机行走方法 60
3.4.3 基于对象单元的类别分配方法 62
3.4.4 实验内容与结果分析 63
3.5 本章小结 67
参考文献 68
第4章 基于多位移图像的遥感图像亚像元定位 70
4.1 引言 70
4.2 多位移图像的理论基础 71
4.2.1 多位移图像问题 71
4.2.2 现有的基于多位移图像的遥感图像亚像元定位方法 72
4.3 基于具有空谱信息的多位移图像亚像元定位 74
4.3.1 提出的方法 74
4.3.2 实验内容与结果分析 75
4.4 基于空间引力模型多尺度信息的多位移图像亚像元定位 85
4.4.1 亚像元-像元空间引力模型 85
4.4.2 亚像元-亚像元空间引力模型 87
4.4.3 提出的方法 88
4.4.4 实验内容与结果分析 89
4.5 利用双网络产生具有多尺度空谱信息的多位移图像亚像元定位 101
4.5.1 多尺度网络和空谱网络 101
4.5.2 提出的方法 105
4.5.3 实验内容与结果分析 106
4.6 本章小结 117
参考文献 118
第5章 基于融合技术的遥感图像亚像元定位 120
5.1 引言 120
5.2 基于全色锐化技术的软硬属性转换遥感图像亚像元定位 121
5.2.1 全色锐化技术 121
5.2.2 提出的方法 123
5.2.3 实验内容与结果分析 124
5.3 基于并行处理路径的高光谱图像遥感图像亚像元定位 133
5.3.1 融合路径 133
5.3.2 深度学习路径 135
5.3.3 提出的方法 137
5.3.4 实验内容与结果分析 138
5.4 本章小结 150
参考文献 150
第6章 基于重建后分类的遥感图像亚像元定位 153
6.1 引言 153
6.2 理论基础 154
6.2.1 超分辨率方法 154
6.2.2 全监督信息分类方法 155
6.3 基于MAP超分辨率重建后分类的遥感图像亚像元定位 160
6.3.1 基于变换空间的MAP超分辨率重建 161
6.3.2 最小二乘向量基分类方法 164
6.3.3 实验内容与结果分析 165
6.4 基于全色锐化重建后分类的遥感图像亚像元定位 178
6.4.1 基于全色锐化重建后分类的遥感图像亚像元定位实现步骤 178
6.4.2 实验内容与结果分析 180
6.5 本章小结 183
参考文献 184
第7章 遥感图像亚像元定位方法的应用 185
7.1 引言 185
7.2 通过提供更多的光谱信息改进多光谱图像的
洪水淹没遥感图像亚像元定位 186
7.2.1 现有的洪水淹没亚像元定位 186
7.2.2 提出的方法 188
7.2.3 实验内容与结果分析 189
7.3 基于具有空谱信息的多光谱图像城市建筑遥感图像亚像元定位 193
7.3.1 SMUB 193
7.3.2 实验内容与结果分析 194
7.4 本章小结 199
参考文献 199
附录 本书主要缩写说明 202
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| 內容試閱：
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近年来我国航空航天事业迅猛发展，遥感技术作为航空航天领域综合性的技术，无论在理论方面还是在应用方面都得到了广泛而长足的发展。特别是在近年发展起来的光谱遥感可以同时获得地物类别的空间信息和光谱信息，在真正意义上实现了图谱合一，为我国航空航天事业提供了强有力的技术支持。遥感技术已经在军事、民用、农业、海洋、智慧城市、减灾等领域得到了应用。
遥感图像处理技术作为遥感技术重要的研究方向，直接决定了遥感信息的准确性和利用度，因此我国对该技术的发展十分重视，全国很多科研院校对该技术投入了越来越多的人力和财力，国家发布的国家自然科学基金等项目对该技术的资助也越来越大。遥感图像处理技术研究的热点问题之一就是，如何处理混合像元以提高遥感图像的空间分辨率。遥感图像光谱解混方法虽然可以获得混合像元内各类别的比例（丰度值），但是无法获得各类别在混合像元内的具体空间分布信息。遥感图像亚像元定位（Subpixel Mapping，SPM）技术作为光谱解混方法的后续处理技术，通过将像元分解成更小的亚像元，来获得具有亚像元级尺度下各类别分布信息的专题制图。遥感图像亚像元定位技术作为获得各类别空间分布信息的一项极具潜力的技术，受到越来越多的关注。本书结合笔者从事该技术的研究取得的较新成果，对亚像元定位技术进行了系统整理和详尽阐释，为读者了解、学习和研究亚像元定位技术贡献绵薄之力。
全书共7章。第1～2章主要由张弓编写，内容包括绪论和亚像元定位技术的基本原理，此部分内容可以让读者对遥感图像亚像元定位技术有一个全面的了解。第1章主要参考了童庆禧、王立国、王群明等人的相关作品和其他国内外大量的学术文献，介绍了遥感图像亚像元定位技术的研究背景和意义、遥感图像亚像元定位技术的研究现状、遥感图像亚像元定位技术存在的问题，以及本书主要研究内容与章节安排。第2章主要介绍光谱解混方法、遥感图像亚像元定位技术的理论基础、基本原理和遥感图像亚像元定位精度的评价方法，参考了该领域国内外部分学者公开发表的文章。第3～7章主要由王鹏执笔完成，内容包括基于单幅遥感图像的亚像元定位、基于多位移图像的遥感图像亚像元定位、基于融合技术的遥感图像亚像元定位、基于重建后分类的遥感图像亚像元定位及遥感图像亚像元定位技术的应用5个方面，这是王鹏多年的研究成果，希望这些内容能够让读者在思想或方法上得到些许启发。需要注意的是，本书主体部分第3～7章以王鹏主创内容为主，其对应解决的遥感图像亚像元定位技术存在的问题主要在第1章中进行介绍。
第3章、第4章、第6章部分编写工作是笔者在哈尔滨工程大学读博期间在王立国教授的指导下完成的，因此笔者对自己的母校和导师表示特别感谢。第3～7章的部分内容是笔者在法国格勒诺布尔大学GIPSA实验室交流期间与Jocelyn Chanussot教授和Mauro Dalla Mura教授合作完成的；此外，还有部分内容是笔者在南京航空航天大学工作期间与加拿大卡尔加里大学Henry Leung教授，南京航空航天大学吴一全老师、毕辉老师、孔莹莹老师，以及青岛理工大学郝思媛老师合作完成的，在此对他们的辛勤付出表示真诚的感谢和敬意。同时，对参与部分内容整理工作的研究生郝晓辉、周飞、倪康等人表示感谢。这里也对本书所列参考文献的作者表示衷心的感谢，其中特别感谢第一作者为童庆禧、张良培、钟燕飞、凌峰、葛咏、王群明、李晓东、张一行、陈跃红等人的参考文献的作者。同时感谢国际相关领域的众多专家学者，他们的优秀成果为本书的编写提供了良好的素材。由于本书引用的文献数量众多且本书篇幅有限，所以未再做进一步注释，这里向相关作者表示歉意。最后，感谢电子工业出版社对本书出版给予的配合与支持。
由于笔者水平有限，以及研究内容周期跨度较大、编程软硬件条件差异大和涉及研究人员较多等，第3～7章的主体内容难免存在不足之处，第1～2章的内容也难以做到最全面、最合理的编排，在此衷心希望读者批评指正。
本书获得国家自然科学基金项目（项目编号：61801211）和中国博士后基金面上项目（项目编号：2019M651824）资助。
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