遙感圖譜認(rèn)知：遙感大數(shù)據(jù)地學(xué)理解與計(jì)算（上）

　　本書在充分認(rèn)識(shí)遙感認(rèn)知特殊性的基礎(chǔ)上，發(fā)展和完善了遙感圖譜認(rèn)知理論和計(jì)算方法體系，發(fā)揮人腦認(rèn)知和機(jī)器認(rèn)知的各自優(yōu)勢(shì)，將人腦認(rèn)知所得的先驗(yàn)知識(shí)有針對(duì)性地逐步融入機(jī)器認(rèn)知過程中，一定程度上提高了遙感影像機(jī)器認(rèn)知算法的智能化水平，為遙感影像的智能認(rèn)知探索可行之路。《BR》全書共為8個(gè)章節(jié)。第1章緒論，簡(jiǎn)要介紹本書研究的背景和意義，以及高分相關(guān)研究的現(xiàn)狀與趨勢(shì)。第2章總領(lǐng)性地介紹遙感圖譜認(rèn)知理論和方法體系，重點(diǎn)介紹遙感圖譜認(rèn)知三段論及其流程。第3～8章則分別圍繞遙感圖譜認(rèn)知三段論開展具體方法介紹和研究細(xì)述，其中，第3～5章屬于圖譜認(rèn)知第一段的“由譜聚圖”框架，分別介紹影像多尺度分割算法、自適應(yīng)迭代的專題信息提取，以及地塊級(jí)土地利用圖斑的形態(tài)提取和屬性分類方法；第6章屬于圖譜認(rèn)知第二段的“圖譜協(xié)同”框架，分析如何協(xié)同中、高分遙感影像數(shù)據(jù)開展農(nóng)作物種植分布的土地覆蓋類型識(shí)別；第7、8章屬于圖譜認(rèn)知第三段的“認(rèn)圖知譜”框架，分別介紹歷史知識(shí)遷移的遙感影像智能分類與信息更新技術(shù)，以及基于空間格局知識(shí)開展復(fù)雜專題信息提取的方法。

暫缺《遙感圖譜認(rèn)知：遙感大數(shù)據(jù)地學(xué)理解與計(jì)算（上）》作者簡(jiǎn)介