本書依據作者承擔的中國農業(yè)科學院農業(yè)遙感創(chuàng)新團隊基金項目的研究成果撰寫而成。以往利用星載多光譜遙感影像在我國種植結構復雜、地塊分散破碎地區(qū)開展農作物分類時精度普遍偏低，而衛(wèi)星高光譜遙感影像因具有光譜分辨率高、光譜信息豐富等優(yōu)點，在復**植區(qū)的農作物精細分類領域具有較高的使用價值和應用潛力。然而，由于衛(wèi)星高光譜遙感影像空間分辨率較低、特征空間維數(shù)高、波段間相關性強、運算時間長等不足，嚴重阻礙了衛(wèi)星高光譜遙感技術在上述區(qū)域的進一步推廣應用，影響了我國分布廣泛的復**植結構區(qū)農作物遙感監(jiān)測的準確性和時效性。鑒于此，選取河北省廊坊市廣陽區(qū)為典型研究區(qū)，采用國產GF-5衛(wèi)星AHSI高光譜影像進行玉米、花生、紅薯等10余種農作物的精細分類研究，聯(lián)合GF-1衛(wèi)星PMS全色影像，比較了各種融合方法的影像質量，優(yōu)選出適合衛(wèi)星高光譜遙感的影像融合方法；定量評價了多種波段選擇與特征提取方法，提出適合衛(wèi)星高光譜遙感農作物精細分類的關鍵波段與特征，優(yōu)選出農作物高光譜遙感分類算法，旨在為實現(xiàn)復**植結構區(qū)的農作物精細分類提供解決途徑。全書共七章，主要內容包括：第一章農作物高光譜遙感分類的研究現(xiàn)狀與存在問題分析；第二章研究區(qū)與數(shù)據源介紹；第三章高光譜圖像融合方法研究；第四章面向農作物分類的高光譜圖像降維方法研究；第五章面向高光譜遙感的農作物分類算法優(yōu)選研究；第六章不同遙感數(shù)據源的農作物分類精度評價；第七章結論與展望。本書具有較強的系統(tǒng)性、創(chuàng)新性和實用性，可供從事農業(yè)遙感、高光譜遙感、農業(yè)農村社會經濟調查、地學、生態(tài)、環(huán)境等領域的科研與技術人員以及高等院校相關專業(yè)師生參考使用。
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