本书主要内容提示
《机器学习智能计算与高光谱遥感影像分类应用研究》综述
作者：[此处应填写真实作者姓名]
出版社：[此处应填写真实出版社名称]
出版时间：[此处应填写真实出版时间]
《机器学习智能计算与高光谱遥感影像分类应用研究》是一本专注于机器学习、智能计算在高光谱遥感影像分类领域应用的学术著作，本书由知名学者[作者姓名]所著，由[出版社名称]于[出版时间]出版，本书旨在探讨如何利用机器学习和智能计算技术，提高高光谱遥感影像分类的准确性和效率。
1、引言
- 高光谱遥感影像分类的背景与意义
- 机器学习与智能计算在遥感影像分类中的应用
2、高光谱遥感影像分类技术概述
- 高光谱遥感影像的特点
- 传统遥感影像分类方法
- 机器学习与智能计算在遥感影像分类中的应用现状
3、机器学习算法在高光谱遥感影像分类中的应用
- 监督学习算法
- 无监督学习算法
- 半监督学习算法
- 深度学习算法
4、智能计算在高光谱遥感影像分类中的应用
- 模糊逻辑
- 神经网络
- 支持向量机
- 粒子群优化算法
5、高光谱遥感影像分类应用实例
- 农业资源调查
- 环境监测
- 森林资源管理
- 城市规划
6、高光谱遥感影像分类技术的挑战与发展趋势
- 数据预处理
- 特征选择与提取
- 算法优化
- 跨域遥感影像分类
7、结论
- 本书总结与展望
本书首先介绍了高光谱遥感影像分类的背景与意义，以及机器学习与智能计算在遥感影像分类中的应用现状，随后，详细阐述了高光谱遥感影像分类技术概述，包括高光谱遥感影像的特点、传统遥感影像分类方法以及机器学习与智能计算在遥感影像分类中的应用。
在第三部分，本书重点介绍了机器学习算法在高光谱遥感影像分类中的应用，包括监督学习算法、无监督学习算法、半监督学习算法和深度学习算法，也对智能计算在高光谱遥感影像分类中的应用进行了探讨，涉及模糊逻辑、神经网络、支持向量机和粒子群优化算法等。
第四部分以实际应用为例，展示了高光谱遥感影像分类在农业资源调查、环境监测、森林资源管理和城市规划等领域的应用，第五部分分析了高光谱遥感影像分类技术的挑战与发展趋势，包括数据预处理、特征选择与提取、算法优化和跨域遥感影像分类等方面。
本书总结了全书内容，并对高光谱遥感影像分类技术的发展趋势进行了展望。
《机器学习智能计算与高光谱遥感影像分类应用研究》是一本全面、深入探讨高光谱遥感影像分类领域应用的学术著作，对于从事遥感影像分类研究、应用及教学的读者具有重要的参考价值。