空間信息智能處理是在信息科學(xué)和空間信息技術(shù)發(fā)展的支持下，以地球表層系統(tǒng)為研究對象，以地球系統(tǒng)科學(xué)、信息論、控制論、系統(tǒng)論和人工智能的基本理論為指導(dǎo)，運(yùn)用多空間信息技術(shù)和數(shù)字信息技術(shù)，來獲取、存儲、處理、分析、顯示、表達(dá)和傳輸反映空間分布特征、具有時(shí)空尺度概念和空間定位含義的空間信息，以研究和揭示地球表層系統(tǒng)各組成部分之間的相互作用、時(shí)空特征和變化規(guī)律，為全球變化和區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究服務(wù)。本書介紹了空間認(rèn)知理論以及地球空間信息科學(xué)相關(guān)背景知識；從人工智能時(shí)代必須對空間信息進(jìn)行智能處理的必要性、重要性和緊迫性出發(fā)，全面闡述了模式識別、專家系統(tǒng)、模糊理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、優(yōu)化算法、多源空間信息融合、大數(shù)據(jù)等多個(gè)技術(shù)理論基礎(chǔ)，詳細(xì)探討了已有技術(shù)在空間信息智能處理中的典型應(yīng)用實(shí)例。
本書可作為高等院校遙感、地理信息科學(xué)等相關(guān)專業(yè)空間信息智能處理課程的教材或教學(xué)參考書，也可供計(jì)算機(jī)、自動(dòng)化、人工智能、智慧城市等專業(yè)的高校師生閱讀、技術(shù)管理人員參考使用。
北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院副院長，副教授、主要從事智能交通、物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用、導(dǎo)航與控制、智慧城市以及空間信息智能處理等方面的教學(xué)與科研工作，
第一章緒論
1.1 從地理空間到空間信息理論
1.2 地球空間信息獲取
1.3 地球空間信息科學(xué)
1.4 地球空間信息科學(xué)理論基礎(chǔ)與技術(shù)體系
1.5 地球空間信息科學(xué)存在的問題與發(fā)展趨勢
1.6 地球空間信息智能處理
1.7 空間信息智能處理方法
討論與思考題
參考文獻(xiàn)
第二章模式識別與空間信息智能處理
2.1 模式識別的基本概念
2.2 統(tǒng)計(jì)模式識別
2.3 結(jié)構(gòu)模式識別
2.4 模糊模式識別
2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別
2.6 基于模式識別的塘沽鹽場遙感圖像識別方法
討論與思考題
參考文獻(xiàn)
第三章專家系統(tǒng)與空間信息智能處理
3.1 專家系統(tǒng)定義與類型
3.2 專家系統(tǒng)的特點(diǎn)與結(jié)構(gòu)
3.3 專家系統(tǒng)的構(gòu)建與評價(jià)
3.4 現(xiàn)代專家系統(tǒng)
3.5 專家系統(tǒng)在空間信息智能處理中的應(yīng)用
討論與思考題
參考文獻(xiàn)
第四章模糊理論與空間信息智能處理
4.1 模糊數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
4.2 模糊關(guān)系與模糊邏輯推理
4.3 模糊理論在遙感圖像分類中的應(yīng)用
4.4 模糊理論在遙感圖像分割中的應(yīng)用
4.5 模糊理論在遙感圖像增強(qiáng)中的應(yīng)用
4.6 模糊理論在遙感圖像變化檢測中的應(yīng)用
討論與思考題
參考文獻(xiàn)
第五章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與空間信息智能處理
5.1 生物模型與人工模型
5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感中的應(yīng)用
5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在GIS 中的應(yīng)用
5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在GNSS 中的應(yīng)用
討論與思考題
參考文獻(xiàn)
第六章優(yōu)化理論與空間信息智能處理
6.1 優(yōu)化算法概述
6.2 遺傳算法
6.3 模擬退火算法
6.4 禁忌搜索算法
6.5 混合遺傳算法
6.6 群智能算法
6.7 基于GA 的遙感數(shù)據(jù)最優(yōu)波段組合選擇方法
6.8 基于人工蟻群優(yōu)化算法的遙感圖像自動(dòng)分類
6.9 粒子群優(yōu)化算法在遙感圖像處理中的應(yīng)用
討論與思考題
參考文獻(xiàn)
第七章空間信息智能融合
7.1 4G 地學(xué)空間數(shù)據(jù)融合
7.2 多源地學(xué)信息綜合處理
7.3 遙感信息融合
7.4 GIS 空間信息融合
討論與思考題
參考文獻(xiàn)
書單推薦
