张兵
中国科学院空天信息创新研究院研究员、副院长，中国科学院大学岗位教授，IEEE Fellow、国家杰出青年科学基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才。主要从事遥感科学与应用研究，发表SCI论文160余篇、EI论文150余篇，撰写遥感学术专著10部，获得国家科技进步奖二等奖、中国科学院杰出科技成就奖、军队科技进步奖一等奖等10项。
李山山
中国科学院空天信息创新研究院副研究员。主要从事高光谱图像处理算法研究，先后主持了多项国家自然科学基金、科技部等部委科研项目，发表学术论文40余篇，其中SCI收录10余篇。
张浩
中国科学院空天信息创新研究院副研究员。主要从事遥感辐射定标、大气辐射传输与大气校正等研究工作，先后主持了多项国家自然科学基金、科技部、中国科学院等部委科研项目，发表论文20余篇，获得中国科学院杰出科技成就奖、北京市科学技术二等奖。
李伟
北京理工大学信息与电子学院教授、博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者，入选北京市科技新星计划。主要从事高光谱图像处理研究，以第一/通信作者发表SCI论文50余篇（被谷歌学术引用4 500余次），其中，ESI高引用论文11篇。担任IEEE SPL、IEEE JSTARS国际期刊编委，第11届IEEE CISP-BMEI图像信号处理国际会议大会主席。
杨博
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室副研究员。主要从事摄影测量与遥感应用研究，发表SCI和EI论文20余篇，撰写学术专著1部，获得省部级一等奖等共4项。
高连如
中国科学院空天信息创新研究院研究员、博士生导师，国家优秀青年科学基金获得者。长期从事高光谱图像处理与信息提取技术研究，发表学术论文150余篇， 其中，SCI收录70余篇，授权国家发明专利28项。获得国家科技进步二等奖、中国科学院杰出科技成就奖以及IEEE JSTARS、TGRS期刊优秀审稿人奖等多项奖项。

本书从一体化数据处理链路的视角出发，结合前沿进展和研究热点，分别介绍了高光谱协同观测理论、几何和辐射一致化模型与方法、数据降维及融合分类技术与方法，并利用国产高分卫星数据进行了实验分析。全书共6章：第1章从遥感卫星载荷参数指标及其相互关系、应用导向的载荷参数指标优化、多源卫星及遥感器协同观测3个方面，介绍高光谱协同观测的主要理论方法；第2章主要针对多源遥感卫星图像协同中的几何一致化问题，介绍多源遥感卫星图像几何校正中的几何成像模型、几何正射纠正以及几何配准3个主要环节；第3章主要针对多源中高分辨率卫星图像的辐射归一化问题，介绍辐射归一化原理与流程、地表反射率反演算法、地表反射率图像辐射归一化模型与方法；第4章主要针对基于像元光谱的经典高光谱数据降维方法的不足，介绍空谱信息协同的高光谱图像降维理论与方法；第5章主要介绍基于图嵌入理论的高光谱图像特征表示方法与多源高光谱图像协同分类技术；第6章主要介绍基于马尔可夫随机场和数学形态学进行光谱特征与全色图像空间结构特征、热红外图像辐射特征协同分类的方法。
本书内容突出研究热点和前沿进展，包含较为详尽的算法分析和实验验证，能够帮助该领域研究学者和学生更加系统地掌握高光谱卫星图像协同处理的相关理论与方法。

目 录
第 1章 高光谱协同观测理论 001
1．1 遥感卫星载荷主要参数指标及相互关系 002
1．1．1 光谱分辨率 003
1．1．2 空间分辨率 006
1．1．3 信噪比 008
1．1．4 参数指标的相互关系 009
1．2 应用导向的载荷参数指标优化 011
1．2．1 载荷参数指标对信息提取的影响 012
1．2．2 载荷参数指标优化方法及验证 020
1．3 多源卫星及遥感器协同观测 023
1．3．1 主要影响因素 023
1．3．2 多星联合成像规划模型 024
1．3．3 多遥感器协同观测 027
1．4 本章小结 030
参考文献 031
第 2章 多源遥感卫星图像几何一致化模型与方法 033
2．1 遥感卫星成像几何模型 034
2．1．1 空间坐标系 034
2．1．2 时间基准定义 038
2．1．3 严格几何成像模型 039
2．2 遥感卫星图像几何处理 046
2．2．1 有理函数模型 046
2．2．2 RPC模型几何正射纠正 047
2．3 多源遥感卫星图像几何配准 049
2．3．1 图像配准 049
2．3．2 SIFT特征点匹配法 050
2．3．3 多光谱相机图像几何配准方法 052
2．3．4 基于RPC模型的多源遥感图像几何配准方法 058
2．4 应用案例 063
2．4．1 GF-1全色与GF-5多光谱图像几何一致化实验 063
2．4．2 GF-1/6全色与GF-5多光谱/高光谱图像几何一致化实验 066
2．5 本章小结 070
参考文献 070
第3章 多源中高分辨率卫星图像辐射归一化模型与方法 073
3．1 辐射归一化的基本原理与技术流程 074
3．2 地表反射率反演 076
3．2．1 地表反射率反演的基本原理 076
3．2．2 地表反射率业务化反演算法 079
3．2．3 地表反射率反演实例 081
3．3 地表反射率图像辐射归一化 083
3．3．1 地物光谱库的建立 083
3．3．2 光谱匹配因子计算 087
3．3．3 图像与光谱库的匹配转换 089
3．3．4 逐像元归一化模型 090
3．4 应用案例 091
3．4．1 OLI与Sentinel-2A辐射归一化 091
3．4．2 基于GF-5地物光谱的GF-1与GF-6辐射归一化 096
3．5 本章小结 099
参考文献 100
第4章 空谱信息协同的高光谱图像降维理论与方法 103
4．1 基于空谱去相关分析的核最小噪声分数变换方法 104
4．1．1 主成分分析算法原理 104
4．1．2 最小噪声分数变换算法原理 107
4．1．3 核最小噪声分数变换算法原理 109
4．1．4 基于空谱去相关分析的核最小噪声分数变换算法原理 110
4．1．5 实验结果和分析 116
4．1．6 小结 127
4．2 基于图像空间分割的核最小噪声分数变换方法 128
4．2．1 基于图像空间分割的核最小噪声分数变换算法原理 128
4．2．2 实验结果和分析 132
4．2．3 小结 138
4．3 基于超像元分割及核最小噪声分数的降维分类一体化算法 138
4．3．1 基于超像元分割及核最小噪声分数的降维分类一体化算法原理 138
4．3．2 实验结果和分析 141
4．3．3 小结 144
4．4 本章小结 145
参考文献 145
第5章 基于图嵌入理论的高光谱图像特征提取与分类 149
5．1 基于稀疏表示图的特征表示 150
5．1．1 图嵌入理论框架 151
5．1．2 稀疏图构建及特征表示 152
5．2 基于稀疏与低秩表示图的特征表示 154
5．2．1 稀疏与低秩图构建 155
5．2．2 实验结果与分析 157
5．3 基于局部保留与低秩表示图的特征提取 171
5．3．1 局部保留与低秩图构建 171
5．3．2 实验结果与分析 175
5．4 基于图嵌入理论的多源高光谱图像协同分类 184
5．5 本章小结 188
参考文献 188
第6章 高光谱协同多源遥感图像分类 193
6．1 基于自适应马尔科夫随机场模型的高光谱协同高空间数据分类 194
6．1．1 空间邻域 194
6．1．2 马尔科夫随机场模型 196
6．1．3 相对同质性指数 199
6．1．4 自适应马尔科夫随机场模型 200
6．1．5 高光谱协同高空间数据分类实验 201
6．2 基于边缘约束的马尔科夫随机场模型的高光谱协同激光雷达数据分类 207
6．2．1 马尔科夫随机场初始能量获取 207
6．2．2 马尔科夫随机场空间项权重系数提取 208
6．2．3 高光谱协同LiDAR数据分类实验 212
6．3 基于数学形态学的高光谱协同热红外数据分类 216
6．3．1 数学形态学 216
6．3．2 基于LCP数学形态学的高光谱协同热红外数据分类 217
6．3．3 基于数学形态学的高光谱和热红外图像的特征提取 223
6．3．4 高光谱图像与热红外数据融合分类 224
6．3．5 高光谱协同热红外数据实验 225
6．4 本章小结 231
参考文献 231
名词索引 233