本書以特征提取理論為主線,以高光譜遙感影像為研究對象,充分發(fā)揮改進的濾波算法提取高光譜遙感影像特征的優(yōu)勢,以魯棒提取特征進行高光譜遙感影像分類方法為研究內容,分別從噪聲影像的魯棒表示,小樣本影像的魯棒表示和跨區(qū)域混合影像的魯棒表示方面進行研究。全書共分為7章,第1章是高光譜遙感影像概述;第2章主要介紹高光譜遙感影像特征提取及分類研究;第3章主要介紹分類優(yōu)選雙邊濾波算法及高光譜遙感影像噪聲處理;第4章主要介紹三邊平滑濾波算法及高光譜遙感影像噪聲處理;第5章主要介紹超像素雙邊濾波算法及高光譜遙感影像小樣本處理;第6章主要介紹傳播濾波算法及高光譜遙感影像跨區(qū)域混合處理;第7章總結和展望。本書結合作者本人的科研經驗,在撰寫過程中盡可能詳細地描述了研究動機、研究啟發(fā)、實驗方案、實驗結論等,可為濾波算法及高光譜遙感影像研究者在設計新算法以及安排實驗方案驗證新算法時提供參考。本書可作為高等院校遙感及相關專業(yè)本科、研究生的高光譜遙感課程教材。