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本书全面探讨高光谱影像处理的核心技术及其应用，涵盖分类、光谱解混、亚像元定位、异常/变化检测及可视化五大方向。在传统方法基础上，深度融合深度学习与空谱协同理论，提出非平行SVM分类模型、基于LSVM的光谱解混不确定性分析、多位移图像亚像元定位等创新算法，并系统构建面向任务的可视化评价体系。全书以作者团队原创成果为主线，结合国内外最新研究进展，通过大量实验验证与工程案例，深入解析技术原理与实现细节。书中不仅包含监督与非监督学习方法的对比分析，还特别关注高光谱影像的物理特性与实际应用场景的适配性，为

本书作为CDA三级认证教材，打破了传统的学院派知识整合模式，从业务应用场景出发来组织内容， 旨在更加贴近业务需求，而非单纯罗列算法。经过多年的打磨，本书精选了在行业应用中价值最大的九类场景，并提供不同场景下构建数据应用的最佳实践。 本书涉及的算法不仅涵盖传统的统计学习，还结合企业实际需求，解构了机器学习、深度学习的前沿方法，并提供了丰富的示例代码， 以便读者借鉴。本书分为三篇：理论篇、技术篇和管理篇。 理论篇共1章，讲解数据挖掘的核心思维、算法模型和数据挖掘之间的关系， 以及数据挖掘的落地场景框

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