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本书的组织结构如图1-9所示，各章的主要内容简介如下。
图1-9 本书组织结构图
第1章主要阐述高光谱遥感的成像原理、成像光谱仪系统，以及高光谱数据的应用场景，介绍了本书的主要内容安排。
第2章概述高光谱图像波段选择技术的相关理论和方法，详细介绍典型的波段选择算法、典型的波段子集搜索算法及CEM目标检测算法。为了客观正确地评价算法性能，本章介绍了若干评判准则。本章最后，详细介绍本书使用的高光谱图像数据。
第3章主要介绍对噪声波段和异常波段高度鲁棒的波段选择算法，分别为：基于数据质量的波段选择、典型成分分析快速波段选择及基于图表示的波段选择方法，每种方法的提出动机及原理都给出了详细的介绍。与此同时，针对每种方法还给出了详细的试验对比和分析。
第4章介绍高光谱图像的快速选择方法。针对波段选择方法MEV分别提出了使用序贯前向搜索和序贯后向搜索降低计算复杂度，在此基础上，本章又分别基于分块矩阵行列式及行列式梯度的思想，对两种方法进一步加速。此外，利用线性预测误差最小和自相关矩阵行列式最大等价的特性，本章还提出了基于自相关矩阵的波段选择方法，进一步地，本章还对该方法进行了计算复杂度与精度的改进。针对每种方法，本章同样设计了相应的试验进行验证分析。
第5章介绍面向小目标检测的高光谱图像波段选择技术。首先介绍非监督波段选择方法—基于联合偏度的波段选择方法，详细介绍联合偏度的定义和计算技巧。然后，提出两种监督波段选择方法，都是针对小目标的检测算法CEM。同时，本章还对这些方法选出的波段用于CEM目标检测的结果进行了对比与分析。
第6章总结全文内容，对本书所研究的内容进行归纳，并对后续的研究工作做出展望。