《多源遥感影像融合技术与应用》主要介绍了多源遥感影像决策级整合的技术与方法。全书共分8章，第1章论述了遥感影像融合国内外研究现状，第2章给出了遥感影像融合概念及其研究范畴，第3章介绍了遥感影像融合的数据选择及精配准技术，第4章介绍了基于自组织映射网络（Kohonen网络）的遥感影像融合方法，第5章介绍了基于支持向量机（SVM）的遥感影像融合方法，第6章给出了遥感影像融合质量评价标准，第7章介绍了多源遥感影像融合在土地覆盖分类中的应用，第8章进行了总结和展望。全书内容充实，由浅入深，循序渐进，可读性强。
    《多源遥感影像融合技术与应用》可作为遥感科学与技术、地理信息系统等专业的高年级本科生、研究生的参考用书，也可为遥感应用领域的相关人员提供技术参考。

    1  绪论
    1.1  研究背景
    1.如何有效地利用和处理多源遥感影像数据，是当前遥感应用领域面临的一个重要课题
    随着多种遥感卫星的发射成功，从不同遥感平台获得的不同空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率的遥感影像形成了多级多分辨率的影像金字塔序列，给遥感用户提供了海量的对地观测数据源（王智均等，2001）。空间分辨率从公里级到米级的地面观测，时间分辨率从几十天到几十分钟重复观测同一地区，光谱分辨率从单一波段、多光谱到高光谱、超光谱、成像光谱的方向发展。
    受由光的能量和衍射决定的分辨极限、成像系统的调制传递函数、信噪比三个方面的限制，要同时获得光谱、空间和时间的高分辨率是很困难的。如何将同一地区各种特性影像的有用信息聚合在一起是当前亟待研究的课题（何国金，1999）。
    遥感影像融合是解决多源海量数据富集表示的有效途径之一，因此多源遥感影像融合研究成为当前遥感图像处理与应用的一个研究热点。
    2.当前的各种遥感影像融合方法中决策级融合值得深入研究
    当前比较一致的看法是把影像融合分为3个层次：像素级、特征级和决策级（Pohl et al，1998）。研究者主要集中在像素级影像融合以及特征级影像融合的研究，如贾永红等（1998）进行了四种IHS变换用于SAR与TM影像复合的比较；李军等（1999）将小波的多分辨率分析与IHS变换相结合，提出了叠加融合的新办法。

前言
绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 研究内容
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究方法
1.3.3 技术路线
1.4 本书结构
参考文献

2 遥感影像融合的概念、层次及方法
2.1 遥感影像融合的概念
2.1.1 数据融合的含义
2.1.2 遥感影像融合的新定义
2.2 遥感影像融合的层次
2.3 遥感影像融合的方法
2.3.1 像素级影像融合方法
2.3.2 特征级影像融合方法
2.3.3 决策级影像融合方法
2.3.4 融合方法比较
2.4 常用的融合方法实验与分析
2.5 本章小结
参考文献

3 数据选择及数据准备
3.1 实验数据的选择
3.2 实验数据的影像配准
3.2.1 影像配准方法
3.2.2 影像配准实验
3.3 配准数据的格式化
3.3.1 数据规则化
3.3.2 训练数据格式化
3.4 本章小结
参考文献

4 基于改进的自组织映像网络的遥感影像决策级融合方法
4.1 自组织映射网络结构
4.1.1 Kohonen网络算法
4.1.2 Kohonen网络模型的改进
4.2 基于改进的Kohonen网络的遥感影像决策级融合
4.2.1 融合模型
4.2.2 融合规则
4.3 融合实验与分析
4.3.1 基于Kohonen网络的影像融合实验
4.3.2 基于改进的Kohorlen网络的影像融合实验
4.4 本章小结
参考文献

5 基于支持向量机的遥感影像决策级融合方法
5.1 支持向量机方法
5.1.1 最优分类超平面
5.1.2 构造支持向量机
5.2 基于支持向量机的遥感影像决策级融合
5.2.1 融合模型
5.2.2 融合规则
5.3 融合实验与分析
5.3.1 融合实验
5.3.2 融合结果分析
5.4 本章小结
参考文献

6 遥感影像决策级融合质量评价
6.1 主观定性评价
6.1.1 光谱分辨率评价
6.1.2 空间分辨率评价
6.2 客观定量分析
6.2.1 分类精度评价
6.2.2 熵与联合熵及平均梯度
6.2.3 偏差指数
6.3 遥感影像决策级融合质量评价标准
6.3.1 定性评价
6.3.2 以图像分类精度为标准的定量分析
6.4 决策级融合结果质量评价
6.5 本章小结
参考文献

7 决策级影像融合在土地覆盖分类中的应用
7.1 基于神经网络的遥感影像土地覆盖分类实验
7.2 决策级影像融合在土地覆盖分类中的应用评价
7.3 多源遥感影像分类融合应用系统框架的建立
7.4 本章小结
参考文献
8 总结与展望