本書以鄂西聚磷區(qū)為研究對象，結合數(shù)學形態(tài)學的理論方法和MATLAB系統(tǒng)平臺，快速準確地圈定因礦山修路導致的礦山周圍生態(tài)環(huán)境的破壞范圍邊界；對圖像融合基本理論及基本算法研究，找到適應獲取礦區(qū)空間紋理信息的圖像融合方法。通過對微弱信號處理基礎理論，降低植被干擾的方法研究，獲取植被覆蓋密集區(qū)煤礦的微弱信息。本書可以作為大學生擴展遙感信息提取方面的課外讀物，也可以為從事遙感礦山信息研究者提供借鑒。
前言
第1章 緒論
§1．1 研究背景
§1．2 研究的目的和意義
§1．3 礦山環(huán)境遙感監(jiān)測的研究狀況
§1．4 研究的技術思路與內容
§1．5 主要研究內容
第一篇 基于數(shù)學形態(tài)學的礦山道路信息提取方法研究
第2章 數(shù)學形態(tài)學的基本理論
§2．1 引言
§2．2 數(shù)學形態(tài)學與遙感圖像處理
§2．3 二值形態(tài)學
§2．4 小結
第3章 目標提取的相關形態(tài)學算法研究
§3．1 結構元素
§3．2 擊中與擊不中變換
§3．3 形態(tài)學邊緣檢測
§3．4 小結
第4章 礦山環(huán)境破壞信息的形態(tài)學提取
§4．1 引言
§4．2 圖像預處理及目標分割
§4．3 研究目標的形態(tài)學提取
§4．4 小結
第5章 總結與展望
§5．1 主要成果
§5．2 不足與展望
參考文獻
第二篇基于SFIM、Gram-Schmidt融合方法獲取礦區(qū)空間紋理信息
第6章 圖像融合的基本理論
§6．1 引言
§6．2 圖像融合的基本知識
§6．3 小結
第7章 經典的圖像融合算法研究
§7．1 IHS變換圖像融合
§7．2 比值變換圖像融合（Brovey）
§7．3 主成分變換圖像融合
§7．4 基于亮度調節(jié)的平滑濾波圖像融合
§7．5 Gram-Schmidt光譜銳化圖像融合
§7．6 小波變換圖像融合
§7．7 小結
第8章 基于亮度調節(jié)的平滑濾波圖像融合獲取礦區(qū)空間紋理信息
§8．1 圖像融合前的準備
§8．2 基于SFIM、Gram-Schmidt融合方法獲取礦區(qū)空間紋理信息
§8．3 小結
參考文獻
第三篇 基于植被覆蓋度和掩模相結合提取植被密集覆蓋區(qū)礦產弱信息
第9章 微弱信號處理基礎理論
§9．1 圖像處理基礎
§9．2 微弱信號（信息）提取原理
§9．3 微弱信息提取方法
§9．4 小結
第10章 降低植被干擾的方法研究
§10．1 植被掩模
§10．2 混合像元分解
§10．3 光譜角匹配法
§10．4 小結
第11章 研究區(qū)植被密集覆蓋區(qū)礦產弱信息提取
§11．1 遙感數(shù)據(jù)源
§11．2 計算研究區(qū)NDVI
§11．3 研究區(qū)礦產弱信息提取
§11．4 小結
參考文獻
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