数字高程模型及地学分析的原理与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:汤国安

出品人:

页数:428

译者:

出版时间:2005-8

价格:38.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030153210

丛书系列:

图书标签:

• 教材
• 数字高程模型
• DEM
• 地学分析
• GIS
• 遥感
• 空间分析
• 地理信息系统
• 地形分析
• 地貌学
• 测绘科学

遥感影像解译与地物信息提取技术 内容简介 本书聚焦于现代遥感技术在地球科学研究中的核心应用——遥感影像的解译、信息提取与地物分类。全书系统阐述了从基础理论到前沿实践的完整技术链条，旨在为地学、环境科学、资源管理及测绘工程领域的专业人士和高年级学生提供一套全面、深入且具有高度可操作性的技术指南。 本书首先从遥感成像的基本原理入手，详细剖析了不同传感器（如光学、红外、微波）获取影像的物理基础、辐射特性与几何校正流程。重点探讨了大气和地表反射率的校正技术，这是确保后续分析精度和稳定性的关键前提。 第一部分：遥感影像的预处理与增强 本部分深入讲解了影像质量控制与视觉增强的技术。内容涵盖了几何配准、辐射标定、噪声抑制的多种算法，如高通滤波、中值滤波在去除特定噪声源中的应用。在视觉增强方面，详细介绍了直方图均衡化、拉伸、假彩色合成等方法，阐明了如何通过优化人眼对地物特征的辨识能力，为人工解译打下基础。特别引入了多尺度分析在识别不同尺寸地物目标中的优势。 第二部分：地物信息提取的理论与实践 这是全书的核心部分，系统梳理了从传统的基于特征的提取方法到现代基于深度学习的方法。 2.1 经典图像处理与特征提取 详细介绍了面向特定地物类型的边缘检测（如Sobel、Canny算子）、纹理分析（如灰度共生矩阵GLCM的应用）、以及形态学处理在目标识别中的具体作用，例如利用膨胀和腐蚀操作提取或分离连接的目标区域。对感兴趣区域（ROI）的精确圈定技术进行了深入剖析。 2.2 分类技术：从监督到非监督 本书对遥感影像分类技术进行了详尽的对比分析。 非监督分类： 详细阐述了K-均值聚类（K-means）、最大似然法（MLC）等在初步划分地物谱系中的应用，并讨论了如何根据先验知识对聚类结果进行标记和优化。 监督分类： 全面覆盖了决策树、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等经典机器学习分类器的理论基础、参数设置及在遥感数据分类中的优势与局限。重点分析了如何构建高质量的训练样本集，以避免“维度灾难”和类间信息混淆。 第三部分：面向复杂场景的深度学习应用 随着人工智能技术的发展，本书将大量的篇幅投入到深度学习在遥感影像解译中的前沿应用。 卷积神经网络（CNNs）基础： 介绍CNNs在特征自动提取上的原理，并讲解了经典的LeNet、AlexNet、VGG等网络结构如何被迁移应用于遥感图像识别任务。 语义分割技术： 重点讲解了U-Net、DeepLab等网络架构在实现像素级地物分类（如道路、水体、植被的精确边界提取）中的具体实现细节，包括跳跃连接（Skip Connections）如何帮助恢复空间细节。 目标检测： 阐述了基于区域的检测框架（如Faster R-CNN）和单阶段检测框架（如YOLO系列）在识别特定目标（如建筑物、船舶、矿区设施）时的性能差异与优化策略。 第四部分：不确定性分析与精度评估 科学的精度评估是验证解译结果可靠性的基础。本部分详细介绍了Kappa系数、总体精度、生产者精度和用户精度的计算方法，并引入了模糊逻辑和不确定性分析方法，用以量化分类结果中固有的误差和信息熵。强调了混淆矩阵的构建和解读对于指导后续模型改进的重要性。 第五部分：数据融合与三维信息提取的展望 本书在最后展望了多源数据融合的趋势，包括将高光谱数据、LiDAR点云数据与多光谱影像进行有效集成，以提升信息提取的维度和准确性。同时，简要介绍了基于立体像对和无人机倾斜摄影数据的三维信息（如数字表面模型DSM）重建和纹理映射技术，为读者构建全面、立体的地物信息模型提供视野。 适用对象 本书内容涵盖了从基础的数字图像处理到前沿的深度学习解译，适合于地理信息科学、环境科学、城市规划、水利、地质勘探等专业领域的高年级本科生、研究生以及从事遥感数据处理和地理空间分析的工程师和科研人员。读者在阅读本书前，最好具备一定的数字图像处理和地理信息系统基础知识。

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文字风格上，作者采用了非常独特的叙述方式，既有严谨的科学论述的精确性，又穿插着一种近乎哲学的思考。在描述自然地貌的演变规律时，笔锋突然变得有些抒情，使得原本枯燥的参数和模型讨论，变得富有生命力和画面感。这种叙事的张弛有度，极大地避免了技术类书籍常有的沉闷感。比如说，在探讨水文分析的集水区域划分时，作者用了一个非常生动的比喻，将流域比作人体的循环系统，一下子就将抽象的拓扑关系具象化了。这种巧妙的修辞手法，让读者在不知不觉中加深了对复杂概念的理解，阅读体验非常流畅和愉悦。它不像冷冰冰的说明书，倒像是一位经验丰富的前辈，带着你一起在大山深处考察，细细道来其中的奥秘。

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这本书的组织结构安排显示出作者对学习曲线的深刻理解。它采取了一种螺旋上升的学习路径，开篇奠定了基础概念，然后逐步引入复杂的分析框架，最后在附录部分提供了大量的算法伪代码和软件接口说明。这种结构安排非常贴合读者的认知习惯，确保了知识点的有效吸收和累积。我注意到，书中很多章节之间都设置了精妙的“承上启下”的过渡段落，使得各个模块之间的关联性非常紧密，读者不会感觉知识点是孤立存在的。这种高度的逻辑性和连贯性，对于构建一个完整的地学分析知识体系至关重要。它不仅仅是知识的集合，更像是一个精心设计的认知地图，指引着学习者清晰地看到整个学科的全貌及其内在的逻辑主线。总而言之，这是一部在内容深度、实用广度和阅读体验上都达到了极高水准的著作。

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我接触了许多关于地理信息系统和遥感技术的书籍，但这本书在理论体系的构建上，展现出了一种罕见的系统性和深度。它不像市面上一些教材那样，只是罗列公式和操作步骤，而是深入挖掘了每个技术背后的数学原理和物理基础。例如，在讲解数据插值算法时，作者没有停留在简单的线性或克里金插值，而是详细剖析了不同模型在处理空间自相关性时的优势与局限，甚至引用了最新的研究成果来佐证观点。这种严谨的学术态度，使得读者在掌握“如何做”的同时，更理解了“为什么这样做”。对于那些希望从事前沿地学研究的人来说，这种深度的剖析是至关重要的，它提供了一个坚实的知识地基，让你能够举一反三，应对更复杂的实际问题。我感觉作者对该领域的理解已经达到了炉火纯青的地步，毫不保留地将自己的心得体会融入了字里行间。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面的色彩搭配非常考究，那种深邃的蓝色调配合着一些抽象的地理形态的线条，立刻就能营造出一种专业而又引人入胜的氛围。内页的纸张选择也很有档次，触感温润，使得长时间阅读也不会感到疲劳。排版布局清晰明了，大段的文字被有效地分割成了易于消化的段落，关键概念和公式都有特别的标识，这一点对于初学者来说非常友好。比如，书中对特定地学模型的介绍，不仅配有精美的图示，而且图例的说明也异常详尽，让人能迅速捕捉到核心信息。我特别欣赏作者在细节处理上的用心，连页眉页脚的书名和页码都设计得低调而又不失格调，整体感觉就是一本精心打磨的艺术品，不仅仅是一本技术手册。这种对视觉体验的重视，极大地提升了阅读的愉悦感，让人愿意一页一页地翻下去，探索后续的知识内容。

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这本书的实用性强到令人惊喜，它不仅仅是停留在理论层面，而是大量地融入了行业前沿的实践案例和工作流程。书中对数据预处理和误差分析的章节写得尤为精彩，简直就是一本现场指导手册。作者似乎将自己多年积累的“坑”和“诀窍”都毫无保留地分享了出来，比如在处理高分辨率DEM数据时如何有效去除噪点，或者在进行坡度坡向分析时如何校正相机畸变带来的影响。这些都是教科书上往往一笔带过，但在实际工作中却能决定项目成败的关键点。跟随书中的步骤进行模拟操作，我可以清晰地感受到知识点是如何在实际的地理空间数据处理链条中环环相扣的。对于初入职场的工程师而言，这本书无疑是最好的“引路人”，能帮助他们快速跨越从理论到实践的鸿沟，避免走不必要的弯路。

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