遥感数据智能处理方法与程序设计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:科学出版社

作者:马建文

出品人:

页数:237

译者:

出版时间:2005-7

价格:48.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030150943

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 智能处理
• 数据分析
• 程序设计
• Python
• 图像处理
• 机器学习
• 深度学习
• GIS
• 遥感应用

《海洋动力学前沿：理论、观测与模拟》 内容简介 本书系统梳理了当前海洋动力学研究的前沿领域、核心理论、观测技术以及数值模拟方法。全书共分为七个主要部分，力求在深度和广度上为读者提供一个全面而深入的视角，涵盖从宏观的全球环流到微观的湍流混合等多个尺度。 第一部分：海洋环流与大尺度动力学 本部分聚焦于海洋环流的驱动机制与结构。我们将详细探讨风场驱动、热盐驱动（如温盐环流）在塑造全球海洋环流中的作用。重点分析了墨西哥湾流、西边界流系统、副热带环流和副极地环流的动力学特征及其对气候系统的反馈。内容深入探讨了中尺度涡旋（Mesoscale Eddies）在能量和物质输运中的关键角色，并介绍了准地转动力学理论在解释这些现象上的应用。此外，对深海环流的结构和变异性进行了专门论述，特别是深水形成的区域动力学。 第二部分：海洋波浪与内波动力学 波浪是海洋表面最直观的特征，本部分将海洋表面波和内部波分开讨论。对于表面波，本书不仅阐述了风浪的生成、传播、破碎和耗散机制，还深入探讨了波浪谱的演化模型，如JONSWAP谱和Pierson-Moskowitz谱的物理基础。在内部波方面，本书介绍了内部波的生成机制（如地形驱动和风场驱动）、其在海洋内部的传播特性，以及内部波破碎过程对垂直混合的贡献。重点解析了洛氏理论（Kelvin-Helmholtz instability）在内部波破碎中的作用，并结合观测数据分析了内部波在海山和斜坡区域的显著增强现象。 第三部分：海洋边界层与湍流混合 海洋边界层是海洋与大气相互作用最直接的区域，也是物质和能量交换的关键界面。本部分详细分析了风应力驱动下的表层混合过程，包括Ekman输运、摩擦层结构及湍流动能的传递。特别关注了海洋中尺度涡旋在边界层内的动力学效应及其对混合效率的影响。在湍流理论方面，本书引入了各向同性湍流理论在海洋中的应用，并介绍了关于混合系数（如阿基米德数依赖的混合参数化）的最新研究进展，旨在更精确地模拟垂直混合过程。 第四部分：海岸带海洋过程与潮汐动力学 本部分着眼于近岸区域复杂的动力过程。对潮汐的生成、传播和耗散进行了深入探讨，分析了浅水效应、地形对潮波的影响，以及非线性潮汐分潮的特征。海岸带的环流结构，包括沿岸流、海湾动力学和河口动力学，是重点讨论对象。书中详细分析了潮汐、风场和波浪共同作用下产生的复杂环流模式，并介绍了泥沙输运和海岸侵蚀的动力学模型。 第五部分：海洋观测技术与数据分析方法 本书的这一部分侧重于获取海洋动力学信息的技术手段。详细介绍了卫星遥感技术在获取海面高度、海表温度和海色信息方面的原理与应用。对传统定点观测（如温盐深仪CTD、ADCP、浮标阵列）和新型观测平台（如Argo浮标、潜标）的工作原理和数据质量控制进行了详细说明。此外，本部分还探讨了如何利用时间序列分析、经验正交函数（EOF）分解等统计方法，从高维观测数据中提取出主要的海洋变异模态。 第六部分：海洋数值模拟与模型构建 数值模拟是理解复杂海洋过程的有力工具。本书系统介绍了当前主流的海洋环流模型，如基于笛卡尔坐标的区域模型（如FVCOM、ROMS）和基于地形遵循坐标的全球模型（如MOM、MITgcm）。重点讲解了模型的数学基础、离散化方法（有限差分、有限元）以及边界条件的设置。针对当前模型面临的挑战，如中尺度涡旋的解析能力和湍流参数化，本书介绍了高分辨率模型的优势及混合参数化的最新发展。 第七部分：海洋与气候的相互作用 最后一部分将动力学研究置于更广阔的气候背景下。深入探讨了海洋在地球气候系统中的角色，特别是ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）、PDO（太平洋年代际振荡）等重要气候模态的海洋动力学基础。分析了海洋热含量变化与全球变暖的联系，以及海洋环流重力波在遥相关气候现象中的作用。本书旨在展示海洋动力学研究如何为提高气候预测能力提供坚实的物理基础。 本书内容翔实、理论严谨，兼顾了基础理论与前沿应用，适合海洋科学、地球物理学、大气科学、环境科学等相关专业的学生、科研人员以及工程技术人员参考阅读。

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作为一名资深的行业从业者，我非常关注一本书的“实战性”和“可操作性”。这本书给我的初步印象是，它不仅仅停留在数学原理层面，而是真正地试图将理论与工程实践紧密结合起来。光是看目录中那些关于“程序设计”的章节标题，我就能感受到一股强烈的动手气息。我期待书中能够提供足够详尽的伪代码或实际的编程示例，最好还能涉及目前主流的编程语言和框架，这样才能真正帮助我们跨越“知道”到“做到”的鸿沟。如果书中能够对不同传感器数据（比如光学、雷达）的差异化处理策略有所侧重，那就更完美了。毕竟，真实世界的数据处理总是充满着各种意外和噪声，一本好的参考书必须能教我们如何应对这些“脏数据”。从目录的布局来看，这种实践导向的思路似乎贯穿始终，这让我对它在解决实际项目难题时的指导价值充满期待。

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这本书的作者团队似乎具有非常广阔的学术视野和丰富的工程经验。从行文的语气中可以感受到一种成熟的、不偏不倚的专业态度，既没有过度鼓吹某个单一技术的“万能性”，也没有对新兴技术抱持过于谨慎的保守态度。它更像是一位经验丰富的大师在和后辈娓娓道来，分享他对整个遥感数据处理生态系统的理解。我注意到书中对不同数据模型和处理流程的优缺点进行了细致的对比分析，而不是简单地推崇某一种方法。这种辩证性的论述方式，对于培养读者独立思考的能力至关重要，能避免我们在实际工作中盲目跟风。这种平衡感是许多技术书籍所欠缺的，它们往往过于倾向于宣传作者自己最擅长的技术，而这本书似乎更关注于提供一个全面的技术地图，让读者自己去选择最优路径。

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这本书的封面设计得非常吸引人，深邃的蓝色调搭配精致的几何图形，让人立刻联想到高精度的卫星图像和复杂的算法模型。我最初是冲着这个专业感十足的标题来的，毕竟“遥感数据”和“智能处理”是当前科研和产业界的热点。拿到书后，我迫不及待地翻阅了目录，发现它似乎对遥感影像的预处理、特征提取、分类和解译等核心环节都有深入的探讨，这正是我目前工作中最需要加强的部分。书中的章节结构安排得相当合理，从基础理论的铺垫到高级应用的实践，循序渐进，这对于我这种既需要打牢基础又想快速掌握新技术的读者来说，无疑是巨大的福音。特别是看到有专门的章节讨论深度学习在遥感领域的应用，我心里就更有底了，这说明作者紧跟时代前沿，没有落入过时的技术窠臼。整体来看，这本书的体量适中，既不像纯粹的理论专著那样晦涩难懂，也不像简单的操作手册那样流于表面，它似乎找到了一个完美的平衡点，预示着它将是一本可以长期参考的工具书。

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我之所以选择这本书，很大程度上是因为我对传统遥感数据处理方法论的局限性感到困惑。在我的认知里，很多基于物理模型的传统方法在面对大规模、高维度数据时显得力不从心，效率低下。因此，我非常希望这本书能够提供一个清晰的路线图，解释如何有效地将现代人工智能算法融入到传统的遥感工作流中，实现真正的“智能增强”。我特别关注那些关于自动化特征工程和场景理解的部分，因为这代表着未来遥感分析的制高点。如果书中能展示出如何利用少量的标注数据来训练出高性能的分类器，或者如何利用迁移学习来解决特定区域的数据不足问题，那么这本书的价值将不可估量。它不应该仅仅是技术的堆砌，而应该是一套完整的、具有前瞻性的解决方案体系的构建指南，引导我们从数据采集中看到信息，从像素中洞察世界。

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这本书的排版和印刷质量绝对是上乘之作，细节之处见真章。纸张的选择很有分量感，墨迹清晰，即便是涉及到大量公式推导和代码片段时，也丝毫没有出现重影或模糊的情况，这对于需要反复对照学习的读者来说至关重要。我尤其欣赏它在图示方面的用心，那些流程图、数据结构示意图都绘制得极其专业和直观，很多复杂的概念，通过这些精心设计的插图，似乎瞬间就变得清晰明了。比如，在介绍某种反演算法时，书中配的那张多维空间投影图，比我之前在好几篇核心期刊论文中看到的都要易于理解。此外，书页的装订也很扎实，厚厚的篇幅拿在手里却不觉得松散，这让人感觉作者和出版社对这本书的质量有着高度的自信。这种对物理载体的重视，也从侧面反映出内容本身的严谨性，毕竟，一本粗制滥造的书很少会投入如此精力的装帧设计中去。

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