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《遥感图像处理与应用》从应用的角度，详细介绍了遥感图像的基础知识和典型应用实例，重点阐述了遥感图像增强、遥感图像定位、遥感图像几何校正与镶嵌、遥感图像分类、雷达图像处理的基本原理和方法。.《遥感图像处理与应用》可作为高等院校有关专业研究生和高年级本科生的教材和教学参考书，也适合于遥感应用领域的广大科技工作者、工程技术人员参考和使用。...编辑推荐：《遥感图像处理与应用》从应用的角度，详细介绍了遥感图像的基础知识和典型应用实例。《遥感图像处理与应用》可作为高等院校有关专业研究生和高年级本科生的教材和教学参考书，也适合于遥感应用领域的广大科技工作者、工程技术人员参考和使用。《遥感图像处理与应用》从应用的角度，详细介绍了遥感图像的基础知识和典型应用实例，重点阐述了遥感图像增强、遥感图像定位、遥感图像几何校正与镶嵌、遥感图像分类、雷达图像处理的基本原理和方法。《遥感图像处理与应用》可作为高等院校有关专业研究生和高年级本科生的教材和教学参考书，也适合于遥感应用领域的广大科技工作者、工程技术人员参考和使用。
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这本书给我最大的惊喜，在于它不仅“教”了我遥感图像“怎么处理”，更让我明白了遥感图像“能做什么”。在此之前，我对遥感应用的理解仅限于一些宏观的层面，比如监测森林火灾、了解气候变化。然而，随着我深入阅读，我发现遥感技术的应用领域之广泛，简直超出了我的想象。书中详细阐述了遥感在资源勘探、环境保护、城市规划、灾害监测、农业生产、军事侦察等多个领域的实际应用案例，每个案例都配有详细的图文说明，让我能够直观地感受到遥感技术如何为解决现实世界中的各种问题提供强大支撑。例如，在环境监测方面，书中展示了如何利用遥感技术监测地表水体污染、植被覆盖变化以及城市热岛效应，并提供了具体的分析方法和效果展示。我特别被书中关于“土地退化监测”的部分所吸引，通过不同时期的遥感影像对比，清晰地揭示了土地荒漠化、水土流失等问题的严重性，以及如何通过遥感手段评估治理效果。这让我深刻认识到，遥感不仅仅是一种技术，更是一种重要的“观察地球的眼睛”，它能够帮助我们更全面、更客观地认识地球，从而采取更有效的措施来保护我们的家园。在农业应用方面，书中介绍了利用遥感技术进行作物长势监测、病虫害预警以及精准施肥灌溉，这对于提高农业产量、节约资源具有重要意义。读到这部分时，我仿佛看到了未来的智慧农业蓝图，科技如何与土地相结合，孕育出更丰硕的果实。书中对于一些新兴应用方向的探讨，如利用高光谱遥感进行矿物成分识别，或者利用SAR（合成孔径雷达）技术进行地表形变监测，更是让我看到了遥感技术未来的无限潜力。这本书让我看到了遥感图像处理的“技术之美”与“应用之光”的完美结合，它不仅是一本技术手册，更是一本激发我思考、拓展我视野的宝典。
评分我一直以为，想要掌握遥感图像处理，必须要有深厚的数学功底和计算机编程能力。然而，这本书彻底颠覆了我的认知。它并没有回避技术细节，但却以一种更加“用户友好”的方式呈现出来。书中对于各种处理算法的介绍，都提供了清晰的流程图和原理说明，让读者能够抓住核心。即使是一些涉及线性代数、概率统计的内容，作者也尽量用最直观的方式来解释，比如他会用“矩阵”来类比“表格”，用“概率”来解释“可能性”。对于那些对编程不太熟悉的读者，书中还详细介绍了如何使用一些主流的遥感图像处理软件，比如ENVI和ERDAS IMAGINE，并通过大量的截图和分步指导，教会读者如何进行基本的图像增强、分类、变化检测等操作。这让我觉得，即使我不是一个编程高手，也能够通过这些软件工具，实现很多强大的遥感图像处理功能。我印象特别深刻的是，书中关于“遥感数据融合”的章节。我一直觉得，单一传感器的数据可能存在局限性，而将不同传感器的数据结合起来，是不是就能得到更丰富的信息？书中就详细介绍了多种数据融合的方法，比如基于像素级融合、特征级融合和决策级融合，并给出了相应的实现步骤和效果对比。这让我意识到，通过合理的数据融合，可以克服单一数据源的不足，提升信息提取的精度和可靠性。另外，书中还探讨了机器学习和深度学习在遥感图像处理中的应用，例如利用卷积神经网络（CNN）进行地物分类和目标检测。虽然这部分内容相对更深入一些，但作者依然保持了循序渐进的讲解风格，从基本概念讲到具体应用，让我看到了遥感技术未来的发展趋势。这本书让我觉得，遥感图像处理并没有那么遥不可及，它既有深厚的理论基础，也有便捷的实践工具，是技术与应用的完美结合，我完全有信心通过学习这本书，掌握这项重要的技能。
评分这本书的叙述风格，实在是太对我胃口了。作者仿佛是一个经验丰富的导师，耐心地引导着我一步步走进遥感图像处理的殿堂。他使用的语言，既严谨专业，又不失生动活泼，很多时候，我甚至能感受到他讲到某些激动人心的应用场景时，那种由衷的赞叹。书中对于一些复杂算法的讲解，比如像“监督分类”和“非监督分类”这样的概念，作者并没有直接给出数学公式，而是通过生动的比喻来解释其核心思想。比如，监督分类就像是老师教学生辨认不同的水果，先给学生看苹果，告诉他“这是苹果”，再给香蕉，告诉他“这是香蕉”，然后让学生自己去区分；而非监督分类则像是让学生自己去观察，根据水果的形状、颜色、大小等特征，自己将它们分成几类。这种讲解方式，让抽象的概念变得具象化，我能轻松地理解算法背后的逻辑。而且，书中还穿插了大量的案例分析，这些案例并非凭空捏造，而是来源于真实的科研项目和工程应用，这让学习过程更加有趣和有意义。我尤其喜欢书中关于“面向对象的图像分析”的章节，它打破了传统“像素级”分析的局限，将图像中的对象（如建筑物、道路）作为一个整体进行分析，这大大提高了分析的效率和精度。作者在讲解时，还会分享一些自己在实际操作中遇到的问题和解决方法，这种“过来人”的经验分享，对于初学者来说，简直是无价之宝。我感觉就像在跟一位老友聊天，他不仅告诉我“怎么做”，还告诉我“为什么这么做”，以及“这样做可能会遇到什么问题”。书中的插图也十分精美，色彩鲜艳，信息量大，很多图表都清晰地展示了算法的处理过程和结果，让我能够更好地理解文字内容。整体而言，这本书的叙述方式，将我从一个被动接受信息的学生，变成了一个主动思考、积极探索的学习者，让我对遥感图像处理产生了浓厚的兴趣，并愿意投入更多精力去深入学习。
评分这本书的“通俗易懂”程度，是我始料未及的。作为一名对遥感技术一窍不通的读者，我一直担心书中会充斥着我看不懂的专业术语和复杂的数学公式。然而，这本书却让我感到前所未有的轻松和愉悦。作者似乎非常了解读者的“痛点”，他用大量形象生动的比喻来解释抽象的概念。比如，在讲解“遥感图像的空间分辨率”时，作者将其比作“相机的像素密度”，分辨率越高，图像越清晰，越能分辨出地表细节。在讲解“遥感图像的光谱分辨率”时，他将其比作“人眼分辨颜色的能力”，光谱分辨率越高，就越能区分出不同地物的细微光谱差异。这些贴近生活的比喻，让我瞬间就能理解那些晦涩的术语。而且，书中在引入一些复杂的概念之前，都会先进行铺垫，或者给出一些简单的例子。比如，在讲解“主成分分析”时，作者先讲了一个“找女朋友”的比喻，然后才慢慢过渡到高维数据降维的概念。这种“由浅入深”的讲解方式，让我感觉学习过程非常顺畅。书中还大量使用图示和表格来辅助说明，这些图表不仅美观，而且信息量丰富，能够清晰地展示算法的处理流程、数据特征以及结果分析。我特别喜欢书中关于“遥感图像融合”的章节，作者通过对比不同融合方法的处理结果，让我直观地看到了不同算法在提升图像质量方面的效果。让我感到惊喜的是，书中并没有回避一些技术难题，但却用非常通俗的语言进行解释。比如，在讲解“大气校正”时，作者并没有过多地纠结于复杂的辐射传输方程，而是通过一个“阳光穿透空气”的比喻，来说明大气对地表反射信号的影响，以及如何通过模型来模拟和消除这种影响。这种“化繁为简”的讲解，让我感觉遥感图像处理并没有那么高深莫测，而是可以通过努力去掌握的一项技术。
评分这本书的出现，简直是为我这种对遥感技术心存好奇却又不得其法的人量身定做的。一直以来，遥感这个词总带着几分神秘感，仿佛是少数专业人士才能触及的领域。每次看到那些卫星拍摄的高清地球图像，我总会惊叹于其蕴含的信息量，但却不知道这些图像是如何被“加工”出来的，更别提它们背后隐藏的巨大应用价值了。翻开这本书，我首先感受到的是一种踏实的求知欲被满足的喜悦。作者并没有一开始就抛出复杂的算法和晦涩的公式，而是从遥感最基础的概念讲起，比如什么是遥感，它的发展历史，以及我们为什么需要它。这种循序渐进的讲解方式，让我这个门外汉也能轻松理解。书中对于不同类型的遥感数据（如光学遥感、雷达遥感）的介绍，也让我对这个领域的广阔性有了初步的认识。让我印象深刻的是，作者在介绍数据获取的环节，不仅仅是罗列了各种卫星平台和传感器，还深入浅出地解释了它们的工作原理，比如可见光遥感如何捕捉地物的反射光谱，而微波遥感又如何穿透云层成像。这种细致的讲解，让我对遥感数据的“前世今生”有了一个更完整的认知，也为后续深入学习打下了坚实的基础。读到后面，书中关于图像预处理的内容更是让我大开眼界。我一直以为，遥感图像拿到手就是可以直接用的，没想到里面竟然有那么多“门道”。大气校正、几何校正、辐射定标这些术语，以前听起来就很吓人，但作者通过生动的比喻和清晰的图示，将它们变得易于理解。比如，大气校正就像是在给图像“洗脸”，去除因为空气中的尘埃和水汽造成的“模糊感”；几何校正则是确保图像上的每一个点都准确地对应到地面上的真实位置。这些形象的比喻，让我在脑海中构建起了遥感图像处理的初步框架。书中还对各种常用的遥感图像处理软件（如ENVI、ERDAS IMAGINE）进行了介绍，并附带了一些基础操作的指导，这对于想要动手实践的读者来说，无疑是宝贵的资源。这本书不仅仅是理论的堆砌，更是将理论与实践紧密结合，让我觉得学习遥感不再是枯燥乏味的背诵，而是一场充满探索乐趣的旅程。
评分这本书的结构安排，简直是为我这种“零基础”的读者量身打造的。从最基础的概念入手，一步步深入，逻辑清晰，环环相扣。我最欣赏的是，它并不是一股脑地抛出所有知识点，而是有条理地将它们组织起来。开头部分，作者细致地介绍了遥感的基本原理，什么是电磁波，不同波段的遥感有什么特点，以及遥感图像的几何特性和辐射特性。这些基础知识，对于理解后续的处理技术至关重要，就像盖房子需要打地基一样。然后，书中就开始讲解遥感图像的预处理，包括辐射定标、大气校正、几何校正等。作者在这里的讲解非常细致，每个步骤都配有详细的图示和文字说明，让我能够清晰地理解每个处理环节的目的和操作方法。特别是大气校正的部分，我一直以为大气的影响很小，看了这本书才知道，它对图像的色彩和亮度会产生多么大的影响，以及如何通过各种模型来消除这种影响。接着，书中进入了遥感图像的特征提取和分类部分。这里讲解了像像元分类、面向对象分类、纹理分析、光谱特征提取等多种方法。作者对于每种方法的优缺点以及适用场景都进行了详细的分析，并且提供了相应的算法原理和实例。我特别喜欢书中关于“主成分分析”（PCA）和“独立成分分析”（ICA）的讲解，虽然听起来名字有些复杂，但作者用非常形象的比喻，比如PCA就像是从一个杂乱的房间里找出最重要的几件家具，而ICA则是将混合的声音信号分离成独立的声源。这些比喻让我对这些高阶的分析方法有了初步的理解。最后，本书还系统地介绍了遥感图像的应用，覆盖了环境保护、城市发展、灾害监测、农业生产等多个领域，并提供了大量的实际案例。这种从基础到应用，再到深入技术的结构安排，让我感觉学习过程非常顺畅，每一步都充满了收获感，让我对遥感图像处理的整个体系有了清晰的认知。
评分这本书在讲解过程中，特别注重“逻辑性”和“条理性”。我经常会遇到一些技术书籍，虽然内容很丰富，但却显得杂乱无章，让人难以抓住重点。而这本书，从宏观到微观，层层递进，逻辑清晰得让人舒服。作者在介绍每一个技术或概念时，都会先说明其“是什么”，然后解释其“为什么”，最后再讲解其“怎么做”。这种“三步走”的讲解方式，让我能够从根本上理解每一个知识点。比如，在讲解“遥感图像的辐射畸变”时，作者并没有直接给出校正公式，而是先解释了辐射畸变产生的原因（如传感器内部差异、大气散射等），然后再说明这种畸变对后续分析的影响（如影响地物光谱特征的真实性），最后才介绍各种校正方法（如辐射定标、大气校正）。这种循序渐进的讲解，让我对每一个环节的目的和重要性都有了深刻的认识。书中对于各种算法的讲解，也充满了逻辑性。作者会先介绍算法的“基本思想”，然后给出“数学模型”，再通过“伪代码”或“流程图”来展示算法的实现步骤，最后再通过“实际案例”来验证算法的效果。这种严谨的逻辑结构，让我能够一步步地理解算法的精髓。我特别欣赏书中关于“遥感图像分类”的章节，作者在介绍完各种监督和非监督分类方法后，还专门撰写了一个章节，对比分析了不同分类方法的优缺点，以及在不同应用场景下的适用性。这种“总结性”和“比较性”的分析，让我能够根据自己的需求，选择最合适的分类方法，大大提高了学习的效率。总的来说，这本书的逻辑性让我的学习过程充满了“掌控感”，我感觉自己能够清晰地掌握每一个知识点，并且能够将它们融会贯通，形成一个完整的知识体系。
评分这本书在内容的选择上，可谓是“紧跟潮流”，将一些前沿的遥感技术和应用融入其中，让我眼前一亮。我一直认为，遥感技术是一个不断发展和创新的领域，如果一本书只讲一些陈旧的知识，那就很快会过时。然而，这本书在讲解传统遥感图像处理技术的同时，还重点介绍了近年来发展迅速的新技术和新应用，比如“深度学习在遥感图像分析中的应用”。这部分内容，让我看到了遥感技术未来的发展方向。书中详细介绍了如何利用卷积神经网络（CNN）进行地物分类、目标检测以及语义分割。虽然深度学习的原理有些复杂，但作者通过生动的图示和简化的数学模型，让我能够理解其核心思想，并且还给出了几个具体的应用案例，比如利用CNN来识别卫星图像中的建筑物、道路以及农作物。这让我觉得，深度学习不仅仅是一个理论概念，而是已经开始在遥感领域发挥出巨大的作用。另外，书中关于“高光谱遥感”的应用也给我留下了深刻的印象。高光谱遥感能够获取比多光谱遥感更精细的光谱信息，这使得它在矿物识别、植被成分分析、环境监测等领域具有独特的优势。书中详细介绍了高光谱数据的特点、处理方法以及应用案例，让我对这种“高精尖”的遥感技术有了更深入的了解。我还注意到，书中还涉及了一些“时空遥感”的概念，即如何结合时间序列数据来分析地表的变化和演化。这对于理解气候变化、生态演替等复杂过程具有重要意义。总的来说，这本书在内容的“新颖性”和“前沿性”上做得非常出色，让我不仅学习到了经典的遥感知识，还能够了解到最新的技术动态和应用趋势，为我未来的学习和研究提供了宝贵的指引。
评分这本书的“深度”和“广度”都做得非常出色，让我既能够深入理解遥感图像处理的核心技术，又能够触及到更广阔的应用领域。在深度方面，书中对于各种处理算法的讲解都非常到位。例如，在讲解“监督分类”时，作者不仅介绍了常见的分类器（如最大似然、支持向量机、随机森林），还对它们的数学原理、优缺点以及参数设置进行了详细的分析。我尤其喜欢书中关于“支持向量机”的讲解，作者通过“最大间隔超平面”的比喻，让我能够直观地理解其核心思想，并且还给出了在遥感图像分类中的具体应用案例。在讲解“遥感图像变化检测”时，书中也深入探讨了多种变化检测方法，并分析了它们在不同场景下的适用性。这让我意识到，变化检测并非单一的方法，而是需要根据具体的需求来选择合适的策略。在广度方面，本书涉及的遥感应用领域非常广泛。除了传统的资源环境监测、农业生产等领域，书中还触及了城市规划、灾害预警、地质勘探、甚至生物多样性保护等多个方面。每一个应用案例的介绍都非常具体，并且附带了相关的遥感数据和处理流程，让我能够对遥感技术在不同领域的应用有一个全面的认识。我特别被书中关于“利用SAR（合成孔径雷达）技术监测海冰变化”的案例所吸引，SAR不受云雨影响的特性，使其在极地环境下的监测中具有不可替代的优势。书中详细介绍了SAR图像的处理流程和数据分析方法，让我对这种重要的遥感技术有了更深入的了解。总而言之，这本书就像一个“百科全书”式的指南，它既有深度，能够让你掌握核心技术，又有广度，能够让你了解这项技术的无限可能性，为我打开了一扇通往遥感世界的大门。
评分这本书的实用性，简直超出了我的预期。我购买这本书，本来是抱着学习一些理论知识的想法，但没想到它却给了我很多可以直接应用的“干货”。书中关于遥感图像分类的章节，简直是我的“救命稻草”。我之前尝试过自己做一些遥感数据分析，但总是因为分类效果不理想而头疼。这本书详细介绍了各种分类算法，包括最大似然分类、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）以及神经网络等，并且不仅仅是介绍算法原理，还提供了详细的软件操作步骤和参数设置建议。特别是对于SVM和RF，书中给出了非常具体的调参技巧，以及如何根据不同的数据特点来选择合适的参数。我按照书中的指导，尝试了在ENVI软件中进行监督分类，结果比我之前自己摸索的效果好了很多。另外，书中关于遥感影像变化检测的章节，也给我带来了很大的启发。我一直对如何利用遥感技术监测地表的变化很感兴趣，比如城市扩张、土地利用变化等。书中介绍了多种变化检测的方法，如图像增强法、差值法、变化向量分析法、以及基于机器学习的变化检测。我特别关注了“变化向量分析法”，它能够同时分析影像的幅度和方向变化，这对于深入理解变化过程非常有帮助。书中还提供了一个实际案例，演示了如何利用这种方法来监测耕地面积的变化。我迫不及待地想要将这种方法应用到我自己的数据中。此外，书中关于遥感图像配准和融合的章节，也给了我很多实用的技巧。在处理多时相的遥感影像时，影像之间的配准精度至关重要，而图像融合则能提升信息的可视化和分析效果。书中提供了多种配准算法的介绍和优缺点分析，以及几种常用的图像融合技术，如 IHS变换、PCA融合等。这些技术细节的讲解，让我觉得这本书不仅仅是一本入门读物，更是一本可以随时翻阅、解决实际问题的参考手册。
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