遥感数字影像处理导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:延森

出品人:

页数:510

译者:

出版时间:2007-1

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787111193777

丛书系列:计算机科学丛书

图书标签:

• 遥感
• 图像处理
• 数字图像
• 遥感导论
• 谋生的书
• 数字图像处理/计算机视觉
• 摇感
• 遥感
• 数字影像处理
• 图像处理
• 遥感技术
• 地理信息系统
• GIS
• 遥感应用
• 影像分析
• 数据处理
• 环境遥感

《遥感数字影像处理导论》 图书简介 本书旨在为广大读者提供一个全面而深入的遥感数字影像处理领域的入门向导。我们将从最基础的概念出发，逐步引导读者理解遥感影像的本质、获取方式及其在现代科学技术中的重要地位。本书内容涵盖了遥感数字影像处理的各个核心环节，从影像的预处理、增强、几何校正，到信息提取、分类与识别，再到影像的质量评价与应用，力求为读者构建一个清晰、系统且完整的知识体系。 第一部分：遥感影像基础与获取 在正式进入影像处理的技术细节之前，我们首先需要对遥感成像的原理及其捕捉到的数据有一个基础的认识。本部分将详细阐述电磁波谱与遥感成像的关系，解释不同波段的电磁波如何被地物反射、吸收或发射，从而形成可供探测的信号。我们将介绍主动遥感与被动遥感两种主要工作模式的区别，并重点讲解被动遥感中常用的光学遥感传感器，如多光谱、高光谱和全色传感器的工作原理。 随后，我们将探讨遥感影像的获取平台，包括卫星、航空器和无人机等。读者将了解到不同平台在空间分辨率、时间分辨率和覆盖范围等方面的优劣势，以及它们如何服务于不同的应用需求。我们将具体介绍一些经典的遥感卫星系统，例如Landsat系列、Sentinel系列以及中国的高分系列等，并展示它们的成像特点和数据产品。 第二部分：遥感数字影像预处理 获取到的原始遥感影像往往存在各种质量问题，直接应用于分析和应用会引入误差。因此，预处理是影像分析的关键第一步。本部分将详细介绍各种常用的预处理技术： 辐射定标 (Radiometric Calibration): 将影像的数字微分值（DN值）转化为具有物理意义的辐射亮度值或反射率值，是进行定量分析的基础。我们将讲解不同定标方法，以及如何选择合适的定标模型。 大气校正 (Atmospheric Correction): 大气中的气体和气溶胶会吸收和散射电磁波，导致地表真实反射率信息失真。本部分将深入探讨多种大气校正模型，如基于物理的模型（如6S、MODTRAN）和半经验模型（如FLAASH、QUAC），并分析它们的适用条件和精度。 几何校正 (Geometric Correction): 原始影像由于传感器姿态、地球曲率、地形起伏等因素，存在几何畸变。本部分将重点介绍两种几何校正方法： 辐射几何校正 (Radiometric Geometric Correction): 主要处理传感器自身误差引起的几何畸变，如扫描线偏移、扫描速率不均等。 地形几何校正 (Topographic Geometric Correction): 针对地形起伏引起的几何畸变，需要借助数字高程模型（DEM）。我们将讲解如何利用控制点或DEM进行影像的正射校正（Orthorectification），生成具有统一比例尺的正射影像，使其能够直接与地图叠加。 影像配准 (Image Registration): 当需要对同一区域在不同时间获取的影像进行比较分析时，必须将它们精确地对齐。本部分将详细介绍基于特征点匹配和基于影像灰度特征的配准算法，以及评价配准精度的常用指标。 第三部分：遥感数字影像增强 影像增强的目的是改善影像的视觉效果，突出感兴趣的地理特征，便于人工判读和后续分析。本部分将介绍多种影像增强技术： 灰度拉伸 (Gray Level Stretching): 通过改变像元灰度值范围，扩大影像的对比度。我们将介绍线性拉伸、直方图均衡化、对比度拉伸等常用方法，并分析它们的适用场景。 空间滤波 (Spatial Filtering): 利用邻域像元的灰度值来改变当前像元的灰度值，以达到平滑、锐化或突出特定纹理的目的。我们将介绍均值滤波、中值滤波、高斯滤波、拉普拉斯算子、Sobel算子等滤波器，并演示它们在降噪和边缘检测中的作用。 光谱变换 (Spectral Transformation): 通过对不同波段影像进行数学运算，生成新的影像，以突出地物光谱特征。我们将重点讲解主成分分析（PCA）变换，它能够有效压缩数据冗余，并分离出影像的主要变化信息。此外，我们还将介绍缨盖度指数（Tasseled Cap）、归一化植被指数（NDVI）等常用的光谱指数计算，用于提取植被、水体、土壤等信息。 第四部分：遥感数字影像信息提取 信息提取是遥感影像分析的核心目标，即从影像中识别和量化地物信息。本部分将系统介绍几种主要的影像信息提取方法： 图像分类 (Image Classification): 将影像中的像元根据其光谱特征分配到预定义的类别中。我们将详细讲解两大类分类方法： 监督分类 (Supervised Classification): 需要预先提供少量已知地物的训练样本。我们将介绍最大似然分类（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等常用的监督分类算法，并讨论训练样本的选择策略和对分类结果的影响。 非监督分类 (Unsupervised Classification): 无需训练样本，算法自动将影像聚类成若干类。我们将介绍K-means聚类、ISODATA等非监督分类方法，并分析其在探索性数据分析中的应用。 面向对象分类 (Object-Based Image Analysis, OBIA): 不同于传统的像元分类，OBIA首先将影像分割成具有相似光谱、纹理和形状的同质对象，然后根据对象的特征进行分类。本部分将介绍影像分割的算法，以及如何结合形状、纹理和光谱信息进行对象分类。 变化检测 (Change Detection): 比较不同时期获取的同一区域的遥感影像，识别地物发生的变化。我们将介绍多种变化检测方法，如影像相减、影像比值、变化矢量分析（CVA）、监督分类变化检测等，并分析它们在土地利用变化、灾害监测等方面的应用。 遥感定量反演 (Quantitative Remote Sensing Retrieval): 利用地物光谱与某些物理量（如叶面积指数LAI、植被覆盖度FVC、地表温度LST、水体质量参数等）之间的关系，通过数学模型从影像中反演这些物理量的值。本部分将介绍反演的基本原理，并举例说明不同地物参数的反演方法。 第五部分：遥感数字影像质量评价与应用 为了确保遥感影像分析结果的可靠性，对影像质量进行评价至关重要。本部分将介绍常用的评价指标，如混淆矩阵、Kappa系数、总体精度、用户精度、生产者精度等，并讲解如何利用这些指标评估分类结果的准确性。 最后，我们将展望遥感数字影像处理技术的未来发展趋势，包括深度学习在遥感领域的应用、多源数据融合、时空信息提取等。同时，本部分也将穿插介绍遥感数字影像处理在国民经济和社会发展中的广泛应用，例如： 土地利用/土地覆盖（LULC）监测与评价： 城市扩张、农田变化、森林覆盖率监测等。 环境监测： 水体富营养化、空气污染、地表沉降、森林火灾监测等。 农业应用： 作物估产、病虫害监测、精准农业等。 灾害监测与应急响应： 地震、洪水、滑坡、台风等灾害的灾损评估与监测。 城市规划与管理： 城市热岛效应分析、绿地覆盖率评估、交通网络分析等。 地质与矿产资源勘探： 区域地质调查、矿产资源遥感找矿等。 海洋监测： 海冰监测、赤潮监测、海平面变化监测等。 本书力求语言通俗易懂，避免过于晦涩的技术术语，并通过大量图示和案例分析，帮助读者直观理解抽象的理论概念。我们希望通过本书的学习，读者能够掌握遥感数字影像处理的基本理论和方法，为进一步深入研究或实际应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来对这类技术性书籍抱持着一种“能看懂多少算多少”的心态，毕竟有些教科书写得晦涩难懂，读起来就像在啃石头。然而，这本书在内容组织上的巧妙安排，着实让我眼前一亮。它并非简单地堆砌公式和理论，而是非常注重逻辑的连贯性，仿佛在引导你进行一次有组织的思维漫步。举个例子，它讲解几何校正的那一部分，不是直接抛出复杂的矩阵变换，而是先用非常直观的例子解释了为什么需要校正，校正的目的是什么，然后才逐步引入数学模型，这种由浅入深的叙事方式，极大地降低了我的阅读门槛。我发现自己竟然能流畅地跟上作者的思路，甚至在一些原本认为很枯燥的章节里，也找到了阅读的乐趣。这种将高深理论“平民化”的处理功力，绝对是衡量一本优秀教材的重要标准，也是这本书最让我欣赏的地方，它真正做到了“教人以渔”。

评分☆☆☆☆☆

从一个图书馆管理员的角度来看，我更关注一本书的“时效性”和“可检索性”。这本书的篇幅适中，并没有过度膨胀，这对于资料的归档和快速查阅非常有利。我注意到书后附带的术语表和索引做得非常详尽，几乎每一个重要的专业词汇都能在索引中找到其对应的页码，这对于需要快速定位特定知识点的读者来说是极大的便利。关于时效性，虽然遥感技术日新月异，但这本书扎实地奠定了基础原理，那些关于辐射传输和大气校正的核心理论是不会轻易过时的。它更像是一部“内功心法”，为读者打下了坚实的根基，而非仅仅是罗列最新的卫星型号。因此，我完全有理由相信，这本书在未来几年内，仍然会是相关专业人士书架上不可或缺的常青读物，其知识的保质期相当长远。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就给人一种非常专业、严谨的感觉，装帧精美，纸张质量也相当不错，拿在手里沉甸甸的，光是这份质感就让人对接下来的阅读充满了期待。初翻目录，我立刻被那些涵盖范围极广的章节名称吸引住了，从基础的数据获取到复杂的空间分析，似乎把遥感领域的核心知识点都梳理得井井有条。我尤其关注了关于最新传感器技术的那一章，希望能从中一窥未来遥感技术的发展方向，毕竟这个领域发展太快了，老旧的知识很快就会跟不上时代的步伐。不过，在阅读过程中，我发现对于那些初次接触遥感的新手来说，可能需要花费较多的时间去消化那些基础概念，毕竟专业术语太多，得配合大量的图示和案例才能真正理解其精髓。总的来说，从包装和整体架构来看，这无疑是一本值得细细品味的学术著作，它不像市面上那些追求速度的快餐读物，更像是一部需要耐心打磨的工具书，期待它能在我后续的研究中发挥关键作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和视觉呈现是其一个显著的优点，这点值得大书特书。在众多黑白为主的专业教材中，它大量使用了彩色插图和高质量的遥感影像示例，这使得原本抽象难懂的色彩空间转换、地物分类结果等内容，变得一目了然。那种不同波段组合下的地物特征差异，仅凭文字描述是很难想象的，但有了高清的彩图作为对照，瞬间就能在脑海中建立起清晰的图像。此外，章节之间的过渡也处理得非常流畅，几乎没有突兀的跳跃感。作者似乎非常体谅读者在长时间阅读后容易产生的疲劳，通过适时的图表总结和模块化的内容划分，帮助我们保持专注力。这种对阅读体验的精细化关注，显示出作者团队在内容编辑上的高度专业素养，绝非一般的学术文献可以比拟。

评分☆☆☆☆☆

我是一位有着多年行业经验的从业者，阅读这本书的目的主要是想看看有没有可以用来优化我们现有工作流程的“新招数”。因此，我跳过了那些基础的遥感原理介绍，直接切入了高级图像处理和信息提取的部分。我特别留意了关于深度学习在遥感解译中应用的章节，这是当前技术热点。我希望这本书能提供一些实战性的代码片段或者具体的算法流程图，而不是停留在理论层面上的空泛讨论。坦白地说，在这一块，我略感不足。虽然作者提到了很多前沿的概念，但深入到具体实现细节的部分似乎有些“点到为止”，留给读者的进一步探索空间略大。如果能有更多的实际项目案例分析，展示如何将理论模型转化为生产力，那这本书的价值将会得到质的提升，对于我这类追求效率和应用落地的读者来说，会更加具有参考价值。

评分☆☆☆☆☆

业内大佬陈晓玲翻译，看过的都说好。

评分☆☆☆☆☆

业内大佬陈晓玲翻译，看过的都说好。

评分☆☆☆☆☆

业内大佬陈晓玲翻译，看过的都说好。

评分☆☆☆☆☆

业内大佬陈晓玲翻译，看过的都说好。

评分☆☆☆☆☆

业内大佬陈晓玲翻译，看过的都说好。