多源遥感影像数据融合技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:测绘

作者:贾永红

出品人:

页数:145

译者:

出版时间:2005-8

价格:13.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787503012518

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 数据融合
• 多源遥感
• 影像处理
• 图像融合
• 遥感应用
• 地理信息系统
• 空间数据
• 信息提取
• 技术研究

《遥感影像解译与应用》 本书系统性地阐述了遥感影像的解译原理、方法与技术，并深入探讨了其在众多领域的实际应用。旨在为读者提供一个全面而深入的遥感影像分析学习框架。 第一篇 遥感影像基础理论 第一章 遥感科学概览 本章将追溯遥感科学的发展历程，从早期对电磁波与物质相互作用的探索，到现代多平台、多载荷、多时相遥感系统的构建。详细介绍遥感的基本概念，包括遥感系统组成（平台、传感器、数据处理）、电磁波谱、目标物的电磁辐射特性以及遥感数据获取与传输的流程。重点阐述遥感在地球科学、环境监测、资源调查等领域的关键作用和战略意义。 第二章 遥感影像的形成与特性 深入剖析遥感影像的成像原理，涵盖不同类型传感器（如可见光/近红外、热红外、微波传感器）的成像机制。详细介绍影响遥感影像质量的关键因素，如空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率。讨论影像的几何畸变，如平台姿态、地球曲率、地形起伏引起的几何误差，以及不同成像方式（如扫描、推扫、凝视）的特点。 第三章 影像增强与预处理技术 本章聚焦于提升遥感影像视觉效果和可解译性的常用技术。详细讲解影像增强方法，包括灰度变换（线性拉伸、对数变换、直方图均衡化）、空间域滤波（平滑滤波、锐化滤波）以及频率域滤波。重点介绍影像辐射定标、几何校正（辐射校正、地形校正、传感器校正）的理论与实践，为后续的影像分析奠定基础。 第二篇 遥感影像解译方法 第四章 视觉解译与目视分析 系统介绍基于人眼感知的影像解译方法。阐述影像解译的四要素：色调、纹理、形状和阴影，以及它们在识别地物目标中的重要性。详细说明不同尺度的影像解译策略，从区域性地物分布到具体目标的识别。强调解译员经验、背景知识和解译图例在提高解译精度中的作用。 第五章 影像分类技术 本章深入探讨遥感影像的定量分析方法，即影像分类。详尽介绍监督分类（最大似然法、最小距离法、支持向量机SVM、随机森林RF）与非监督分类（Isodata、K-Means）的原理、算法流程及优缺点。讨论分类精度评价指标（总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度）及其计算方法。 第六章 特征提取与目标识别 聚焦于从影像中提取有意义的特征以识别特定地物目标。介绍基于光谱特征的识别方法，包括光谱角填和光谱相似性。讲解基于纹理特征的识别技术，如灰度共生矩阵（GLCM）和LBP算子。阐述形状特征在识别几何形态目标中的应用。同时，介绍基于规则的专家系统和模糊逻辑在目标识别中的潜力。 第七章 遥感影像变化检测 本章专门探讨如何识别和量化地物在不同时间点发生的变化。详细介绍图像配准的重要性与方法。系统梳理多种变化检测技术，包括影像差异法、变化向量分析（CVA）、主成分分析（PCA）变化检测、以及基于分类的后分类比较法。讨论在不同应用场景下（如城市扩张、植被覆盖变化、灾害监测）选择合适变化检测方法的原则。 第三篇 遥感影像应用领域 第八章 土地利用/土地覆盖（LULC）变化监测 本章以全球变化监测为视角，详细阐述遥感影像在土地利用/土地覆盖分类、变化检测与制图中的应用。介绍如何利用多时相遥感数据分析城市扩张、农业活动、森林砍伐等现象，并为可持续发展提供决策支持。 第九章 植被监测与分析 本章聚焦于植被健康状况、生长规律及生物量估算。介绍植被指数（如NDVI、EVI）的计算、应用与解读。阐述如何利用遥感数据监测作物长势、森林病虫害、干旱胁迫，以及估算植被覆盖度、叶面积指数（LAI）等关键参数。 第十章 水体监测与水环境分析 本章探讨遥感技术在水资源管理与环境监测中的作用。介绍如何识别不同类型的水体（湖泊、河流、湿地），监测水体面积变化、浊度、叶绿素a浓度等。同时，讨论遥感在洪水灾害监测、水质评估和海岸带变化分析中的应用。 第十一章 地质与矿产资源遥感调查 本章阐述遥感影像在地质构造解译、矿产资源勘查中的应用。介绍利用高光谱遥感技术识别特定矿物，以及地表形变监测（如GPS、InSAR）在预测地质灾害中的作用。 第十二章 城市遥感与地理信息系统（GIS）集成 本章探讨遥感影像在城市规划、环境管理、交通监测等城市应用。重点介绍遥感数据与GIS平台的结合，如何利用遥感数据更新GIS数据库，以及基于GIS的遥感影像空间分析，如缓冲区分析、叠加分析等，支持城市可持续发展。 附录 附录A 常用遥感软件介绍 附录B 遥感影像处理流程示例 本书内容力求理论与实践相结合，为学习者提供坚实的理论基础和实用的操作技能，是从事遥感影像分析、数据处理及相关应用研究的科研人员、工程师和研究生的重要参考书。

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对于我们这些常年与地理信息系统（GIS）打交道的工程师来说，时间效率和处理效率是衡量一切工具优劣的标准。我最关注的是这本书对大规模数据集的优化处理方案是否有深入探讨。毕竟，动辄TB级别的卫星影像数据，如果处理流程不优化，等待结果的时间足以让人抓狂。我期望看到这本书不仅停留在描述“应该”如何融合，而是要深入到“如何高效地”融合。比如，它是否探讨了并行计算框架（如Spark或Dask）在遥感数据处理流水线中的应用？关于内存管理和I/O瓶颈的优化策略是否有具体的代码示例或伪代码指导？如果书中的案例能够真实地反映处理数千景Landsat或Sentinel数据时的内存占用和CPU使用率曲线，并给出针对性的优化建议，那这本书的价值将立刻提升一个档次。我期待它能提供那些在标准算法描述中看不到的“工程智慧”，将理论的严谨性与工程的残酷现实完美结合起来。

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这本书的叙事风格和技术深度，让我感觉它更像是一部面向行业专家的深度白皮书，而不是面向初学者的科普读物。从它的章节标题来看，对高级统计建模和深度学习在数据整合中的应用持有一种审慎而前沿的态度。我特别好奇它如何处理“不确定性量化”的问题。在遥感数据融合的复杂链条中，每一步引入的误差都会累积，如何科学地评估最终融合产品的置信区间，是决定产品能否被高精度决策系统采纳的关键。这本书是否引入了贝叶斯方法来处理这种多层次的不确定性？或者，它是否对最新的Transformer架构在多模态特征提取上的适用性进行了批判性分析？如果它能提供一些关于如何设计实验来验证不同融合策略的统计显著性，并附带高质量的图表来可视化误差分布，那它无疑是站在了当前研究前沿，能够驱动更高层次的学术讨论和技术革新，而不是仅仅停留在操作层面的介绍。

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我是一名刚刚接触遥感数据分析领域的研究生，手头已经翻阅了几本入门教材，但总觉得它们要么过于偏重理论推导，让我这个实践导向的人感到有些枯燥；要么就是案例陈旧，缺乏对当前热门传感器和算法的覆盖。直到我看到这本书的侧述，它似乎精准地弥补了这一空白。我被其中关于“复杂场景下异构数据对齐”那一章的描述深深吸引住了，这正是我在近期项目里遇到的瓶颈。书里提到了一种基于特征空间变换的鲁棒性方法，听起来就比我之前尝试的那些基于简单几何校正的方法要高明得多。更重要的是，它不像其他教材那样只罗列公式，而是似乎结合了实际项目中的“坑”和解决方案，这种经验性的传授，对于初学者来说是无价之宝。如果这本书能真正做到图文并茂地展示算法的流程图和关键参数的敏感性分析，那么它将不仅仅是一本教科书，更像是一位资深工程师的私房笔记，能够极大地加速我的学习和研究进程，避免走不必要的弯路。

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这本书的版式设计，包括字体选择和行间距，都体现出一种严谨的学术态度，让人在长时间阅读后也不容易感到视觉疲劳。我注意到其中对参考文献的引用似乎非常详尽，这对于我们进行文献溯源和追根究底是非常重要的。一本好的技术书籍，其价值的延续性往往体现在它所建立的知识网络上。我希望这本书在介绍完核心技术后，能够提供一个清晰的“未来研究方向”的展望部分，指出当前技术曲线的瓶颈在哪里，以及哪些领域可能在未来五年内取得突破。例如，在处理地球表面的动态变化时，如何利用时间序列分析和最新的时空数据模型来提升融合的时效性和连续性？如果这本书能够提供这样的前瞻性指导，它就不只是一本记录当下技术的工具书，更是一份指引未来研究航向的灯塔，能帮助我在制定长期研究规划时保持战略上的清晰和远见。

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这本书的装帧设计着实让人眼前一亮，封面那种深邃的蓝色调配上简洁有力的金色字体，给人一种既专业又充满科技感的印象。拿到手里掂量了一下，厚度适中，纸张的质感也相当不错，光滑却不失韧性，阅读体验上是加分的。我尤其欣赏扉页上的那段引言，措辞精炼，一下子就把读者带入了广袤的遥感数据世界，让人对接下来要探索的内容充满了期待。从目录来看，它似乎构建了一个非常系统化的知识框架，从基础概念的梳理到前沿技术的探讨，层次分明，显示出编者在内容组织上的深厚功力。我注意到其中关于数据预处理的章节占了相当大的篇幅，这在很多同类书籍中往往是一笔带过的地方，但对于实际应用者来说，这一步的扎实程度直接决定了后续分析的质量，这种对细节的关注，让我觉得这本书的实用价值会非常高。当然，一本技术专著的价值最终还得看内容的深度和广度，但就初步的印象而言，这本书在呈现形式上已经做到了让人忍不住想立刻翻开它一探究竟的程度，无论是用于案头参考还是深度学习，它都散发着一种可靠和专业的魅力。

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作为一本技术书，你的文采真是好棒啊！！

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