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出版者:西安电子科技大学出版社

作者:李素玲

出品人:

页数:353

译者:

出版时间:2007-9

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787560619057

丛书系列:

图书标签:

• 自动控制
• 控制理论
• 控制系统
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• 现代控制
• 线性系统
• 反馈控制
• 数学模型
• 系统分析
• 工程控制

遥感图像处理与分析：从基础到前沿 本书籍聚焦于遥感图像处理与分析领域的前沿技术与核心理论，旨在为读者提供一个全面、深入且实用的学习路径，涵盖了从基础的数字图像处理技术到复杂的深度学习模型在地球观测中的应用。本书面向遥感专业学生、地球科学研究人员、地理信息系统（GIS）工程师以及希望利用卫星和航空影像解决实际问题的行业从业者。 第一部分：遥感图像基础与预处理 本书的开篇将系统介绍遥感成像的基本原理与数字图像的数学描述。我们将深入探讨电磁波谱与遥感传感器的关系，特别是多光谱、高光谱以及合成孔径雷达（SAR）数据的特性。理解数据的物理本质是后续处理的基础。 数字图像的表示与量化： 我们将详细阐述数字图像在计算机中的存储方式，包括灰度级、空间分辨率和光谱分辨率的定义。图像的数字化过程，即采样与量化，将被清晰地解析，并探讨量化误差对后续分析的影响。 几何校正与辐射校正： 遥感图像的几何畸变是数据应用中的主要障碍之一。本书将系统梳理不同类型的几何畸变（如平台误差、地形起伏），并详细介绍几种主流的几何校正方法，包括地面控制点（GCP）法和基于模型的几何矫正。在辐射校正方面，我们将探讨大气效应的物理模型，如辐射传输方程，并重点介绍如何通过定标因子和大气校正算法（如FLAASH、ATCOR的理论基础）将原始数字值（DN）转换为具有物理意义的反射率或亮度温度。这部分内容对于进行定量遥感分析至关重要。 图像增强技术： 为了提高人眼对图像信息的感知能力，本部分还将覆盖经典的图像增强技术。重点讨论空间域增强（如直方图均衡化、对比度拉伸、空间滤波技术如均值滤波、中值滤波、锐化滤波等）和频率域增强（如傅里叶变换在去除周期性噪声和高频增强中的应用）。对于多光谱数据，还会涉及主成分分析（PCA）在降维和信息压缩中的应用。 第二部分：遥感图像的特征提取与分类 本部分是遥感信息提取的核心，从传统方法过渡到现代机器学习范式。 传统图像分割与特征提取： 我们将详尽介绍基于阈值的分割方法（如Otsu法）、区域生长法和边缘检测算法（如Sobel、Canny算子）。对于纹理特征的提取，书中会引入灰度共生矩阵（GLCM）的构建及其派生特征（如对比度、熵、能量），这是早期遥感分类中不可或缺的工具。 监督与无监督分类： 经典的分类算法将被系统回顾。在监督学习方面，我们将深入分析最小距离分类器、最大似然分类器（MLC）和支持向量机（SVM）在遥感分类中的具体实施细节、参数选择以及优缺点。无监督分类（如K-均值聚类、ISODATA）则着重于如何客观地发现数据内部的自然聚类。 分类精度评估： 任何分类工作都必须经过严格的精度验证。本书将详细阐述混淆矩阵的构建，并解释总体精度、用户精度、生产者精度、Kappa系数等关键评估指标的计算方法和意义。 第三部分：面向深度学习的遥感图像分析 近年来，深度学习彻底改变了遥感图像的分析范式。本部分将集中探讨如何将先进的神经网络架构应用于遥感数据。 卷积神经网络（CNN）基础： 首先，本书会用遥感数据的特性来解释CNN的核心组件——卷积层、池化层、激活函数和反向传播机制。我们将重点分析如何设计适用于遥感图像尺度的卷积核。 场景分类与目标检测： 针对大场景的语义分类，我们将介绍GoogLeNet、ResNet等经典架构在遥感图像集上的迁移学习应用。在目标检测方面，本书将对比分析区域提议网络（R2-CNN系列）和一步式检测器（如YOLOv5/v8, SSD）在不同尺度目标检测任务中的性能差异。 语义与实例分割： 对于需要像素级分类的任务，如土地覆盖制图和建筑物轮廓提取，我们将深入讲解全卷积网络（FCN）、U-Net及其改进版本在遥感领域的应用，包括如何处理遥感图像特有的多尺度、复杂背景问题。 高光谱数据处理的挑战与机遇： 高光谱数据的“维数灾难”是传统方法难以克服的难题。本书将专门探讨降维技术（如PCA、MNF变换）以及如何利用光谱-空间联合深度模型（如3D-CNN、混合网络）来有效利用其丰富的波谱信息进行精准分类。 第四部分：先进专题应用与时空分析 本部分将理论与实际应用紧密结合，展示遥感图像分析在特定领域的前沿进展。 变化检测（Change Detection）： 变化检测是遥感的核心应用之一。本书将对比分析基于图像代数运算、特征空间分析以及深度学习驱动的变化检测方法。重点介绍双时间点图像的特征级融合与决策级融合策略。 三维重建与点云处理： 随着无人机和激光雷达（LiDAR）技术的发展，点云数据处理成为热点。本书将介绍点云数据的预处理（去噪、配准）以及如何利用深度学习（如PointNet, PointNet++）进行三维场景的语义分割和特征提取。 数据融合与多源信息集成： 探讨如何有效地融合不同传感器（如光学数据与SAR数据、高分辨率影像与低分辨率影像）的信息，以获得更鲁棒、更全面的地理信息。这包括特征级融合和决策级融合的理论框架。 本书特色与读者收益： 本书不仅提供了详尽的理论推导，更嵌入了大量的Python/TensorFlow/PyTorch代码示例和真实遥感数据集（如Sentinel-2、Landsat、Public Benchmarks），确保读者能够将理论快速转化为实践能力。通过本书的学习，读者将能够独立设计和实现复杂的遥感信息提取流程，并掌握应对未来遥感数据挑战所需的关键技术。

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这本书的排版和装帧质量相当不错，纸张触感舒适，油墨清晰，即便长时间阅读也不会感到视觉疲劳，这对于一本内容密度极高的专业书籍来说至关重要。我主要关注的是其中关于非线性系统控制的部分，这部分往往是教材中的难点和区分点。书中对描述函数法和相平面法的介绍非常到位，它不仅仅是罗列公式，更注重解释这些方法背后的几何意义，例如，通过相轨迹的走向来判断系统的极限环和平衡点的性质，这种可视化解释极大地帮助了我建立直观认知。我曾经在处理一个存在明显迟滞现象的回路时感到束手无策，但翻阅到这几章后，书中关于如何利用特定非线性工具来近似分析这类问题的章节，为我提供了全新的思路和计算路径。此外，书中对鲁棒控制和最优控制的引言部分也写得引人入胜，虽然没有深入到前沿研究的细节，但它清晰地勾勒出了这些现代控制理论发展的脉络和它们解决经典控制局限性的核心思想。整本书的学术严谨性毋庸置疑，参考文献部分也相当详尽，为进一步的深度学习指明了方向，可以说，它更像是一份沉甸甸的知识导航图，而不是简单的速成手册。

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这本书的封面设计简洁有力，一看就知道是严肃的学术著作。我抱着学习复杂系统控制理论的心态翻开了它，期待能从中找到解决实际工程问题的金钥匙。首先映入眼帘的是大量的数学推导和抽象概念，比如状态空间模型、传递函数，这些是理解现代控制理论的基石。作者在构建理论框架时展现了深厚的功力，逻辑链条紧密无暇，每一步的推导都清晰可见，即便是对于初学者来说，只要耐下心来啃读，也能大致把握其内在的数学美感。书中的例题设计得非常经典，它们巧妙地将抽象的数学工具应用于具体的物理系统，比如经典的二阶系统响应分析，以及更复杂的机械臂控制实例。我特别欣赏作者在讲解线性系统稳定性判据时所采用的对比手法，将李雅普诺夫方法与根轨迹法并列阐述，让读者能从不同角度去理解系统“健壮性”的含义。虽然初读时会觉得有些枯燥，但随着阅读的深入，那种抽丝剥茧、层层递进的感觉令人着迷，仿佛站在一个高处俯瞰整个控制系统的全貌，对系统的动态行为有了前所未有的洞察力。这本书显然是为那些希望深入理解控制系统底层原理的工程师和研究生准备的硬核教材，它要求读者不仅要有扎实的微积分和线性代数基础，更要有抽象思维的能力。

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这本书最大的特点，我认为是它在理论深度和工程实践需求之间找到了一个精妙的平衡点。它没有沉溺于纯粹的数学游戏，但每一个数学工具的引入都有其明确的工程背景支撑。例如，在介绍最优控制时，卡尔曼滤波和LQR（线性二次型调节器）的引入，清晰地展示了如何利用数学优化理论来解决“最好的”控制问题，而不是仅仅“能工作的”控制问题。书中对随机过程在控制中的应用，即估计与控制分离原理的阐述，展示了如何将不确定性引入到精确的控制设计中，这是处理真实世界中传感器噪声和系统扰动的关键所在。我特别喜欢其中穿插的一些历史回顾和关键人物的贡献介绍，虽然占比很小，但这些点缀让冰冷的理论充满了人情味和历史厚重感，让人明白这些理论是如何一步步发展和完善的。这本书的语言风格是极其严谨的学术用语，但叙述脉络清晰，使得即便是面对复杂的数学结构，读者也能保持对核心物理问题的关注，是一本真正意义上的“思想工具箱”，而非简单的公式集锦。

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我对这本教材的整体感觉是“厚重而扎实”，它没有采用时下流行的那种轻快、碎片化的叙事风格，而是坚持了经典教科书的传统——结构严谨、内容翔实。阅读过程中，我感觉自己像是在攀登一座知识的高峰，每攀升一段，视野就开阔一分。尤其是在学习到离散时间系统控制时，作者对Z变换和脉冲响应的解释，细致到了每一个转换的依据，这对于习惯了连续时间信号处理的我来说，是一个非常及时的“知识矫正”。书中的符号定义非常一致和规范，这大大减少了我在阅读不同章节时因符号混淆而产生的困扰。我特别留意了书中关于数字仿真实现这一环节的讨论，虽然书中没有提供完整的MATLAB代码示例，但它对仿真过程中的潜在陷阱，比如采样周期的选择、量化误差的影响等，都进行了理论层面的严肃探讨，这比直接给出几行代码要深刻得多，因为它教会了读者“为什么”要这样做，而不是仅仅“怎么做”。这本书的价值在于它构建了一套完整的、相互印证的控制理论知识体系，而非零散的技巧集合，对于希望系统掌握控制科学的读者而言，这是一笔值得投入时间的心血之作。

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这本书的章节安排体现了作者对教学逻辑的深刻理解。它从最基础的系统建模开始，逐步过渡到时域分析、频域分析，再到现代控制理论，这种由浅入深、螺旋上升的结构设计，非常适合作为专业课程的教材。我个人对书中关于频率响应分析的部分印象尤为深刻，波特图和奈奎斯特图的绘制与解读部分，不仅提供了绘制的数学准则，更深入阐述了它们在工程中快速判断系统稳定裕度和带宽的关键作用。作者在讲解这些经典工具时，并没有回避它们在处理复杂高阶系统时的局限性，反而巧妙地以此为跳板，引出了现代控制理论的必然性。此外，书中对经典反馈控制设计方法的讨论，例如PID控制参数的整定，也给出了超越传统经验公式的、基于性能指标的系统化设计思路，这对我后续优化现有控制回路具有直接的指导意义。总而言之，这本书的知识密度极高，阅读体验需要高度的专注力，但它所提供的理论深度和广度，绝对是任何希望在控制领域有所建树的专业人士案头不可或缺的参考书目。

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