第16届全国遥感技术学术交流会论文集 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:地质出版社

作者:汪民

出品人:

页数:352

译者:

出版时间:2007-9

价格:88.0

装帧:平装

isbn号码:9787116054813

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 遥感技术
• 学术会议
• 论文集
• 地理信息系统
• 测绘科学
• 图像处理
• 空间数据
• 地球观测
• 信息技术

《古籍修复与数字化保护前沿探索》 图书简介 本书汇集了当前古籍修复技术、数字化保护方法以及相关理论研究的最新成果与实践经验，旨在为古籍保护领域的专业人士、研究人员和技术人员提供一个全面、深入的交流平台与参考蓝本。全书内容紧密围绕“抢救性保护”与“可持续利用”两大核心目标展开，探讨了在新的技术浪潮下，如何更科学、更有效地应对古籍自然老化、环境侵蚀以及不当使用带来的严峻挑战。 第一部分：古籍的材料科学与病害诊断 本部分深入剖析了中国古代典籍所用纸张、绢帛、竹简、木牍等载体的化学组成、物理特性及其在不同历史时期的演变规律。 1. 纸张老化机理的深度解析： 详细阐述了纤维素的酸性降解、木质素氧化、填料与胶料的迁移对古籍稳定性的影响。引入了先进的无损检测技术，如拉曼光谱、傅里叶变换红外光谱（FTIR）和X射线荧光分析（XRF），用以精确识别纸张中的污染物（如硫化物、重金属离子）和劣化产物，并基于这些数据建立病害的早期预警模型。 2. 墨与颜料的稳定性研究： 针对铁系墨、碳系墨在潮湿或光照环境下的锈蚀、洇散现象，结合显微成像技术，探究了稳定化处理的化学路径。对于古代壁画和手稿中的矿物颜料（如朱砂、石青、石绿），讨论了其与载体之间结合力的变化规律及其固色处理的最佳实践。 3. 霉菌与虫害的生物防治： 聚焦于温湿度控制失当导致的生物侵害问题。分类介绍了常见致病真菌的种类及其对纤维结构的破坏模式。重点阐述了基于“绿色化学”理念的生物防治技术，包括利用拮抗微生物进行靶向治理、超低温冷冻休眠技术，以及替代传统化学熏蒸的惰性气体保护策略，强调环境友好型解决方案的有效性与安全性。 第二部分：传统修复工艺的现代化与标准化 本部分回归修复技艺的本源，探讨如何将代代相传的传统手工技艺与现代科学工具相结合，实现标准化、可重复的高质量修复。 1. 传统衬裱与加固技术的优化： 详细记录了从选材（如皮抄纸、竹纸的制作标准）到施胶（淀粉胶、动物胶的配比与熟化过程）的每一个关键步骤。提出了基于有限元分析（FEA）的受损书页应力分布模拟，指导修复师在揭页、托裱过程中施加最恰当的张力，避免二次损伤。 2. 缺失部分的高精度补全技术： 介绍了针对破洞、残缺页面的补配技术，包括利用高分辨率扫描图像进行图案匹配和色彩校正，并探讨了不同厚度与韧性纸张的混合应用，以确保补片在视觉上与原件融为一体，同时保持材料的相容性。 3. 简牍与碑刻的捆扎与装帧修复： 针对竹木简牍的霉变、散乱问题，研究了新型环保无酸捆扎材料的性能测试与应用；对于受损碑刻拓片的保护，探讨了使用微纤维织物进行局部加固和整体保护的工艺流程。 第三部分：古籍信息化的前沿技术与应用 本部分侧重于数字化采集、处理、存储与展示技术，旨在最大限度地实现珍贵古籍的“活化”利用。 1. 超高分辨率图像采集与色彩还原： 论述了多光谱成像（包括紫外、可见光、红外）在揭示隐藏文字、辨识伪色以及分析墨迹层结构中的独特优势。提出了针对不同载体（如易反光绢本、易吸光墨迹）的最佳照明条件和曝光参数设定，确保数字副本的色彩精度达到人眼识别的极限标准。 2. 文本的智能识别与知识挖掘（OCR/HTR）： 深入探讨了针对古代复杂字体（如篆书、隶书、宋体异体字）的版面分析与字符识别技术（HTR）。介绍了深度学习模型（如CNN-RNN架构）在古籍文献信息抽取中的最新进展，包括对典故、人名、地名的自动标注，为古籍的跨文本检索和大数据分析奠定基础。 3. 3D扫描与虚拟复原技术： 针对散架、残损的套册或多卷本，展示了如何利用结构光或激光扫描技术获取其精确的三维几何信息，并结合虚拟现实（VR）或增强现实（AR）技术，构建可交互的“数字展厅”，使用户能够“触摸”和“翻阅”无法接触的珍本，极大地拓宽了学术研究和公众教育的边界。 第四部分：古籍保护的法规、伦理与管理 本书的最后一部分讨论了支撑古籍保护事业发展的非技术性要素。 1. 法律法规与标准体系建设： 梳理了国内外在文化遗产保护方面的法律框架，重点分析了中国在古籍修复领域对材料安全、操作规范的最新行业标准要求。探讨了如何建立跨机构、跨区域的古籍修复质量评估体系。 2. 跨学科合作与人才培养： 强调了化学家、材料学家、信息工程师与传统修复师之间有效沟通的重要性。提出了面向新时代的复合型人才培养模式，如设置“文献保护科学”交叉学科，以适应未来技术迭代的需求。 3. 伦理考量与“最小干预”原则： 再次重申修复工作的核心伦理：保护历史真实性。详细讨论了在何种情况下应选择“保留原状优先”而非“完全修复”，以及如何记录和公开所有干预措施，确保每一次修复都是可追溯、负责任的科学行为。 本书不仅是技术手册，更是一部前瞻性的思想集锦，旨在推动古籍保护工作从经验依赖型向科学驱动型转变，确保中华民族的文化记忆得以安全、完整地传承给下一代。

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这份汇编的学术水准，老实说，比我预期的要高出不少。我一直觉得，大型学术会议的论文集难免鱼龙混杂，但这次的文集，几乎每一篇都能看出是经过了严格的同行评审和反复打磨的。尤其是在理论创新性这一块，我印象最深的是几篇关于深度学习在遥感影像分类中的应用研究。它们没有陷入那种“套用网络结构”的窠臼，而是针对遥感特有的目标尺度变化、云层遮挡等复杂场景，提出了定制化的网络改进方案，这种务实的创新才是真正的技术进步。其中一篇关于时序分析的文章，它采用了一种非常精妙的隐马尔可夫模型结合最新的卷积神经网络结构，成功地解决了农作物长势监测中数据缺失和噪声干扰的难题，这在业内绝对算得上是一次重要的突破。阅读这本集子，就像是参加了一场为期数天的顶级研讨会，只不过这次的专家讨论可以随时随地进行，而且可以反复琢磨那些晦涩的公式和图表，对于系统性学习某个子领域，效率极高。

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我是一个刚刚跨入遥感应用领域的新人，说实话，一开始对着这么厚的专业文集有些望而却步，担心全是高深莫测的公式和晦涩的术语。但奇怪的是，在阅读体验上，这本书的编排却出乎意料地友好。它好像有一条隐形的线索串联起了所有的研究，从基础的数据获取与预处理，到中级的特征提取与模式识别，再到高级的决策支持系统构建，脉络非常清晰。比如，即便是那些涉及高数和线性代数的内容，作者们也常常配有形象的比喻或者直观的图示来辅助理解，而不是干巴巴地抛出数学推导。这极大地降低了非专业背景人士进入专业领域的门槛。特别是其中关于地理信息系统（GIS）与遥感数据集成的那几个章节，它们非常贴合我们日常工作中需要将分析结果可视化和落地应用的需求，提供了大量实用的框架和接口思路。这本书更像是一位循循善诱的导师，它不仅告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”以及“怎么做”，这种教学相长的感觉让人非常受用。

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说实话，我买这本论文集主要是冲着它在特定技术方向上的前沿性去的，结果它在技术视野的广度上也给了我一个惊喜。它不仅仅聚焦于我们通常理解的光学遥感，而是相当大篇幅地介绍了合成孔径雷达（SAR）数据处理的新进展，以及激光雷达（LiDAR）在三维重建中的突破。这种对多种遥感模态的全面覆盖，对于我们进行跨学科研究至关重要。例如，关于SAR干涉测量（InSAR）的形变监测部分，我找到了几篇详细论述了如何校正大气延迟误差的最新方法，这在以前的教材和文献中很难找到如此集中的深度剖析。这种不同技术路线之间的对比和交流，让读者可以跳出单一模态的局限性，形成更全面的认知。它展现了当前国内遥感研究群体的活力和多样性，感觉这不仅仅是一本论文集，更像是一个行业技术路线图的缩影，展示了我们正在向哪个方向加速前进。

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这本论文集最大的价值，在我看来，在于其展示了大量的工程实践案例和性能评估标准。很多纯理论的研究，在实际应用中往往会遇到各种“水土不服”的问题，但这本集子里的文章似乎都提前预见了这些困难。我关注到了几篇关于遥感数据质量评估和误差传播模型的文章，它们不仅给出了严谨的数学模型，更重要的是，结合了具体项目的实测数据进行验证，这使得结论的说服力极强。例如，在某个特定传感器数据校准的章节里，作者们详细列出了每一步的系统误差来源和修正系数的选取依据，这种透明度和可追溯性对于我们做严肃的科学研究是不可或缺的。阅读这些带有强烈实践烙印的文字，能让人立刻感受到那种“代码跑通了，数据对上了”的踏实感。它不是空中楼阁式的理论探讨，而是建立在大量重复实验和反复验证基础上的知识结晶，极大地提高了我们在实际工作中采纳新方法的信心。

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这本书简直是遥感技术领域的一股清流，每次翻阅都能带来新的启发。我特别欣赏它在内容组织上的匠心独运，不像有些论文集那样只是简单地罗列成果，而是明显地在尝试构建一个完整的知识体系。比如，关于高分辨率卫星数据的处理与应用部分，作者们不仅展示了前沿的算法，更深入探讨了这些技术在城市规划、环境监测中的实际落地挑战与解决方案。那种对细节的把控，让人感觉作者们是真的沉下心去做了大量工作，而不是停留在理论的表面。尤其是其中一篇关于多源数据融合的论文，它不仅仅是技术堆砌，而是清晰地阐述了如何通过巧妙的数学模型将不同尺度的信息有效地整合起来，这对于我们实际项目中的数据预处理环节具有极高的参考价值。阅读过程中，我甚至能体会到作者们在面对复杂问题时那种抽丝剥茧的逻辑推理过程，这对于提升我们团队的科研思维都有潜移默化的影响。总而言之，它是一本既有深度又有广度的专业参考书，值得所有从事空间信息技术相关工作的人员常备案头。

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