Digital Processing Of Synthetic Aperture Radar Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Artech House Publishers

作者:Ian G. Cumming

出品人:

页数:656

译者:

出版时间:2005-01

价格:USD 149.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9781580530583

丛书系列:

图书标签:

• SAR
• 雷达
• SAR
• 雷达
• 信号处理
• 图像处理
• 遥感
• 微波遥感
• 数据处理
• 合成孔径雷达
• 算法
• 地球观测

遥感影像的深度解析与应用：超越合成孔径雷达数据处理 本书简介 本书聚焦于当前遥感科学领域中一个至关重要但常被特定技术（如合成孔径雷达，SAR）光环所掩盖的领域：多源遥感数据的深度融合、高级图像处理技术以及其在复杂地球科学问题中的实际应用。我们旨在提供一个全面的视角，探讨如何从可见光、红外、高光谱乃至激光雷达（LiDAR）等多种传感器获取的数据中，提取出比单一数据源更为丰富、准确和可靠的信息。 本书的结构设计旨在引导读者从基础的遥感原理出发，逐步深入到前沿的数据分析和模型构建，最终实现对地表过程的精细化监测与预测。我们强调的是信息提取的广度与深度，而非单一数据类型的特定处理流程。 --- 第一部分：遥感基础与数据获取的拓宽视野 本部分将构建一个跨越传统界限的遥感知识框架。我们首先回顾电磁波谱在地球观测中的基础作用，但重点将迅速转移到光学和热红外数据的特性、获取机制及其校正流程。 第一章：电磁波谱与地球系统的相互作用 本章将详细讨论不同波段（可见光、近红外、短波红外、中波红外、长波红外）如何与植被、水体、土壤和人造目标发生相互作用。重点在于光谱特征库的构建，而非微波后向散射机制。我们将深入探讨大气对不同波段的吸收和散射效应，以及如何运用辐射传输模型（如MODTRAN或6S模型）进行精确的辐射定标和大气校正，以获得地表真实反射率。 第二章：高分辨率光学与多光谱成像系统 本章将系统介绍现代高分辨率对地观测卫星（如WorldView、Pleiades、Sentinel-2等）的数据产品特性、几何畸变校正技术。我们将详述亚像元定位技术（Sub-pixel Geolocation）和传感器漂移补偿的方法。重点内容包括：如何利用地面控制点（GCP）和数字高程模型（DEM）进行几何精校正，以达到厘米级甚至毫米级的定位精度要求。 第三章：激光雷达（LiDAR）数据：三维信息的革命 激光雷达作为一种主动遥感技术，提供了直接测量地表三维结构的能力。本章将深入探讨点云数据的预处理：包括回波分类（地面点、植被点、建筑点识别）、噪声去除、以及点云的格网化（Gridding）和数字表面模型（DSM）、数字地表模型（DTM）的生成。此外，我们还将介绍多回波特性在区分植被冠层结构中的应用。 --- 第二部分：高级图像处理与信息萃取技术 此部分是本书的核心，重点在于如何处理和融合来自不同传感器的复杂数据，实现超越传统方法的深度信息提取。 第四章：遥感图像的辐射与色彩空间变换 本章超越基本的色彩平衡，专注于特征增强与变换。我们将详细介绍： 缨核变换（Tasseled Cap Transformation）在植被健康、土壤湿度和建筑覆盖度评估中的应用。 主成分分析（PCA）用于信息压缩和去相关，以及如何解读主成分的物理意义。 色彩空间理论在遥感中的应用，如HSV、CIE-Lab空间在人眼视觉优化显示和变化检测中的作用。 第五章：多源数据融合策略与几何配准 数据融合是实现信息互补的关键。本章将全面覆盖图像融合的技术路线： 基于像素级（Pixel-Level）的融合：如小波分解融合（Wavelet Decomposition Fusion）和IHS变换（Intensity-Hue-Saturation），重点分析其在保持空间细节和光谱保真度之间的权衡。 基于特征级（Feature-Level）的融合：如何从不同传感器数据中提取边缘、纹理和形状特征，并通过特定的匹配算法进行融合。 高精度几何配准：介绍基于特征点、线要素和区域块的空间变换模型（如仿射变换、多项式变换），以及同源性（Homologous）检验方法，确保融合前后信息的空间一致性。 第六章：基于机器学习的遥感目标识别与分类 本章将从监督学习到深度学习，系统梳理目标识别的先进方法，重点在于如何处理高维异构数据： 传统分类器：支持向量机（SVM）、随机森林（RF）在光谱特征分类中的应用及参数优化。 卷积神经网络（CNN）：介绍用于遥感图像的语义分割（Semantic Segmentation）架构（如U-Net, DeepLabV3+），及其在建筑提取、农作物制图中的应用。 迁移学习（Transfer Learning）：如何利用预训练模型加速特定地物分类的精度提升。 --- 第三部分：地球科学应用与时空动态监测 本部分将展示如何将前述的处理技术应用于实际的地球系统科学研究中，强调时间序列分析和模型驱动的监测。 第七章：植被指数的优化与动态监测 超越NDVI，本章将探讨更先进的植被健康评估指标： 生理生化参数反演：如何结合高光谱数据和辐射传输模型（如PROSAIL模型），反演出叶面积指数（LAI）、叶绿素含量、水分含量等关键参数。 时间序列分析：利用MODIS、Landsat等长时间序列数据，运用BFAST（Breaks For Additive Season and Trend）等算法，精确识别植被变化的时序节点（如火灾、砍伐、恢复期）。 第八章：水文与地质环境的精细化制图 本章侧重于地表覆盖的精细刻画： 不透水层（Impervious Surface）提取：运用高光谱混合像元解混（Spectral Unmixing）技术，精确量化城市区域的硬化程度。 水体特征分析：利用短波红外波段区分水体与阴影，并结合热红外数据进行地表温度（LST）反演和热异常监测，应用于城市热岛效应研究。 地质信息提取：在高光谱数据中利用吸收特征分析（Absorption Feature Analysis）识别矿物组成，辅助区域地质勘探。 第九章：环境变化与灾害评估的集成框架 本书的终结章将展示一个将所有技术集成起来的案例研究框架： 城市扩张与土地利用变化分析：通过多期数据配准、分类和变化检测，量化城市边界的演化速率。 灾害响应评估：例如洪水淹没范围的快速提取（利用SAR的弱散射特性结合光学数据的云层穿透能力），以及地震后建筑损毁程度的评估，强调信息时效性。 本书的读者对象是具有一定遥感或地理信息系统基础的研究人员、高级学生及从事环境监测、城市规划、农业遥感等领域的专业技术人员。它提供的是一套跨传感器、跨技术栈的信息处理范式，帮助读者构建对地球观测数据更全面、更深入的理解和应用能力。

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坦白说，《Digital Processing Of Synthetic Aperture Radar Data》这个书名听起来确实比较学术，但它也恰恰击中了我对现代遥感技术的求知欲。我脑海中浮现的是各种复杂的算法和精密的数学模型，它们共同作用，将原始的雷达回波信号转化为我们能够理解和分析的图像。我猜测这本书会非常深入地讲解SAR成像的物理原理，包括电磁波与地物的相互作用，以及在不同成像模式下数据采集的特点。然后，重点将放在“数字处理”上，我期望书中能详尽地介绍各种去噪、去模糊、几何校正、以及相位解缠等关键技术，并辅以相应的数学推导和算法描述。我也很想知道，书中是否会涉及一些SAR数据在特定应用场景下的优化处理方法，例如在复杂地形下的数据融合，或者在时间序列分析中的一些高级技巧。如果能有对SAR数据误差分析和不确定性评估的讨论，那就更具价值了，因为这关系到我们最终解释结果的可靠性。

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这本书的书名，《Digital Processing Of Synthetic Aperture Radar Data》，立刻勾起了我对于先进雷达成像技术的好奇心。我猜测它会带领读者走进一个由数字信号和复杂算法构建的SAR数据处理世界。我非常期待书中能够详细介绍SAR数据从获取到最终成品图像的整个流程，包括那些我不太熟悉的环节，比如数据格式的转换、辅助数据的应用（如DEM）、以及各种校正因子是如何计算和应用的。我尤其关注那些能够提升SAR图像质量和信息提取效率的算法，比如多视处理、地形补偿、以及不同成像模式下的数据融合技术。此外，我也希望书中能够提供一些关于SAR数据后处理方法的介绍，例如地物分类、目标识别、变化检测等，以及这些方法在实际应用中的优缺点。如果书中还能对SAR数据在不同应用领域（如农业、林业、地质、城市规划）的典型处理流程和结果进行展示，那就再好 पाण्या了。

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这本书的封面设计非常吸引人，有一种科技感和神秘感，让人立刻对内容产生了好奇。书名“Digital Processing Of Synthetic Aperture Radar Data”虽然听起来有些专业，但同时也暗示了这本书会深入探讨一种先进的雷达技术及其数据处理方法，这对于我这个对遥感技术和图像处理领域感兴趣的人来说，无疑是一个极大的诱惑。我推测这本书会详细介绍合成孔径雷达（SAR）的基本原理，包括其成像过程、数据采集的特点，以及为什么需要进行“数字处理”。我非常期待书中能够详细解释SAR数据在处理过程中会遇到的各种挑战，例如多普勒效应、几何畸变、相位噪声等，以及如何通过先进的算法来克服这些困难。同时，我希望书中能够提供一些实际的应用案例，让我了解SAR技术在地球观测、环境监测、灾害评估等领域是如何发挥作用的。如果书中还能包含一些关于SAR数据预处理、校正、以及后期分析的详细步骤和技术细节，那就更完美了，毕竟“数字处理”是这本书的核心，我希望它能做到足够详尽和深入。

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我一直对那些能够“看穿”地表信息的技术感到着迷，而合成孔径雷达（SAR）无疑是其中最具代表性的技术之一。这本书的标题让我立刻联想到那些令人惊叹的SAR图像，它们能够穿透云层，捕捉到我们肉眼无法看到的地面细节。我猜想，这本书的核心内容一定是对SAR数据进行“数字处理”的方方面面进行了详尽的阐述。我非常希望书中能够系统地介绍SAR数据从原始信号到最终可用图像的整个流程，包括但不限于干涉SAR（InSAR）技术在地形测量和形变监测方面的应用，以及极化SAR（PolSAR）技术在地物分类和识别上的优势。此外，我还对SAR图像的时序分析，例如变化检测、地表形变速率提取等方面的内容充满了期待。如果书中能够提供一些具体的处理流程图、算法伪代码，甚至是一些开源工具的使用指南，那将极大地提高其可读性和实用性，让我能够更好地将书中的知识应用于我的研究实践中，解决实际问题。

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这本书的书名《Digital Processing Of Synthetic Aperture Radar Data》给我一种感觉，它不仅仅是一本理论堆砌的书籍，更可能是一本能够指导实践的技术手册。我推测书中会花费大量篇幅来阐述各种数字信号处理技术在SAR数据处理中的具体应用，比如傅里叶变换、匹配滤波、多普勒补偿等。我特别好奇书中是否会深入探讨不同SAR系统（如单极化、双极化、全极化）的数据特性及其相应的处理算法差异。此外，对于SAR图像的几何校正和辐射定标，这都是处理过程中至关重要的环节，我期望书中能够给出详细的步骤和理论依据。如果书中还能涉及一些SAR数据的高级应用，例如目标检测、地物特征提取、以及与其他遥感数据的融合处理，那就更让我兴奋了。毕竟，能够熟练掌握SAR数据的处理技术，对于理解和利用地球观测数据至关重要，我希望这本书能够为我提供坚实的理论基础和实践指导。

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恩现在再回头看，觉得这本真的讲的很细致，包含了很多基础知识。作为理解SAR数据处理的基础知识参考书真的很不错。

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