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出版者:SPIE-International Society for Optical Engine

作者:Marija Strojnik

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-11-30

价格:USD 90.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780819454812

丛书系列:

图书标签:

• Remote Sensing
• Infrared Remote Sensing
• Spaceborne Sensors
• Earth Observation
• Environmental Monitoring
• Image Processing
• Data Analysis
• Satellite Imagery
• Geospatial Technology
• Atmospheric Science

遥感技术前沿探索：地表物质光谱分析与高精度成像 图书名称：《地表物质光谱解析与高分辨率成像技术前沿》 图书简介 本书汇集了当代遥感科学领域最前沿的研究成果与实践经验，专注于阐述如何利用先进的光谱分析方法和高分辨率成像技术，对地球表面的各类物质进行精准识别、定量反演与动态监测。全书内容紧密围绕地表物质的物理化学特性、多源遥感数据的融合处理以及面向特定应用场景的高级算法构建展开，旨在为遥感领域的科研人员、工程师以及高年级学生提供一份系统、深入且具备高度实践指导意义的参考资料。 本书摒弃了对基础遥感理论的冗余介绍，而是直接切入当前面临的核心挑战：如何在复杂环境背景下，准确区分细微的光谱差异，并将其转化为具有实际意义的地理空间信息。 第一部分：地表物质光谱的复杂性与高维特征提取 本部分深入剖析了地表不同要素（如植被、土壤、水体、矿物、人造结构）在不同波段范围内的光谱响应机制。重点探讨了光谱变异性的来源，包括但不限于：植被的健康状况、叶片结构、土壤水分含量、有机质分布、大气气溶胶的影响以及传感器自身的系统误差。 先进光谱模型与反演算法： 详细介绍了非线性光谱混合模型（Non-linear Spectral Mixture Analysis, NSMA）的最新发展，特别是针对亚像元级物质成分的定量估计方法。引入了基于机器学习的特征空间优化技术，用于在高维光谱数据中筛选出最具区分度的波段组合和特征指标，以应对传统指数法难以解决的复杂混合问题。 高光谱数据的深度解译： 探讨了如何有效处理和利用数百个连续波段信息。内容涵盖降维技术（如最大熵分析、独立成分分析）在去除波段间冗余信息中的应用，以及流形学习（Manifold Learning）技术在揭示潜藏光谱结构方面的潜力。重点讨论了目标识别中的“端元提取”的鲁棒性增强策略，特别是针对光照变化和噪声干扰的自适应端元搜索算法。 第二部分：高分辨率成像系统的辐射传输与几何校正 高分辨率遥感数据的价值不仅在于其空间细节，更在于其精确的辐射信息。本部分侧重于提升成像数据质量，确保反演结果的可靠性。 大气校正与辐射定标的突破： 详细阐述了多角度、多时间序列数据融合校正的框架。介绍了基于物理模型（如MODTRAN/6S）与数据驱动模型（如深度学习超分辨校正）相结合的新型大气校正流程，尤其关注了对城市热岛效应、低空云雾遮挡等极端条件下的辐射传输修正技术。 亚米级影像的几何精度保障： 讨论了利用高精度数字表面模型（DSM）和舰载激光雷达（LiDAR）数据对卫星影像进行高阶几何精校正的流程。分析了传感器姿态误差、轨道误差以及地形起伏对地物边界识别和精确测量的系统性影响，并提出了基于特征匹配网络（Feature Matching Networks）的自动配准优化方案。 第三部分：跨源数据融合与信息智能提取 现代遥感已进入多源异构数据协同工作的时代。本书强调如何有效整合不同空间、时间、谱系特征的数据，以获取更全面的地表信息。 空-天-地数据深度融合框架： 重点探讨了信息层次融合（Information Hierarchy Fusion）与决策层融合（Decision-Level Fusion）的最新实践。例如，如何将高频次、低分辨率的微波数据与高空间分辨率的光学数据结合，以实现对地表水分和植被生物物理参数的协同反演。 深度学习在信息提取中的应用创新： 详细介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及生成对抗网络（GAN）在遥感图像分类、目标检测和语义分割中的先进应用。特别关注了迁移学习（Transfer Learning）在小样本或缺乏标签数据的特定地质环境中的有效性，以及弱监督学习在海量遥感数据中的半自动解译策略。 第四部分：面向应用的定量反演与不确定性评估 本部分聚焦于如何将处理后的光谱与影像信息转化为可用于决策支持的定量参数，并严格评估这些参数的可靠性。 关键环境参数的定量反演： 提供了针对特定地表要素的详细反演案例。包括城市不透水面比例（Impervious Surface Fraction, ISF）的精确计算、森林冠层结构参数（如叶面积指数LAI、生物量Biomass）的鲁棒估计模型，以及地表温度（LST）的日变化反演与时间序列分析。 不确定性量化与可靠性评估： 强调了遥感反演结果必须具备可信度。本书系统介绍了贝叶斯方法和蒙特卡洛模拟在评估模型参数敏感性和反演结果不确定性范围中的应用，确保最终输出的信息产品在科学研究和工程应用中具有高度的透明度和可信度。 本书特点： 本书的论述风格严谨，案例翔实，图表精炼，注重从第一性原理出发阐释复杂算法的物理意义。它不是一本简单的操作手册，而是对未来遥感技术发展方向的深刻洞察和技术路线图的精细描绘。通过本书的学习，读者将能够掌握从原始数据采集到高精度信息产品的全流程控制能力，为解决当前地球观测领域面临的重大挑战提供强有力的技术支撑。

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关于**《高分辨率卫星成像系统的光学设计原理》**，这本书给人的感觉是极其“硬核”和“老派”，它似乎是对经典光学工程的一次全面致敬。全书的论述几乎全部集中在如何精确地设计和制造一个能捕获清晰地表信息的望远系统上。对于那些对像差理论、自由曲面设计以及镜面加工公差有深入研究需求的工程师来说，这本书无疑具有极高的价值。书中详细推导了对系统调制传递函数（MTF）影响的各个环节，从边缘光线追迹到热变形对焦平面的影响，无一不涵盖在内，其数学推导的严密性令人印象深刻，需要读者具备扎实的傅里叶光学基础。我尤其欣赏其中关于“空间分辨率与信噪比的权衡”这一章节，作者并未满足于简单的公式罗列，而是深入分析了不同设计参数——如入瞳直径、焦距比——如何影响最终成像质量的实际上限。这本书的阅读体验是厚重的，它要求读者慢下来，细细品味每一个公式背后的物理意义，它更像是一本珍贵的工具书，而不是一本快速入门的指南，适合在设计阶段进行深度参考。

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这本新近出版的**《大气光学与辐射传输导论》**简直是为我这种对地球观测领域充满好奇的初学者量身定制的宝典。首先，它在基础概念的阐述上做到了令人称赞的清晰和详尽。作者并没有一开始就抛出复杂的数学公式，而是通过大量的实例和直观的比喻，将大气中光线的散射、吸收以及辐射平衡这些看似玄奥的物理过程，描绘得栩栩如生。例如，在解释瑞利散射时，作者详细对比了晴空和多云天气下天空颜色的变化，甚至延伸到了古代文化中对天空颜色的理解，这使得学习过程不再枯燥。我特别欣赏其中关于“大气窗口”部分的讲解，它不仅精确指出了不同波段下大气透明度的差异，还巧妙地结合了当前热点——气候变化模型中对水汽反馈机制的讨论。书中的图表制作精良，每一张插图都经过精心设计，能够完美地支持文字内容，绝非那种敷衍了事的示意图。读完前几章，我对遥感数据采集时信号衰减的内在机制有了全新的、深刻的认识，为后续深入研究打下了极其坚实的基础。这绝对是一本能让“小白”迅速入门，让资深人士也能从中发现新视角的优秀教材。

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我必须承认，**《遥感影像的深度学习与语义分割》**这本书给了我一个非常“现代化”的阅读体验。它几乎完全绕开了传统的基于物理模型的分类方法，直接切入了当下最热门的卷积神经网络（CNN）架构。书中的结构安排非常清晰，从最基础的U-Net架构的演化讲起，逐步深入到更复杂的空洞卷积、残差连接以及注意力机制在遥感影像分割任务中的应用。作者在代码示例方面做得尤为出色，提供了大量的PyTorch代码片段，并且这些代码都配有详尽的注释，使得读者可以毫不费力地在自己的工作站上复现或修改模型。特别值得称赞的是，它不仅展示了如何训练模型，还花费了相当的篇幅讨论了遥感数据特有的“长尾分布”问题——即很多罕见地物类别样本不足——并介绍了针对性的迁移学习和数据增强策略。如果你是计算机视觉背景想要快速转向遥感应用的新手，这本书无疑是你的首选，它将你从繁琐的特征工程中解放出来，直奔主题。

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坦白讲，我对**《高光谱成像仪设计与数据处理：从理论到实践》**的期待原本是比较高的，毕竟现在高光谱技术是前沿热点。这本书在硬件设计和传感器原理的部分展现了相当的专业深度，对于那些已经掌握了基础电磁学和光学知识的研究人员来说，无疑是一份宝贵的参考手册。它详细剖析了调制、焦平面阵列的噪声抑制、以及如何优化特定波段的光谱分辨率等工程细节，这部分内容的详实程度远超一般教科书的范畴，几乎可以作为一本专业技术手册来查阅。然而，在数据处理的后半部分，我发现其侧重点似乎过于偏向于理论推导，对于实际操作中的“痛点”着墨稍显不足。例如，在讨论大气校正时，虽然给出了多种反演模型的公式，但对于实际使用ENVI或Python库进行批量处理时可能遇到的内存管理、迭代收敛速度慢等实际工程问题，讨论得不够深入和具体。总而言之，这是一本优秀的“设计手册”，但对于想要快速上手处理复杂高光谱数据的工程师或研究生来说，可能需要搭配更多实操指南一起阅读。

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**《极地冰盖形变监测的InSAR技术应用》**这本书的独到之处在于其极强的跨学科融合能力。它并非简单地罗列合成孔径雷达干涉测量（InSAR）的技术细节，而是巧妙地将这些技术工具置于一个极其严苛和独特的地理环境中——南极和格陵兰的冰盖。作者在开篇就用震撼的卫星影像展示了冰盖消融的紧迫性，极大地激发了读者的责任感。随后的章节，深入探讨了极地特有的挑战：永冻层形变导致的基线不稳定性、大范围地形起伏对相位解缠的难度、以及来自快速运动冰川的强多普勒频移。更令人印象深刻的是，书中专门辟出了一章来对比分析L波段和X波段雷达在穿透不同厚度雪层时的表现差异，并给出了最新的算法优化案例，用以克服极地低信噪比环境下的数据质量问题。这本书的叙述风格沉稳而富有洞察力，它成功地将艰深的雷达物理原理与迫在眉睫的全球气候议题紧密地联系在一起，读起来既有学术的严谨性，又不失社会责任感。

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