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出版者:

作者:董廷旭

出品人:

页数:206

译者:

出版时间:2006-8

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787810885287

丛书系列:

图书标签:

• 地理信息系统
• GIS
• 实习
• 教程
• 遥感
• 地图学
• 空间分析
• ArcGIS
• QGIS
• 地理信息技术
• 计算机地理学

遥感技术应用与实践 本书深入探讨了遥感技术的基本原理、数据获取、处理分析及其在各个领域的实际应用。全书结构清晰，内容详实，旨在为读者提供一个全面而系统的遥感知识框架和实操指南。 第一部分：遥感基础理论 本部分首先从电磁波谱与物质相互作用的物理基础讲起，详细阐述了遥感系统的组成、工作模式（如被动遥感与主动遥感）以及空间、光谱、辐射和时间分辨率等核心概念。我们细致地解析了传感器的工作原理，包括扫描仪、推扫仪、成像雷达等主要类型的工作机制和数据特性。 随后，章节聚焦于遥感影像的几何校正与辐射定标。几何校正部分详细介绍了不同投影体系的转换、地面控制点的选取与应用，以及正射纠正的流程与精度评估方法，确保数据在空间上的准确性。辐射定标则深入讲解了如何将传感器记录的原始数字值转化为具有物理意义的地物真实反射率或亮度温度，这是后续定量分析的基石。我们提供了大量的案例，演示如何利用标准工具包完成从原始数据到标准产品的转化。 第二部分：数据处理与信息提取 本部分是全书的实践核心，涵盖了遥感影像的预处理、增强、分类与信息提取等关键技术。 影像增强技术： 我们系统地介绍了点运算（如灰度拉伸、直方图均衡化）和空域滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波）在去除噪声和突出特征中的应用。同时，对频域滤波进行了深入分析，展示了如何利用傅里叶变换对周期性噪声进行有效抑制。针对多光谱数据，我们详细讲解了变换技术，如主成分分析（PCA）和特征空间分析，以期在降维的同时保留更多信息。 图像分类： 图像分类是遥感信息提取的灵魂。本书将分类方法分为两大流派：监督分类与非监督分类。在监督分类方面，我们详述了最大似然法、最小距离法、支持向量机（SVM）以及近年来越来越流行的面向对象分类（OBIA）的实现细节和优缺点比较。在非监督分类方面，K-均值聚类和ISODATA算法的原理及操作流程被充分展示。更重要的是，我们强调了混淆矩阵的构建与精度评估方法（如Kappa系数、总体精度、生产者精度和用户精度），确保分类结果的可靠性。 信息提取与变化检测： 本部分还包括了植被指数（如NDVI、EVI）的计算、地表温度反演、以及指数模型的构建。对于变化检测，我们对比了多期影像的图像代数法、变化矢量分析（CVA）和分类后比较法，并针对城市扩张、森林覆盖变化等具体场景提供了详细的实践步骤。 第三部分：高分辨率与新兴遥感技术 随着传感器技术的发展，高分辨率影像和新型遥感手段的应用日益广泛。 高分辨率影像处理： 本章重点讨论了高分辨率影像的特点，特别是其对几何精度的更高要求。我们详细介绍了融合技术（Pan-sharpening），包括缨帽变换（IHS）、小波变换以及基于模型的融合方法，旨在提高空间分辨率的同时尽量保持光谱信息。 雷达遥感（SAR）： 合成孔径雷达作为主动遥感的重要组成部分，具有全天时、全天候的优势。本章对SAR的基本原理（如后向散射系数、方位向与距离向分辨率）、数据预处理（如辐射校正、地形校正、斑点噪声抑制）进行了详尽阐述。特别地，我们深入讲解了干涉测量合成孔径雷达（InSAR）技术在地表形变监测（如火山形变、滑坡监测）中的应用原理和数据流程。 LiDAR与三维建模： 激光雷达（LiDAR）以其直接获取精确高程信息的能力，在地形测绘和城市建模中占据重要地位。本章介绍了点云数据的获取、分类（地表点、非地表点分离）、滤波处理，以及如何从点云数据中提取数字地表模型（DSM）和数字高程模型（DEM）。最后，展示了如何利用这些数据进行三维可视化和城市基础设施的分析。 第四部分：专业应用领域实践 本部分将理论与技术应用于实际问题解决，覆盖了多个关键行业。 城市规划与监测： 重点展示如何利用高分辨率影像和LiDAR数据进行不透水面提取、建筑轮廓勾绘、城市热岛效应分析，以及城市扩张的定量监测。 农业遥感： 探讨了利用多光谱和高光谱数据进行作物识别、长势评估、估产以及病虫害早期识别的技术路线。我们提供了基于田间试验数据的模型验证案例。 环境与灾害评估： 涵盖了水体提取、水质参数反演（如叶绿素、悬浮物浓度）、湿地监测。在灾害方面，详细介绍了洪水淹没范围的快速提取、火灾受损评估以及滑坡敏感性分析的方法。 数据管理与可视化： 最后，本书强调了遥感数据管理的重要性，介绍了主流GIS平台中遥感数据管理模块的使用方法，并提供了利用三维GIS平台进行遥感成果可视化和交互式分析的技巧。 全书配备了大量的实战案例和配套数据（通过特定渠道获取），旨在培养读者独立分析和解决复杂地理空间问题的能力。本书适合地理信息科学、资源环境、城市规划、农业工程等相关专业的高年级本科生、研究生以及从事遥感技术应用与研究的专业人士参考使用。

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售后支持和勘误服务几乎是零。这本书的出版时间已经不短了，但在我学习的过程中，遇到了一些明显的错误，比如章节末尾习题的参考答案与正文推导出的公式矛盾，或者某些工具函数的参数说明存在笔误。当我尝试去官方网站或相关的学习论坛寻求解答时，发现几乎没有维护的社区，联系作者或出版社的渠道也回复迟缓或者石沉大海。对于技术类书籍，特别是需要大量操作和验证的书籍来说，及时的勘误和反馈至关重要，它直接关系到读者学习的正确性和信心。一本缺乏后续维护支持的书籍，就像一艘没有船长的船，读者在遇到困难时只能孤军奋战。这种对读者学习过程缺乏责任感的态度，使得我对这本书的整体评价大打折扣，因为它提供的不仅仅是知识，更应该是一种持续的学习保障。

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我发现这本书在理论知识的阐述上显得有些力不从心，尤其是在涉及一些前沿的GIS算法和数据结构时，介绍得过于简略和表面化。比如，在谈到空间索引结构（如R树或四叉树）的工作原理时，它仅仅停留在“用于快速查找空间对象”这个层面，对于其核心的构建、分裂和优化策略几乎没有深入探讨，更不用说提供任何伪代码或详细的数学推导了。这让有一定编程基础的读者感到非常失望，因为我们期待的是一本能够深入骨髓的教材，而不是一本简单的概念介绍手册。当我在尝试将书中的理论应用到实际项目中时，很快就遇到了瓶颈，因为关键的“为什么”和“如何实现细节”在书中都缺失了。感觉作者似乎更倾向于罗列已有的知识点，而不是去解析和构建这些知识背后的逻辑链条，这使得本书更像是一本过时的参考词典，而非一本能够培养独立思考能力的学习指南。

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这本书的排版实在是太让人头疼了。首先，封面设计就显得非常过时，那种深蓝配浅绿的配色方案，让人联想到上世纪末的科技杂志，一点现代感都没有。内页的字体选择也令人费解，正文部分使用了宋体和黑体混排，而且字号时大时小，尤其是在引用代码或公式的时候，排版更是混乱不堪，经常出现跨页现象，看得人眼花缭乱。更别提图表的质量了，那些示意图模糊不清，线条边缘有明显的锯齿感，很多关键信息点因为分辨率低而无法辨认，这对于一本需要大量图示来解释复杂概念的技术书籍来说，是致命的缺陷。我不得不经常暂停阅读，去网上搜索更清晰的示意图来辅助理解，这极大地影响了学习的连贯性和效率。如果作者和出版社能在视觉呈现上投入更多的精力，哪怕只是采用更现代的字体和简洁的布局，这本书的体验感都会提升一个档次。目前这种粗糙的制作水平，让人很难对书中内容的专业性产生足够的信心。

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这本书的语言风格极其晦涩难懂，充满了不必要的专业术语堆砌和冗长的长句结构，完全没有考虑到初学者的接受难度。作者似乎默认读者已经具备了扎实的计算机科学和空间分析基础，因此在解释基本概念时，常常使用过于抽象和拗口的表达方式。举个例子，书中对于“拓扑关系”的描述，居然引用了一整段关于图论中连通性的复杂论述，却没有用一个清晰的、基于现实场景的例子来辅助说明，导致我反复阅读同一段落三四遍依然感到困惑。这种写作方式极大地增加了学习的认知负荷，让本应是探索新知识的激动人心的过程，变成了一场艰苦的“解码”任务。如果能采用更加直白、分步讲解的叙述方式，多使用类比和图示来简化复杂概念，相信能吸引更广泛的读者群体。

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作为一本“实习教程”，其配套的实践环节设计得非常保守和老套，完全没有体现出当前GIS行业的发展趋势。所有的案例都围绕着传统的点线面数据处理和简单的地图制图展开，例如“绘制一个包含河流和城市点位的静态地图”这类在入门级教程中反复出现的练习。我期待看到更多关于云计算、大数据处理，或者至少是WebGIS开发（如使用Leaflet或OpenLayers）的实战环节。教程中提供的练习数据集也陈旧不堪，很多坐标系和数据格式都已不再是行业标准。在完成这些练习时，我常常需要花费额外的时间去手动转换数据格式，或者寻找替代的现代工具来完成任务，这与“实习”所强调的与时俱进的要求背道而驰。一本好的实习教程应该能够让学习者在完成练习后，立即具备应对真实工作场景的能力，但这本书提供的技能栈，可能在五年前就已经过时了。

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