SAR图像处理方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:邓磊

出品人:

页数:116

译者:

出版时间:2009-2

价格:20.00元

装帧:

isbn号码:9787503019029

丛书系列:

图书标签:

• 马尔克夫过程5
• 概率论5
• 数学
• 图像处理
• QS
• SAR图像处理
• 雷达遥感
• 图像处理
• 信号处理
• 微波遥感
• 目标识别
• 地质灾害
• 军事应用
• 遥感技术
• 模式识别

SAR图像处理方法 内容概述 本书系统地介绍了合成孔径雷达（SAR）图像处理的理论基础、关键技术和典型应用。全书共分为十章，涵盖了SAR图像获取、预处理、目标检测、特征提取、变化检测、分类识别等核心环节。 第一章 SAR图像基础 本章首先阐述了SAR成像的基本原理，包括电磁波与地物的相互作用、回波信号的形成以及SAR系统的工作流程。接着，详细介绍了SAR图像的几何特性和辐射特性，例如地形效应、几何畸变、相干斑噪声等，并解释了这些特性对后续处理的影响。最后，回顾了SAR系统的发展历程和不同SAR传感器的特点，为读者理解SAR图像的来源和局限性提供了背景知识。 第二章 SAR图像预处理 预处理是SAR图像分析的关键步骤，旨在消除噪声、校正畸变，为后续的高级处理奠定基础。本章重点介绍了几种常用的SAR图像预处理技术。首先，详细讲解了相干斑噪声的成因及多种抑制方法，包括空间域滤波（如Lee滤波、Frost滤波、Gamma MAP滤波）和多视技术。其次，介绍了SAR图像的辐射定标，以消除因传感器、地形和大气条件引起的辐射差异，使得图像具有可比性。接着，讨论了SAR图像的几何校正，包括地形起伏和传感器平台运动引起的几何畸变，常用的方法包括基于DEM的几何校正和地形相位补偿。最后，阐述了SAR图像配准技术，为多时相SAR图像的处理和变化检测提供基础。 第三章 SAR目标检测 目标检测是SAR图像分析中的一项重要任务，旨在识别和定位SAR图像中的特定目标。本章介绍了多种SAR目标检测方法。首先，阐述了基于先验信息的目标检测方法，如模板匹配和基于特征的目标检测。接着，重点介绍了基于统计模型的目标检测方法，包括基于恒虚警率（CFAR）的检测算法，详细分析了不同CFAR算法（如单元平均CFAR、最大/最小平均CFAR、序贯CFAR等）的原理、优缺点及适用场景。此外，还讨论了基于机器学习和深度学习的目标检测方法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）以及卷积神经网络（CNN）在SAR目标检测中的应用，并分析了不同模型的性能和鲁棒性。 第四章 SAR图像特征提取 特征提取是将原始SAR图像信息转化为具有代表性和区分度的特征表示，是实现后续分类、识别等任务的基础。本章详细介绍了SAR图像中常用的特征提取方法。首先，从纹理特征方面，介绍了灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等方法，并分析了这些特征在描述地物纹理特性方面的有效性。其次，讨论了形状特征，如轮廓特征、面积、周长等，以及这些特征在区分不同形状目标时的作用。此外，还介绍了基于散射特性的特征，例如极化特征（如HH、HV、VH、VV极化信息）和后向散射系数等，这些特征能够反映地物的物理和几何结构。最后，探讨了如何结合多种特征，利用特征融合技术提高目标的可区分性和检测精度。 第五章 SAR图像变化检测 变化检测是SAR图像分析的重要应用领域，旨在识别和量化地物在不同时间点的变化。本章系统地介绍了SAR图像变化检测的理论和方法。首先，阐述了变化检测的基本流程，包括图像配准、变化区域提取和变化区域分析。接着，详细介绍了基于像素级的方法，如图像差分法、比值法和卡方检验法，分析了这些方法的优缺点和适用条件。此外，还讨论了基于对象级的方法，通过对图像进行分割和目标提取，然后比较不同时相下的目标信息来检测变化。近年来，基于深度学习的变化检测方法也得到了广泛关注，本章介绍了利用卷积神经网络、循环神经网络等模型进行端到端变化检测的研究进展。最后，对变化检测结果的评估指标进行了说明。 第六章 SAR图像分类识别 SAR图像分类识别是理解和分析地物覆盖类型的重要手段。本章详细介绍了SAR图像分类的理论和技术。首先，阐述了分类的基本流程，包括特征提取、训练样本选择和分类器设计。接着，重点介绍了传统的监督学习分类器，如最大似然分类器（MLC）、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，并分析了它们在SAR图像分类中的性能表现。此外，还讨论了无监督学习分类器，如K-means聚类和模糊C-means聚类，以及它们在SAR图像分类中的应用。近年来，深度学习在SAR图像分类领域取得了显著进展，本章详细介绍了卷积神经网络（CNN）在SAR图像分类中的应用，包括不同网络结构的设计和优化策略，以及它们在提高分类精度方面的优势。最后，对SAR图像分类的评估指标进行了介绍。 第七章 SAR图像目标识别 目标识别是SAR图像分析中的核心任务之一，旨在准确地识别出SAR图像中的具体目标类型。本章系统地介绍了SAR图像目标识别的理论和方法。首先，阐述了目标识别的基本流程，包括目标检测、特征提取和分类识别。接着，重点介绍了基于模板匹配的目标识别方法，以及如何构建和匹配SAR目标模板。此外，还详细介绍了基于特征匹配的目标识别方法，包括如何提取目标的几何、纹理和极化特征，并利用这些特征进行匹配和识别。近年来，深度学习在SAR图像目标识别领域取得了显著进展，本章详细介绍了卷积神经网络（CNN）在SAR图像目标识别中的应用，包括不同网络结构的设计和优化策略，以及如何利用迁移学习和数据增强技术提高模型的性能。最后，对SAR图像目标识别的评估指标进行了介绍。 第八章 SAR图像解译与应用 本章将SAR图像处理技术与实际应用相结合，展示了SAR图像在不同领域的应用价值。首先，详细介绍了SAR图像在地质勘探、城市规划、环境保护等领域的应用。例如，在环境监测方面，SAR图像能够有效地监测地表形变、洪水灾害、森林砍伐等。其次，深入探讨了SAR图像在军事侦察、目标监测等方面的应用。最后，对SAR技术在农业、水利、海洋渔业等领域的应用进行了展望，强调了SAR图像作为一种全天候、全天时的数据源，在提升决策和管理水平方面的重要作用。 第九章 SAR图像处理的挑战与发展趋势 本章对当前SAR图像处理领域面临的挑战进行了深入分析，并对未来的发展趋势进行了展望。首先，探讨了SAR图像固有的复杂性，如相干斑噪声、地形畸变、极化混叠等对处理带来的影响。其次，分析了数据量爆炸式增长带来的计算和存储挑战。接着，讨论了SAR图像解译的准确性和可靠性问题，尤其是在复杂场景下的识别精度。最后，对SAR图像处理的未来发展方向进行了预测，包括基于深度学习的端到端处理、多模态SAR数据融合、人工智能与SAR图像处理的结合、以及SAR图像在智慧城市、灾害预警等新兴领域的应用潜力。 第十章 案例研究 本章通过一系列具体的案例研究，展示了本书所介绍的SAR图像处理方法的实际应用效果。每个案例都选择了具有代表性的实际SAR数据集，并详细阐述了具体的处理流程、参数设置以及最终的处理结果。案例涵盖了不同应用场景，例如：利用SAR图像变化检测技术监测某个区域的土地利用变化；利用SAR目标检测和识别技术定位和识别港口中的船只；利用SAR形变监测技术分析地震或火山活动引起的地表形变。通过这些案例，读者可以更直观地理解SAR图像处理方法的实际操作和应用价值。 本书特色 理论与实践相结合： 本书不仅深入阐述了SAR图像处理的理论基础，还提供了丰富的实践案例和方法，帮助读者将理论知识应用于实际问题。 内容全面系统： 涵盖了SAR图像处理的各个环节，从基础理论到高级应用，为读者提供了一个完整的知识体系。 技术前沿： 关注了SAR图像处理领域的最新技术和发展趋势，特别是深度学习在SAR图像处理中的应用。 图文并茂： 配备了大量的SAR图像示例和处理结果图，便于读者理解和掌握。 目标读者 本书适合于从事遥感技术、地理信息系统、测绘工程、计算机视觉等领域的科研人员、工程技术人员以及相关专业的高年级本科生和研究生。对于对SAR图像处理感兴趣的初学者，本书也提供了扎实的基础知识和入门指导。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙述风格非常具有个人色彩，读起来不像是在啃一本技术手册，更像是在听一位资深专家讲述他多年来的实践心得与感悟。尤其在处理细节问题时，那种“过来人”的经验感跃然而出。比如，书中专门用了一章的篇幅来讨论“相干性衰减”在实际应用中可能遇到的陷阱，这部分内容在很多标准教材中都是一笔带过，但这本书却详细分析了不同季节、不同植被覆盖度下，相干性保持的难度差异，甚至给出了针对性的预处理建议，比如在某些湿地环境下，应该如何调整基线长度以最大化干涉图的质量。我特别欣赏作者在讨论“动目标检测（GMTI）”算法时所采用的对比分析方法，他不仅罗列了主要的几种滤波和分离技术，还非常坦诚地指出了每种方法的计算复杂度、对噪声的敏感度以及在不同场景下的优缺点，甚至还插叙了一段关于早期算法在军事侦察中遇到的实际挑战。这种叙事方式，让读者在学习技术的同时，也对SAR图像背后的应用环境和工程限制有了更深刻的认识。它传递出的信息是：技术永远是为解决实际问题服务的，理论的完美与否，最终要接受现实数据的检验。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是它对“不确定性分析”的重视程度。在当前许多强调“人工智能赋能”和“深度学习提取”的背景下，很多资料倾向于展示模型强大的拟合能力，却往往忽略了结果的可信度评估。然而，这本书却花费了相当大的篇幅，系统地介绍了如何量化SAR图像处理结果中的误差源。它不仅讲解了标准差、均方误差这些基础统计指标，还深入探讨了贝叶斯方法在误差传播模型中的应用，尤其是如何利用先验知识来约束反演过程中的病态问题。我特别喜欢其中关于“模糊度”的概念解释，它清晰地说明了在某些极端情况下（比如完全相同的后向散射特性），不同的地物可能产生相同的SAR响应，而任何算法都无法完全消除这种内在的物理模糊性。这种坦诚地揭示技术局限性的态度，非常有利于培养读者批判性的思维，避免盲目相信任何“黑箱”模型的预测结果。它提醒我们，一个好的处理流程，不仅要能给出答案，更要能告诉我们答案的“把握度”有多大。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计颇具匠心，封面采用了深邃的蓝色调，隐约可见复杂的电磁波纹理，给人一种专业而神秘的感觉，立刻抓住了我的眼球。我本来对遥感图像处理这个领域了解不多，更多的是出于一种纯粹的好奇心，想看看那些卫星拍摄下来的黑白斑驳的图像背后究竟隐藏着怎样一套严谨的科学体系。然而，当我翻开内页，那种期望中的那种晦涩难懂的教科书式叙述并没有扑面而来，反而是图文并茂的解释，配合着清晰的流程图，让那些原本抽象的傅里叶变换、小波分解等概念，似乎都有了具象化的可能。作者在引言部分花了大量的篇幅来阐述SAR数据采集的物理基础，而不是直接跳到算法，这一点非常值得称赞。比如，他对“后向散射系数”的解释，结合了粗糙度、介电常数等多个物理参数的影响，而不是简单地给出一个公式，这种深入浅出的方式，极大地降低了入门的门槛，让我这个非科班出身的人也能感受到其中的逻辑美感。尤其是关于地形起伏对相位影响的描述，配上了实际地形图和对应的干涉图，那种直观的冲击力，远胜过千言万语的理论堆砌。我感觉这本书更像是一位经验丰富的老工程师，耐心地在为你梳理这个复杂领域的脉络，而不是一个冷冰冰的知识点集合。它成功地将冰冷的物理定律，转化为了可以被理解和操作的工具。

评分☆☆☆☆☆

从排版和参考资料的丰富程度上来看，这本书的编撰者显然投入了巨大的精力来确保其权威性和时效性。每一章的末尾，都附带有极其详尽的参考文献列表，这些引用不仅涵盖了上世纪的经典文献，如早期的Goldstein和Cumming的工作，还收录了近五年内顶级期刊上关于新型极化分解和多源数据融合的最新研究成果。这种跨越数十年的知识链条被完整地呈现出来，使得读者在深入学习某个特定算法时，能够迅速追溯到其理论源头，并跟进最新的研究动态。此外，这本书的插图质量非常高，不同于那种模糊不清的会议论文截图，这里的每张图表都像是专门为本书重新制作的，色彩区分度高，标注清晰。例如，在介绍极化分解的琼斯矩阵和斯托克斯矩阵转换时，作者使用了三维图示来直观展示极化态在不同基底下的旋转和投影，这种对视觉辅助的精细打磨，极大地提升了学习效率。这本书无疑是一部既有深厚理论底蕴，又紧跟前沿工程实践的优秀参考书目。

评分☆☆☆☆☆

我必须指出，这本书在章节内容的组织逻辑上，展现出一种近乎偏执的严谨性。它不是简单地按照“预处理-滤波-目标提取”的常规流水线来组织，而是试图构建一个完整的知识生态系统。比如，在介绍完基础的雷达方程和后向散射模型之后，作者并没有急于进入复杂的成像算法，而是插入了一段关于“数据管理与存储规范”的讨论。这在很多同类书籍中是极其罕见的，但对于真正想从事大规模SAR数据处理的人来说，这部分内容简直是“雪中送炭”。它详细比较了不同数据格式（如CEOS、HDF5）的优劣，以及如何构建高效的元数据索引，确保了后续处理流程的可追溯性。这种对工程实践的重视，体现了作者对该领域全生命周期的深刻理解。更值得一提的是，书中对“尺度效应”的讨论，它细致地剖析了不同分辨率的SAR数据（例如，从十米级到亚米级）在特征提取上的本质区别，并讨论了如何基于场景需求来反推最佳的采样分辨率，这种宏观的战略思考，对于指导项目规划至关重要，而非仅仅停留在算法的实现层面。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆