Remote Sensing Principles V4

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出版者:John Wiley & Sons
作者:Jinfei Wang
出品人:
页数:800
译者:
出版时间:2007-7-26
价格:0
装帧:Hardcover
isbn号码:9780471317920
丛书系列:
图书标签:
  • 遥感
  • 遥感原理
  • 图像处理
  • 地球观测
  • 地理信息系统
  • 光学遥感
  • 微波遥感
  • 雷达遥感
  • 环境遥感
  • 遥感应用
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具体描述

深入解析与应用:现代遥感技术核心原理与实践(第十版) 本书旨在全面、深入地阐述现代遥感技术的理论基础、关键技术及其在各个领域的广泛应用。不同于侧重基础概念或特定平台介绍的传统教材,本版聚焦于近年来快速发展的传感器技术、先进的信号处理方法以及前沿的数据融合与深度学习应用,为学生、研究人员和行业专业人士提供一个兼具深度与广度的参考。 --- 第一部分:遥感物理基础与数据获取 第一章:电磁波谱与辐射传输基础 本章系统回顾了电磁波谱的结构及其与物质相互作用的基本物理学原理。重点探讨了辐射传输方程在遥感环境中的应用,包括大气吸收、散射对目标信号的衰减和扭曲效应。详细分析了传感器对不同波段电磁波的敏感性差异,为后续的波段选择和数据解释奠定了坚实的物理基础。 第二章:成像传感器原理与分类 本章详尽介绍了当前主流遥感成像技术的工作机理。 光学成像系统: 深入解析了多光谱(MSI)、高光谱(HSI)成像仪的设计原理,包括光栅、棱镜分光技术,以及空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率的权衡取舍。特别关注了先进的push-broom和whisk-broom扫描器的几何成像误差校正技术。 微波遥感: 全面阐述了雷达系统的基本构成,包括合成孔径雷达(SAR)的成像过程、旁瓣抑制技术以及主要的几何和辐射特性(如后向散射系数 $sigma^0$ 的物理意义)。对比了不同极化模式(如单、双、全极化)对地物结构信息的探测能力。 热红外与主动传感: 讨论了热红外传感器的辐射定标,以及激光雷达(LiDAR)的测距原理、点云数据获取与初步处理流程。 第三章:辐射定标与图像预处理 精确的辐射定标是所有定量遥感应用的基础。本章详细讲解了从原始数字值(DN)到大气校正后地表反射率的转换流程。内容涵盖绝对定标(如星上/星下定标)、相对定标方法。预处理部分则集中于几何校正(绝对与相对)、辐射校正和大气校正模型(如MODTRAN、6S模型)的应用和参数选择,确保数据的可比性和准确性。 --- 第二部分:几何处理、信息提取与数据融合 第四章:遥感图像的几何配准与正射纠正 本章专注于处理遥感影像的空间准确性问题。系统介绍了各种几何畸变来源(如平台姿态变化、地球曲率、地形起伏),并详细阐述了多种校正方法:从基于地面控制点(GCPs)的传统多项式模型到利用数字高程模型(DEM)的精密模型,以及利用高精度星位数据的精密轨道模型(POM)。重点讨论了基于特征匹配的自动化配准技术。 第五章:图像的分类与信息提取 信息提取是遥感应用的核心。本章深入探讨了先进的图像分类技术: 监督分类与非监督分类: 比较了最大似然法、最小距离法、ISODATA 等经典方法的优缺点及适用场景。 面向对象的图像分析(OBIA): 详细介绍了基于对象的特征提取、多尺度分割算法(如多尺度分割、分层分割)以及面向对象分类的流程和优势,尤其强调其在复杂地表覆盖制图中的效能。 变化检测: 集中讨论了基于图像代数、特征空间变换(如CVA、BI-TEMP)以及深度学习的时间序列变化检测方法。 第六章:数据融合与不确定性分析 随着多源异构遥感数据的激增,数据融合成为提升信息质量的关键技术。本章探讨了不同尺度数据的融合策略: 空间域融合(Pansharpening): 详细对比了分量替换法(PCA、IHS)、小波变换法、小波-空间域混合法以及基于深度卷积神经网络(CNN)的图像融合模型。 信息域融合: 讨论了如何结合多平台、多传感器数据(如光学与SAR数据)进行信息互补,以提高分类精度和目标识别能力。 不确定性量化: 引入误差传播理论,指导用户如何评估和量化由定标误差、模型假设和传感器噪声带来的信息不确定性。 --- 第三部分:前沿技术与高级应用 第七章:基于深度学习的高级目标识别 本章将遥感分析带入人工智能时代。详细讲解了卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)在遥感图像分析中的应用。内容包括:遥感图像的语义分割(如U-Net、DeepLab架构的应用)、目标检测(如Faster R-CNN、YOLO系列在机目标识别中的优化)以及利用生成对抗网络(GAN)进行数据增强和模拟。强调了深度学习模型在处理高分辨率和复杂场景数据时的优势与挑战。 第八章:三维重建与数字地表模型(DSM/DTM)构建 三维信息是现代地理空间分析的重要维度。本章聚焦于从遥感数据构建高精度三维模型的流程: 立体像对与摄影测量: 阐述了利用光学卫星或无人机影像进行稀疏/密集匹配、DSM生成与正射影像制作的自动化流程。 高分辨率DEM的生成与验证: 详细介绍了LiDAR点云数据的滤波、插值算法(如TIN、Kriging)以及基于SAR干涉测量(InSAR)技术进行形变监测和高精度地形建模的原理与限制。 第九章:定量遥感与环境参数反演 定量遥感的目标是精确反演地表的物理参数。本章侧重于大气、植被和水体的参数反演: 植被指数与生理参数: 深入分析了NDVI、EVI等指数的局限性,并详细探讨了基于辐射传输模型(如PROSAIL)的反演方法,用于获取叶面积指数(LAI)、叶绿素含量等。 地表温度(LST)反演: 讲解了单通道、多通道(如split-window)算法在热红外数据中获取高精度LST的应用,及其在城市热岛效应分析中的作用。 水体遥感: 讨论了水体浑浊度、叶绿素a浓度以及水体污染物遥感监测的物理模型和算法优化。 第十章:案例研究与未来展望 本章通过多个跨学科的综合案例,展示前述技术的集成应用,包括灾害快速评估(地震、洪水)、精准农业中的变量施肥决策、城市扩张的长期监测与可持续发展分析。最后,对未来遥感技术的发展趋势进行展望,包括超光谱传感器的普及、实时数据处理平台的构建以及与物联网(IoT)数据的深度融合。 --- 本书特点: 1. 强调物理基础: 确保读者对传感器观测的物理本质有深刻理解,而非仅停留在算法层面。 2. 技术前沿性: 大量篇幅用于介绍最新的数据处理范式,特别是深度学习在遥感中的应用。 3. 综合性强: 覆盖了从电磁波基础到复杂三维重建及参数反演的全流程。 4. 实践导向: 每一章节均配有算法的原理推导和实际应用中的关键参数讨论,便于读者将其转化为实际工作能力。 本书适合作为高等院校遥感、地理信息科学、环境科学、测绘工程专业的高年级本科生及研究生的教材或参考书。

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坦白说,这本书的语言风格非常独特,带有一种老派学者的严谨与克制,但又不失一种引人入胜的叙事节奏。作者的措辞极其精确,几乎找不到一个冗余的词汇,每一个句子都承载着明确的信息量,使得阅读效率极高。我发现自己很少需要反复阅读某个段落来理解其核心含义,这在理工科的专业书籍中是相当难得的。它不像某些翻译作品那样晦涩难懂,那种逻辑链条清晰,句式结构工整,读起来有一种“被尊重”的感觉。它不会用华丽的辞藻来粉饰枯燥的知识点,而是用最朴素、最直接的方式将复杂的概念解构,然后精准地呈现在读者面前。这种行文风格,使得书中的每一个定义、每一个公式推导,都带着一种不容置疑的权威性。它更像是一位资深的同行在与你进行一场高质量的学术对话,不需要寒暄,直奔主题,高效且深刻。

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这本书的配套资源和社区互动性是另一个让我感到惊喜的方面。尽管它内容厚重,但出版方显然没有将其束之高阁,而是积极地维护了一个活跃的在线支持平台。我留意到,针对书中一些较为复杂的编程实现或软件操作细节,官方网站提供了定期的勘误更新和代码示例库的维护。这种“活的书籍”的概念,在传统教材中是极为罕见的。例如,在涉及特定GIS软件接口的章节后,都有明确的指引链接指向最新的API文档,确保我们学到的不是过时的知识。此外,我参与过几次线上的作者问答环节,作者团队对读者提出的各种刁钻问题都能给出非常专业和耐心的解答,这种双向互动极大地增强了学习的参与感。这使得这本书的使用价值远远超出了其纸面本身,它更像是一个不断成长的知识生态系统的一部分,让人感觉自己购买的不是一套静态的知识,而是一个持续的专业成长工具。

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这本书的排版和装帧简直让人爱不释手,初拿到手的时候,那种沉甸甸的质感就传递出一种专业和严谨的气息。封面设计简洁却不失深度,选用了一种沉稳的深蓝色调,配上清晰有力的字体,让人一眼就能感受到它在遥感领域的核心地位。内页的纸张选择也很有考究,触感光滑细腻,即便是长时间阅读也不会感到刺眼。而且,书中大量的图表和插图质量极高,色彩还原度令人惊叹,每一个细节都处理得非常到位。比如讲解光谱反射率曲线时,那些精细的波段划分和不同地物类型的对比图,清晰得仿佛能让人直接用肉眼去“看”到那个波谱空间。对于我们这些需要经常查阅资料的实践者来说,这种高质量的视觉呈现无疑是极大的加分项。翻阅起来,那种墨香与纸张的摩擦声,配合着书页间传递出的知识的厚重感,简直是一种享受。我甚至会特意找一个安静的下午,泡上一杯茶,就为了沉浸在这本书的物理体验中。这种对细节的执着,体现了出版方对读者的尊重,也让这本书不仅仅是一本工具书,更像是一件值得收藏的艺术品。

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这本书的内容组织逻辑简直是教科书级别的典范,它没有那种生硬地堆砌公式和概念的做法,而是采取了一种螺旋上升的叙事结构。初学者读起来会感觉非常友好,它首先会用通俗易懂的语言铺垫基础的物理学原理,比如电磁波的传播特性和辐射传输方程的宏观意义,完全不会让人一上来就被复杂的数学公式吓跑。然后,随着章节的深入,作者会巧妙地引入更精深的数学模型和算法细节,但每一次深化都建立在前面章节坚实的基础之上,使得知识的衔接异常顺畅。我特别欣赏它在案例分析上的丰富程度,每一个理论点后面都紧跟着一个贴近实际应用的例子,这种“讲故事”的方式,让抽象的遥感概念瞬间变得具象化了。比如,当讲解到几何校正时,书中不仅仅停留在数学变换的层面,还详细阐述了为什么在特定地形下需要选择不同的校正模型,这种深度思考的引导,极大地拓宽了读者的视野。整个阅读过程,就像是跟随一位经验丰富的老教授在进行一对一的辅导,总能在最关键的地方给出点拨。

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从纯粹的学术价值和前沿性来看,这本书的广度令人印象深刻,它几乎覆盖了遥感科学的整个光谱。我们知道,很多教材往往侧重于光学遥感,但在本书中,微波遥感、激光雷达(LiDAR)乃至高光谱成像的处理方法都被给予了足够的篇幅,而且讲解得丝毫不含糊。特别是关于数据预处理和大气校正的那几章,内容详实到令人咋舌,涉及了多种辐射定标的国际标准和最新的修正算法,对于正在进行高级研究的学者来说,这部分内容简直是“圣经”级别的参考资料。我曾为了解决一个复杂的SAR数据去散射问题查阅了数篇顶会论文,最后发现,书中对该问题的基本原理和常用模型已经做了系统且精辟的总结。这种对不同传感技术平台和数据类型的全面覆盖,保证了这本书的生命力,即使未来技术迭代,其对底层物理和数学基础的阐述依然具有持久的参考价值。它提供的知识深度,足以支撑一篇博士论文的文献综述部分。

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