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出版者:

作者:Chen, C. H. (EDT)

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:

价格:864.00元

装帧:

isbn号码:9781420066647

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 图像处理
• 数字图像处理
• 遥感技术
• 图像分析
• 计算机视觉
• 地球观测
• 遥感应用
• 模式识别
• 机器学习

遥感图像处理技术：从基础理论到前沿应用 书籍概述： 本书旨在为遥感领域的初学者、专业技术人员以及研究人员提供一套全面、深入且实用的图像处理技术指南。我们聚焦于遥感数据固有的复杂性和多样性，系统地介绍了从基础的数字图像处理概念到先进的深度学习在遥感分析中的应用。全书内容结构严谨，理论阐述清晰，并辅以大量的实际案例和代码示例，确保读者不仅能理解背后的科学原理，更能掌握实际操作的技能。 第一部分：遥感图像基础与预处理 第一章：遥感图像基础理论 本章首先奠定了遥感图像处理的理论基石。详细阐述了电磁波谱在遥感中的作用，不同传感器（如光学、雷达、激光雷达）的工作原理及其数据特性。重点讨论了数字图像的表示形式，包括空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率的相互关系。此外，还深入剖析了遥感数据获取过程中引入的各种噪声源和畸变类型，为后续的校正工作做好铺垫。 第二章：辐射定标与几何校正 这是所有定量遥感分析的起点。本章首先讲解了辐射定标的原理，包括将原始数字值（DN）转换为大气顶部的辐射亮度或地表反射率的详细步骤，并介绍了常用的大气校正模型（如FLAASH, ATCOR等）的工作机制和适用场景。在几何校正方面，本书详细阐述了内、外定向参数的概念，并对比了多种几何校正方法，包括多项式模型、像点重采样技术（最近邻、双线性插值、三次卷积）的选择与影响。 第三章：图像增强技术 图像增强的目的是提高人眼对图像特征的识别能力。本章系统介绍了增强技术的两大类：空间域增强和频率域增强。空间域方法涵盖了灰度变换（如直方图均衡化、拉伸）、局部增强技术（如梯度运算、拉普拉斯算子）的应用。频率域分析则深入探讨了傅里叶变换在遥感图像去噪和锐化中的应用，解释了如何通过设计滤波器（如理想低通/高通、巴特沃斯滤波器）来抑制噪声或突出边缘信息。 第二部分：图像信息提取与分析 第四章：图像分割技术 图像分割是实现目标识别的关键步骤。本章首先介绍了基于阈值的分割方法（如Otsu法），并探讨了其局限性。随后，重点阐述了基于区域的分割技术，如区域生长法和区域合并法，并详细分析了它们在处理连续地物边界时的优劣。此外，还引入了更先进的边缘检测算法，如Canny算法在复杂地物边界提取中的应用。 第五章：特征提取与描述 本章聚焦于如何从分割后的目标中提取可用于分类和识别的量化特征。内容包括：几何特征（面积、周长、紧凑度、方向性）、纹理特征（灰度共生矩阵GLCM的各项参数，如对比度、熵、能量的物理意义）、以及光谱特征的组合分析。这些特征的有效提取是后续分类准确性的重要保障。 第六章：遥感图像分类方法 分类是遥感图像解译的核心。本章将分类方法分为监督分类和非监督分类两大体系。监督分类部分详细介绍了最大似然分类器（MLC）和最小距离分类器的数学原理，并对支持向量机（SVM）和随机森林（RF）在处理高维遥感数据时的性能进行了深入比较和实战演示。非监督分类则侧重于K-means聚类算法及其在探索性数据分析中的应用。 第三部分：高级处理与应用模型 第七章：高光谱图像处理 高光谱数据因其丰富的连续光谱信息而成为研究热点。本章专门针对高光谱数据的“椒面过大”问题，介绍了维数约减技术，如主成分分析（PCA）、最小噪声分量（MNF）变换，以及流形学习方法。在分类方面，本书重点介绍了光谱角映射（SAM）和端元分解技术在识别亚像元目标中的应用。 第八章：合成孔径雷达（SAR）图像处理 SAR图像具有全天时、全天候的优势，但其独特的相干斑噪声和几何畸变对处理提出了挑战。本章首先解释了SAR图像的后向散射机制和极化参数。重点讲解了相干斑噪声的抑制方法（如Lee滤波、Frost滤波）以及SAR图像的几何配准与镶嵌技术，并初步探讨了干涉测量（InSAR）在形变监测中的基本原理。 第九章：面向深度学习的遥感图像分析 本章面向前沿研究，系统地介绍了深度学习在遥感中的应用。详细解析了卷积神经网络（CNN）的基本结构，并重点展示了U-Net在遥感图像语义分割中的强大性能，以及Faster R-CNN、YOLO系列在遥感目标检测中的优化策略。此外，还探讨了如何利用迁移学习技术，将预训练模型应用于小样本遥感数据集的分类任务中。 第十章：质量评估与不确定性分析 任何分析结果都必须经过严格的评估。本章详细阐述了遥感图像处理中常用的精度评估指标，包括混淆矩阵的构建、总体精度、Kappa系数、生产者精度和用户精度的计算。同时，对误差的来源和量化方法进行了探讨，引导读者建立对遥感数据产品不确定性的科学认知，确保分析结果的可靠性和可信度。 本书特色： 本书的独特之处在于其强调理论与实践的紧密结合。每一章节都包含了详细的算法流程图解和基于主流遥感/编程环境（如Python/GDAL库）的实现代码片段，使得读者能够迅速掌握从概念到落地实施的全过程。我们力求覆盖当前遥感图像处理领域的主流和新兴技术栈，为专业人士提供一本可信赖的、面向未来的参考手册。

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这本书的视角非常宏大，它没有将图像处理局限在二维平面上，而是将整个流程置于一个更广阔的地球观测系统和信息科学的大背景下进行审视。在探讨图像质量评估时，作者引入了信息论的视角，讨论了图像熵与信息冗余度的关系，这让我对图像压缩和信息提取有了更深层次的理解。此外，书中对于“数据融合”这一主题的论述也颇具洞察力，它不仅涵盖了传统的像素级融合，还详细分析了特征级和决策级融合的策略差异及其在不同应用（如环境监测与城市规划）中的侧重点。这种超越单一技术的、系统性的知识构建，帮助读者建立起一个完整的知识框架，理解每一步处理流程是如何服务于最终的决策目标。它促使我思考的不再仅仅是“如何处理这张图”，而是“如何利用这些图像数据更有效地解决实际的地球科学问题”，这种格局的提升是许多同类书籍所不具备的。

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这本书的深度和广度达到了一个令人惊叹的平衡点，它成功地避开了纯粹的理论教科书那种晦涩难懂，也跳脱了入门指南那种浅尝辄止的弊病。让我印象深刻的是其中关于纹理分析和目标识别的部分。作者并没有满足于介绍经典的灰度共生矩阵（GLCM），而是深入探讨了如何结合多尺度分析和机器学习模型（如支持向量机和随机森林）来提升分类的鲁棒性。更专业的是，书中对特定遥感数据的特性——比如高光谱数据的维度灾难问题——的处理策略进行了详细论述，介绍了几种先进的降维技术，并给出了在特定传感器数据上的性能评估指标。这种对前沿技术与具体行业痛点紧密结合的处理方式，表明作者拥有深厚的实践经验。它不仅仅是在“教”你如何处理图像，更是在“引导”你如何像一个专业的遥感工程师那样去思考问题，去构建一个能够应对真实世界复杂性的分析流程，这对于我下一步的研究工作具有极强的指导价值。

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这本书的叙事逻辑和知识的递进关系处理得极为精妙，它仿佛一位经验丰富的导师，从最基础的数字图像基础概念讲起，不厌其烦地铺垫了必要的数学和信号处理背景，这对于我这种跨专业背景的入门者来说，简直是福音。我记得我在学习早期章节时，作者对于傅里叶变换在图像去噪中的应用解释得格外透彻，没有直接跳到复杂的公式堆砌，而是先用直观的二维平面概念引入，再慢慢过渡到实际的频域操作。更令人称道的是，作者对于不同算法的“适用场景”和“优缺点权衡”进行了深入的剖析，而不是简单地罗列公式。比如，在比较几种不同的边缘检测算子时，书中不仅展示了它们在理想情况下的效果，还特意放入了在高斯噪声、椒盐噪声干扰下的对比案例，这种实战导向的讲解，极大地帮助我理解了理论与实际操作之间的鸿沟，让知识点落地生根，而不是停留在纸面上的抽象概念。这种层层深入、逻辑严密的写作风格，使得学习过程非常顺畅，很少有卡壳或需要频繁查阅外部资料的情况出现。

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这本书的装帧设计实在让人眼前一亮，封面采用了哑光处理，触感细腻，色彩搭配既专业又不失艺术感，尤其是那张作为背景的卫星影像图，色彩过渡自然，细节丰富，立马就能抓住那些对空间数据有执念的读者的眼球。打开内页，纸张的质感也相当不错，文字排版疏密得当，导航栏和章节标题的字体选择很考究，既保证了信息的可读性，又提升了整体的阅读体验。我特别留意了一下图表的清晰度，对于涉及复杂算法和数据可视化的部分，插图的线条锐利，色彩区分明确，即便是打印成黑白副本，核心信息也能被准确传达。这对于我们做实验和撰写报告时至关重要，毕竟谁也不想在分析一张模糊的图表时浪费时间去猜测数据点的位置。而且，这本书的边距处理得很合理，留有足够的空间供读者进行批注和标记重点，这对于一本需要反复研读的技术手册来说，是极其人性化的考量。总的来说，从物理层面上看，这本书无疑是高水准的出版物，它成功地将冰冷的技术内容包裹在了一个赏心悦目的外壳之下，让人在翻阅时就能感受到作者和出版方对细节的极致追求。

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阅读体验中，最让我感到惊喜的是其配套资源的丰富性和易用性。通常技术书籍的配套代码要么过时，要么缺乏文档，但这本书在这方面做得非常出色。书中提供的代码示例是基于当下主流的编程环境和库构建的，并且结构清晰，注释详尽，几乎可以直接复制粘贴运行。更重要的是，作者似乎预见到读者在调试代码时可能遇到的问题，为每个核心算法都提供了“调试提示”或者“常见错误解析”，这种前瞻性的关怀极大地节省了我的摸索时间。例如，在涉及到地理配准的章节，书中不仅提供了变换模型的理论推导，还附带了一个可以加载不同格式控制点的脚本模板，并解释了如何评估重投影误差的统计意义。这种从理论到实践无缝衔接的支持系统，让学习者能够迅速地将书本知识转化为实际操作能力，而不是让代码成为另一个学习的障碍。

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