Integration of GIS and Remote Sensing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Mesev, Victor

出品人:

页数:312

译者:

出版时间:2008-1

价格:1467.00 元

装帧:

isbn号码:9780470864098

丛书系列:

图书标签:

GIS
遥感
地理信息系统
遥感技术
空间分析
数据集成
环境遥感
图像处理
地图学
地理空间数据

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具体描述

In an age of unprecedented proliferation of data from disparate sources the urgency is to create efficient methodologies that can optimise data combinations and at the same time solve increasingly complex application problems. Integration of GIS and Remote Sensing explores the tremendous potential that lies along the interface between GIS and remote sensing for activating interoperable databases and instigating information interchange. It concentrates on the rigorous and meticulous aspects of analytical data matching and thematic compatibility - the true roots of all branches of GIS/remote sensing applications. However closer harmonization is tempered by numerous technical and institutional issues, including scale incompatibility, measurement disparities, and the inescapable notion that data from GIS and remote sensing essentially represent diametrically opposing conceptual views of reality. The first part of the book defines and characterises GIS and remote sensing and presents the reader with an awareness of the many scale, taxonomical and analytical problems when attempting integration. The second part of the book moves on to demonstrate the benefits and costs of integration across a number of human and environmental applications. This book is an invaluable reference for students and professionals dealing not only with GIS and remote sensing, but also computer science, civil engineering, environmental science and urban planning within the academic, governmental and commercial/business sectors.

遥感数据与地理信息系统的交叉融合：构建空间分析新范式图书名称：遥感信息处理与地理空间数据挖掘图书简介：本书深入探讨了现代地理空间信息科学的两大核心支柱——遥感（Remote Sensing, RS）与地理信息系统（Geographic Information System, GIS）——在数据处理、信息提取、模型构建与高级分析层面上的深度融合。全书旨在为空间数据科学家、环境监测专家、城市规划师以及相关领域的研究人员提供一套全面且实用的技术框架与操作指南，用以应对日益复杂和海量的地球观测数据挑战。本书摒弃了传统上将遥感作为单一数据源或将GIS作为纯粹数据管理工具的局限性视角，转而聚焦于两者交互作用所产生的强大协同效应。我们相信，真正的空间智能来源于高效的遥感数据预处理与GIS强大的空间关系推理能力的无缝对接。第一部分：遥感数据的高保真处理与质量控制本部分奠定了从原始数据到可用于分析的地理信息基础。我们首先详述了当前主流遥感平台（包括光学、雷达、激光雷达LiDAR）的数据特性、获取机制及其固有的几何和辐射畸变。章节聚焦： 1. 高分辨率多光谱数据的辐射定标与大气校正：详细剖析了从数字图像值（DN）到地表反射率（Surface Reflectance）的转化流程，重点介绍了FLAASH、ATCOR等经典和现代大气校正模型的物理基础与实际应用差异。着重探讨了在复杂气候条件下（如气溶胶浓度高、水汽波动大）如何确保数据的一致性，这对时间序列分析至关重要。 2. SAR数据处理的电磁学基础与去噪技术：针对合成孔径雷达数据，本书系统阐述了极化分解、相干性分析以及斑点噪声（Speckle Noise）的抑制方法。我们引入了基于双窗口（Dual-Channel）和非局部均值（Non-Local Means）的滤波算法，并对比了它们在林业冠层穿透与地表形变监测中的适用性。 3. 三维信息获取与点云数据的组织： LiDAR和立体影像测量技术产生的海量点云数据是构建高精度数字地表模型（DSM）和数字地表模型（DEM）的关键。本章详细介绍了点云的滤波、分类（地面点、植被点、建筑物点）的机器学习方法，以及如何将这些离散数据结构高效地转化为规则的栅格数据格式，并与矢量拓扑结构兼容。第二部分：空间数据模型的融合与互操作性本部分的核心在于如何打破RS数据的栅格结构和GIS数据的矢量结构的固有壁垒，实现信息的双向流动与高效整合。章节聚焦： 1. 从像素到特征：面向对象的遥感（OBIA）在GIS环境下的实现：我们将OBIA视为连接遥感与GIS的桥梁。详细介绍了多尺度分割算法（如FCM、MCF）的参数敏感性分析，以及如何利用GIS中的缓冲区分析、邻域关系等拓扑信息来指导和优化遥感影像的特征提取过程。例如，利用矢量化后的河流网络约束水体提取的边界精度。 2. 空间数据库的构建与时空数据管理：随着数据量的爆炸式增长，传统文件系统已不能满足需求。本章深入讲解了PostGIS和ArcSDE等空间数据库管理系统（DBMS）在存储、索引和查询大规模遥感衍生数据方面的优势。特别关注了如何设计高效的时空索引结构（如R-tree的扩展）来加速基于时间序列的地理查询。 3. 不确定性分析与数据质量评估框架：遥感数据本身带有传感器误差、配准误差和分类误差。本书提出了一个量化的不确定性传播模型，该模型将传感器的信噪比、大气校正的残余误差与GIS分析过程中的空间插值误差（如克里金法）联系起来。最终输出的分析结果不再是一个单一的数值，而是一个带有置信区间的空间分布图。第三部分：高级空间建模与知识发现融合的最终目标是超越简单的制图，实现深层次的预测、模拟和决策支持。本部分聚焦于利用融合后的数据进行复杂的空间建模。章节聚焦： 1. 基于机理的遥感参数反演与空间参数化：探讨了如何将物理模型（如辐射传输模型、水文模型）的参数，通过GIS提供的精确地理位置信息和辅助数据（如土地利用类型、土壤类型）进行空间插值和约束。例如，利用GIS提供的植被指数（NDVI/EVI）动态约束光合作用模型的最大羧化速率（Vcmax）的空间分布。 2. 深度学习在多源数据融合中的应用：重点介绍了卷积神经网络（CNN）和图卷积网络（GCN）在处理异构空间数据时的最新进展。展示了如何设计多输入通道的网络结构，同时输入高光谱波段信息、地形因子（高程、坡度）和历史变化信息，以实现高精度的地物分类或灾害风险评估。 3. 空间统计学与热点分析的整合：阐述了如何将空间自相关（Moran's I）、空间回归（GWR）等工具，直接应用于由遥感数据提取出的属性图层上。强调了地理加权回归（GWR）在揭示遥感特征（如地表温度）与环境因素（如建筑密度）之间关系的空间异质性方面的强大能力。结语：迈向自主环境感知系统本书的最终目标是引导读者构建一个能够自我感知、自我优化的数据处理流程。通过对RS和GIS的深入整合，未来的地理空间分析将不再是简单的叠加，而是形成一个闭环的学习系统，能够实时处理观测数据，反馈分析结果，并根据新的数据输入自动调整模型的参数和假设，从而为可持续发展和全球环境治理提供强有力的科学支撑。本书特色：实践导向：包含了大量的案例研究，演示如何将理论知识转化为实际的GIS和RS软件操作（如Python脚本、ArcPy/QGIS插件）。跨学科视角：兼顾了电磁学、计算机科学、环境科学和统计学的交叉知识点。面向未来：讨论了诸如传感器网络集成、边缘计算在遥感数据预处理中的应用等前沿课题。