Texture Analysis of High Resolution Panchromatic Imagery for Terrain Classification pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Storming Media

作者:Matthew D. Humphrey

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003

价格:0

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9781423501329

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 高分辨率影像
• 纹理分析
• 地形分类
• 图像处理
• 模式识别
• 地理信息系统
• panchromatic imagery
• terrain classification
• texture analysis

地形分类中的遥感影像纹理分析：一场探索多维地貌特征的旅程 在浩瀚的地球表面，隐藏着无数形态各异的地貌景观。从巍峨的山脉到平缓的丘陵，从蜿蜒的河流到广袤的平原，每一片土地都拥有其独特的纹理和结构。理解和准确地识别这些地貌特征，对于地理学研究、资源勘探、环境保护、灾害预警乃至军事侦察等众多领域都具有至关重要的意义。而高分辨率全色遥感影像，凭借其卓越的空间细节捕捉能力，成为了我们窥探地球表面纹理、解读地貌信息的一扇得天独厚的窗口。 本书并非直接深入探讨“高分辨率全色影像地形分类的纹理分析”这一具体学科分支，而是将视角置于更广阔的遥感影像处理与地学信息提取的框架内，围绕“影像纹理”这一核心概念，展开一系列富有启发性的探讨。我们将一同踏上一段探索影像纹理如何在各类遥感数据中呈现、被量化以及最终服务于地学信息提取的旅程，而高分辨率全色影像，则将是这场旅程中浓墨重彩的观察对象。 第一章：遥感影像的世界——从视觉到信息的跃迁 在深入探讨纹理之前，我们首先需要构建对遥感影像的宏观认知。本章将带领读者穿越数字影像的层层帷幕，理解遥感影像是如何捕捉和记录地球表面的。我们将从遥感技术的起源谈起，介绍不同类型的遥感平台（如卫星、航空器）及其工作原理。 遥感成像的基本原理： 辐射的发射、传输、反射与接收，电磁波谱的奥秘，以及不同波段（可见光、近红外、热红外等）信息所承载的独特地物特征。 影像数据的构成： 像素、灰度值、光谱响应，以及多光谱影像与全色影像的根本区别。我们为何关注全色影像？它在保留空间细节方面拥有独特的优势，这为我们后续的纹理分析奠定了基础。 影像的几何与辐射特性： 影像畸变、纠正，辐射定标、大气校正等预处理步骤的重要性。这些步骤直接影响到影像数据的质量，进而影响到后续的分析结果。 地物信息的多样性： 从地表覆盖类型（植被、土壤、水体、建筑等）到地貌形态、地质构造，遥感影像能够提取的信息种类繁多。而纹理，正是隐藏在地物光谱信息之外，却同样能够反映地物本质特征的重要维度。 第二章：纹理的语言——解析影像中的空间结构 什么是“纹理”？在遥感影像中，纹理并非我们日常生活中对织物、皮肤触感的描述，而是一种更为抽象的空间统计学概念。它描述了影像区域内像素灰度值分布的空间排列规律，反映了地物表面的粗糙度、规则性、均匀性以及方向性等空间结构特征。 纹理的定义与内涵： 从视觉感知到数学描述，我们尝试为“纹理”赋予量化的语言。它是一种局部统计特征，是对像素之间空间关系的度量。 纹理的感知与表达： 人类视觉系统如何感知纹理？影像中的纹理如何与真实地物的物理属性相关联？例如，波浪状的水面、茂密的森林、起伏的山丘，它们各自拥有独特的视觉纹理。 纹理的度量方法概览： 本章将不会深入到具体的算法实现，而是对常见的纹理度量方法进行宏观梳理，让读者对分析纹理的工具箱有一个初步的认识。 基于统计学的方法： 一阶、二阶统计量（如均值、方差、偏度、峰度）、灰度共生矩阵（GLCM）及其衍生特征（对比度、能量、同质性、相关性等）。这些方法通过描述像素值及其空间邻域的关系来捕捉纹理。 基于信号处理的方法： 傅里叶变换、小波变换等，它们能够从频率域或多尺度域分析影像的纹理特征。 基于模型的方法： 如马尔可夫随机场（MRF）模型，尝试用概率模型来描述纹理的形成机制。 纹理特征的鲁棒性与敏感性： 不同的纹理度量方法对影像噪声、尺度变化、光照条件等因素的敏感度不同。选择合适的纹理度量方法是关键。 第三章：高分辨率全色影像的纹理视角——细节的放大镜 当我们将目光聚焦于高分辨率全色影像时，纹理分析的意义被进一步放大。高分辨率影像提供了前所未有的细节层次，使得原本模糊的纹理特征变得清晰可辨。 高分辨率影像的优势： 相较于低分辨率影像，高分辨率影像能够捕捉到更精细的地物边界、微小的地形起伏、更丰富的植被冠层结构等。这意味着更精细、更具信息量的纹理特征。 全色影像的特点： 全色影像通常采集较宽的光谱范围，能够捕捉地物最显著的亮度信息，而亮度变化往往与地物的表面结构、粗糙度直接相关，这是纹理分析的宝贵资源。 高分辨率全色影像中的典型纹理： 地形纹理： 山坡的褶皱、沟谷的侵蚀痕迹、地表的风化剥落，这些都形成了独特的地形纹理。 植被纹理： 不同类型的植被（森林、草地、农田）由于其冠层结构、生长密度、叶片排列等差异，会呈现出显著的纹理差异。 水文纹理： 河流、湖泊、湿地边缘的地形起伏和水流痕迹。 人造地物纹理： 城市建筑的排列、道路的走向、农田的耕作方式，这些都具有高度规则或特定模式的纹理。 尺度效应与纹理： 在高分辨率影像中，不同尺度的纹理特征能够揭示不同层级的地物信息。例如，宏观的地形轮廓纹理，微观的土壤颗粒或植被叶片纹理。 第四章：纹理在信息提取中的应用——从特征到分类 纹理信息并非孤立存在，它与影像的光谱信息、空间位置信息等协同作用，共同描绘出地球表面的真实图景。本章将探讨如何将提取的纹理特征应用于实际的信息提取任务。 特征选择与降维： 面对海量的纹理特征，如何有效地选择最具有代表性的特征，避免维度灾难？ 纹理与光谱特征融合： 将纹理特征与传统的（或基于高光谱影像的）光谱特征相结合，能够显著提升信息提取的准确性。例如，两种植被可能具有相似的光谱，但其冠层纹理却可能截然不同。 纹理在面向对象分类中的作用： 面向对象分类（OBIA）将影像分割成具有一定同质性的对象，然后对对象的属性（包括纹理特征）进行分析。纹理在识别复杂地物对象方面尤为重要。 纹理在地形分析中的初步应用： 地貌单元划分： 基于纹理差异，初步划分出不同的地貌单元，如山地、丘陵、平原等。 地形起伏度分析： 纹理的粗糙度与地形的起伏度具有一定的相关性。 地表覆盖分类的辅助： 区分具有相似光谱但纹理不同的地物，例如，区分森林和灌木丛，或者区分不同耕作方式的农田。 纹理在其他遥感应用中的延伸： 简要提及纹理在城市提取、地质构造识别、灾害监测等领域的潜在应用价值，拓展读者的视野。 第五章：挑战与展望——精益求精的探索之路 尽管纹理分析在遥感影像信息提取中展现出强大的潜力，但仍然存在一些挑战，同时也孕育着未来的发展方向。 纹理度量方法的普适性与优化： 如何设计更鲁棒、更具泛化能力的纹理度量方法，使其不受光照、大气、传感器等因素的过度影响？ 多尺度、多分辨率纹理分析： 如何有效地整合不同尺度的纹理信息，形成更全面的地物描述？ 纹理的物理机制解释： 深入理解纹理特征背后的物理成因，将有助于更准确地解释和应用纹理信息。 与深度学习的结合： 深度学习在特征提取方面表现出色，如何将深度学习模型与纹理分析相结合，挖掘更深层次的纹理模式？ 三维信息与纹理的融合： 结合DEM（数字高程模型）等三维信息，与影像纹理进行融合分析，将为地形分类提供更丰富的信息。 纹理在海量高分辨率影像数据中的高效处理： 随着数据量的爆炸式增长，如何实现大规模、高效率的纹理分析是一个亟待解决的问题。 本书旨在为读者构建一个关于遥感影像纹理分析的理论框架和应用思路。我们不直接提供解决“高分辨率全色影像地形分类”的算法细节，而是通过对纹理概念的深入剖析，以及其在遥感影像中的普遍意义和应用潜力，来激发读者对这一领域更广泛的思考。通过理解纹理的语言，我们能够更深入地解读遥感影像，从而更准确地理解我们赖以生存的地球。希望本书能够为您的遥感影像信息提取之旅，特别是对高分辨率全色影像的探索，提供有益的启示和坚实的基础。

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