具体描述
《航天器军事应用建模与仿真》是在总结作者近些年教学心得和科研成果的基础上编写的一部学术性较强的军事技术理论著作。全书以航天器侦察监视、通信中继、导航定位、导弹预警、气象探测和电子干扰等功能的建模与仿真为核心内容，详细阐述了航天器的军事应用、仿真结构、仿真流程、数学模型以及支持功能仿真的公共基础模型，系统地介绍了航天器军事应用建模与仿真基础、航天器组网应用和军事应用可视化的建模与仿真、基于STK的航天器军事应用仿真分析等内容。
《航天器军事应用建模与仿真》可以作为全军院校军事运筹学、军事航天学、系统建模与仿真等学科专业研究生相关专业课程的教材或教学参考书，也可作为相关领域研究人员的参考资料。
地球观测技术原理与实践 第一章：遥感基础理论 1.1 电磁波谱与遥感 本章系统阐述电磁波的基本性质及其在遥感领域中的应用。从电磁波的产生、传播到与地物相互作用的物理过程，深入剖析了辐射传输理论，包括大气对电磁波的吸收、散射和透过效应。详细介绍了不同波段（如可见光、红外、微波）的特性及其对地物信息的敏感性。重点探讨了植被、水体、土壤等典型地物在不同波段的反射和辐射光谱特征，为后续的图像解译奠定理论基础。 1.2 传感器原理与分类 详细介绍了主流遥感传感器的基本工作原理。被动遥感方面，重点讲解了多光谱、高光谱成像仪的成像机制、空间分辨率、光谱分辨率和辐射分辨率的定义及相互关系。对热红外成像仪和CCD/CMOS探测器的关键技术进行了深入分析。主动遥感方面，全面阐述了雷达（SAR）系统的基本构成，包括发射、接收、信号处理、成像几何及后向散射机理。对激光雷达（LiDAR）的工作流程、点云数据获取与处理技术进行了详尽描述。 1.3 辐射定标与几何校正 精确的辐射定标是定量遥感应用的前提。本节详细介绍了绝对定标和相对定标的方法论，包括实验室定标、在轨定标（如亮面板、暗目标、天空背景法）及地物替代法。辐射值与地表反射率之间的转换模型进行了严格推导。几何校正部分，深入剖析了卫星轨道误差、地球物理模型（如大气折射、地形起伏）对遥感影像几何畸变的影响，并系统介绍了去除这些误差的数学模型和处理流程，包括地面控制点法、高精度数字高程模型的应用。 第二章：数字图像处理与分析 2.1 图像增强技术 本章聚焦于提升遥感图像视觉质量和信息可读性的技术。对空间域增强方法，如直方图均衡化、对比度拉伸、空间域滤波（卷积、中值滤波、锐化滤波）进行了原理阐述和实际案例分析。对频率域增强方法，如傅里叶变换、低通/高通滤波在去除噪声和突出地物边缘中的应用进行了详尽说明。高光谱图像的谱间去噪和增强技术也作为专题进行了介绍。 2.2 图像分类与信息提取 图像分类是遥感信息提取的核心环节。本节系统介绍了监督分类和非监督分类算法。监督分类方面，详细讲解了最大似然法、最小距离法、支持向量机（SVM）及深度学习（如CNN）在遥感图像分类中的应用优势与局限性。非监督分类中，对K-均值聚类、Isodata算法的迭代过程进行了数学建模。针对复杂地物背景，重点讨论了面向对象分类（OBIA）的流程，包括对象生成、特征选择与分类策略。 2.3 遥感数据融合与特征提取 图像融合技术旨在结合不同传感器或同一传感器在不同波段获取的互补信息。本章详细对比了基于像素级、特征级和决策级的三种融合策略。重点阐述了小波变换融合、IHS变换、主成分分析（PCA）在提高空间分辨率和光谱信息保持性方面的应用效果。针对地物特征提取，介绍了纹理分析（如灰度共生矩阵GLCM）、形状分析及形态学操作在识别复杂地貌要素中的作用。 第三章：地理信息系统（GIS）集成与应用 3.1 GIS基础理论与数据结构 本章将遥感数据处理与地理信息系统深度融合。系统介绍了GIS的核心概念，包括空间数据模型（矢量模型与栅格模型）的优劣势及相互转换。详细阐述了拓扑关系、空间参照系统、坐标转换的理论基础，特别是UTM投影和高斯-克吕格投影的参数设置与应用。对地理数据库（Geodatabase）的设计原则和管理机制进行了介绍。 3.2 空间分析技术 空间分析是GIS实现决策支持的关键能力。本节重点讲解了缓冲区分析、叠加分析（如缓冲区叠置、掩膜分析）的逻辑运算过程。对网络分析（如最短路径、服务区分析）在资源优化配置中的应用进行了案例说明。地形分析方面，深入探讨了数字高程模型（DEM）的生成、坡度、坡向、地表形态参数（如曲率、地形起伏度）的计算方法及其在水文分析中的应用。 3.3 遥感数据在GIS中的集成与应用模型 讨论了遥感影像作为空间基底数据，如何通过正射纠正、配准等预处理步骤，无缝集成到GIS框架中。展示了如何利用GIS平台对遥感提取的专题图（如土地利用/覆盖变化图、环境污染分布图）进行空间统计、时空对比分析，并构建动态可视化模型。探讨了GIS在多源异构数据（如GPS轨迹、统计年鉴）整合中对遥感信息进行空间验证和校准的流程。 第四章：特定领域遥感应用 4.1 农业遥感与作物监测 本章聚焦于农业生产中的精准应用。详细介绍了植被指数（NDVI, EVI, SAVI等）的计算原理及其与作物生物量、叶面积指数（LAI）的反演关系。重点分析了SAR数据在穿透云层、监测土壤湿度和作物冠层结构方面的独特优势。介绍了作物长势评估、估产模型（如基于遥感参数的产量模型）的构建与验证方法。 4.2 城市遥感与精细化管理 城市遥感关注于高密度、高复杂性地表信息的提取。讨论了高分辨率影像对建筑轮廓提取、城市热岛效应监测（利用反演地表温度LST）的应用。对建筑物三维重建技术，特别是利用立体像对和倾斜摄影技术获取城市模型的流程进行了介绍。探讨了城市建成区扩张监测、不透水层分析在城市规划中的关键作用。 4.3 环境监测与灾害评估 本领域重点关注大气、水体和地表的动态变化。介绍了大气遥感在气溶胶光学厚度（AOD）、温室气体监测中的应用，以及水质参数（如叶绿素a、悬浮物）的反演方法。对于自然灾害，详细阐述了洪水淹没范围快速提取、地震后地表形变监测（InSAR技术原理）、森林火灾蔓延模拟及火后植被恢复评估的遥感流程和指标体系。 第五章：新兴遥感技术与未来趋势 5.1 高光谱与成像光谱学 本章深入探讨了高光谱数据的复杂性与高价值。详细解析了“维度灾难”问题及应对策略，如波段选择、特征降维（如PCA、MNF）。重点介绍了光谱角距离匹配（SAM）、纯净端元提取（如MVSA、PPI）在识别复杂混合像元中的应用。 5.2 无人机（UAV）遥感系统 UAV遥感作为低空、高时效性的平台，其系统构建和数据处理流程是关键。本节介绍了UAV搭载的可见光、多光谱传感器选型、飞行规划与作业规范。重点讲解了利用摄影测量法（Structure from Motion, SfM）从倾斜影像中快速生成高精度正射影像、DSM和点云数据的处理流程。 5.3 机器学习与深度学习在遥感中的集成 本章展望了数据驱动的遥感信息提取范式。详细介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）在遥感图像分类、目标检测（如舰船、飞机）及语义分割中的架构设计与优化。讨论了如何利用迁移学习、小样本学习来解决遥感数据标注成本高昂的问题，并探讨了时间序列分析在作物长季监测中的深度学习模型应用。 附录 常用遥感数据源目录与获取指南 常用软件操作速查（ENVI, ERDAS, ArcGIS/QGIS） 关键专业术语英汉对照表
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