对地观测数据处理与分析研究进展 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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龚健雅 著

图书标签:

• 对地观测
• 遥感数据处理
• 数据分析
• 图像处理
• 地理信息系统
• 空间数据挖掘
• 地球科学
• 数据科学
• 模式识别
• 机器学习

出版社： 武汉大学出版社

ISBN：9787307060388

版次：1

商品编码：10082372

丛书名： 对地观测数据处理与分析丛书

开本：16开

出版时间：2007-12-01

页数：473

正文语种：中文

内容简介

　　《对地观测数据处理与分析研究进展》是国家重点基础研究发展计划项目“对地观察数据——空间信息——地学知识的转化机理”的前期研究成果，旨在解决对地观测系统的时空基准与遥感成像模型、地球空间要素关系模型与空间信息表达、海量空间数据库中地学知识发现及其机理等关键科学问题，从而揭示对地观测数据——空间信息——地学知识的转化机理。对形成我国独立自主的对地观测数据获取、信息处理与知识的理论与方法体系，支撑航天技术有重要作用。

目录

绪论
0.1 对地观测数据处理与分析研究的必要性与意义
0.2 对地观测数据处理与分析研究发展趋势
0.3 对地观测数据处理与分析研究拟解决的关键科学问题
O.4 对地观测数据处理与分析的主要研究内容

第1部分 对地观测系统的时空基准与高精度定位
第1章 对地观测系统的时空基准
1.1 时空基准的定义
1.2 常用的全球坐标参考框架
1.3 时空基准的建立、维持和精化方法
1.4 区域时空基准的现代化
1.5 小结
参考文献
第2章 对地观测卫星的精密定轨
2.1 对地观测卫星精密定轨综述
2.2 对地观测卫星轨道的高精度确定
2.3 定轨方法及精密定轨软件设计
2.4 小结
参考文献
第3章 恒星定姿
3.1 恒星定姿的原理与现状
3.2 星敏感器的设计
3.3 软件处理算法
3.4 恒星相机标定
3.5 小结
参考文献

第2部分 卫星遥感成像几何物理模型
第4章 卫星遥感成像机理与辐射校正
4.1 遥感成像机理概述
4.2 遥感成像大气辐射传输模型
4.3 遥感影像辐射校正
4.4 小结
参考文献
第5章 卫星遥感影像几何定位模型
5.1 卫星遥感影像几何定位模型综述
5.2 严密几何定位模型
5.3 仿射变换几何模型
5.4 有理多项式函数模型
5.5 小结
参考文献
第6章 基于RPc参数的几何模型求解
6.1 RPC参数的解求
6.2 基于RPC参数的三维空间坐标解算
6.3 基于RPc参数的近似核线影像生成
6.4 高精度DEM生成及DOM制作
6.5 小结
参考文献

第3部分 遥感影像智能解译与目标识别
第7章 遥感影像智能解译的理论与方法
7.1 视觉认知理论研究现状与评价
7.2 认知模型研究进展
7.3 遥感影像智能解译现状与展望
7.4 小结
参考文献
第8章 遥感影像高性能处理方法
8.1 遥感影像高性能处理方法及其必要性
8.2 遥感影像高性能集群处理技术
8.3 遥感影像大规模分布式处理与网格计算
8.4 小结
参考文献
第9章 高分辨率影像目标识别与智能解译
9.1 高分辨率遥感影像的特性
9.2 高分辨率影像的多尺度分割方法
9.3 高分辨率影像的解译与智能目标识别
9.4 小结
参考文献
第10章 高光谱遥感影像解译智能化方法
10.1 波谱空间分析技术
lO.2 基于光谱特征空间分析技术
10.3 高光谱遥感主要应用研究现状
10.4 小结
参考文献
第11章 合成孔径雷达影像的智能分类与信息提取
11.1 SAR影像的智能分类
11.2 DEM和地表变形信息提取
11.3 小结
参考文献

第4部分 空间信息集成与更新
第12章 多源空间信息的集成方法
12.1 全球无缝空间数据的组织与管理
12.2 多源异构空间数据的互操作技术
12.3 小结
参考文献
第13章 多时相遥感影像变化检测
13.1 地表变化驱动力分析
13.2 变化检测的预处理
13.3 变化检测分类体系
13.4 变化检测方法
13.5 变化检测精度评价
13.6 小结
参考文献
第14章 对地观测影像信息的智能融合
14.1 空间信息智能融合的基本概念
14.2 空间影像信息智能融合的模式
14.3 遥感影像融合数据预处理
14.4 空间信息融合中的尺度效应
14.5 遥感影像信息智能融合方法
14.6 影像融合方法评价
14.7小结
参考文献
第15章 时空数据模型和动态更新
15.1 时空数据模型
1s.2 时空数据库查询引擎
15.3 时空数据可视化
15.4 时空数据的动态更新
15.5 小结
参考文献

第5部分 空间数据挖掘与知识发现
第16章 地学信息图谱理论与方法
16.1 地学信息图谱理论的发展
16.2 地学信息图谱与地学知识发现
16.3 地学信息图谱创新
16.4 基于地学信息图谱的思维方法在地学各领域中的应用
16.5 小结
参考文献
第17章 空间数据挖掘
17.1 数据挖掘和知识发现概述
17.2 空间聚类方法
17.3 基于数据场的空间数据挖掘
17.4 基于概念分析的空间数据挖掘
17.5 基于多重分形的空间数据挖掘方法
17.6 空间关联规则挖掘方法
17.7基于人工智能的时空预测方法
17.8小结
参考文献
第18章 支持地理空间知识发现的空间数据库技术
18.1 海量空间数据的组织与管理
18.2 分布式空间数据库
18.3 时空数据挖掘的索引技术
18.4 时空数据挖掘的查询语言
18.5 空间查询优化技术
18.6 小结
参考文献

第6部分 空间信息智能服务
第19章 面向事件处理的空间信息服务集成调度模型
19.1 现代城市生活中的事件处理
19.2 事件处理信息系统及相关技术基础
19.3 基于规则的空间信息服务集成调度模型
19.4 一个事件处理实例——统一接警
19.5 小结
参考文献
第20章 空间本体
20.1 空间本体的哲学与信息基础
20.2 空间本体构建及其形式化方法
20.3 空间本体驱动的空间信息服务
20.4 小结
参考文献
第21章 空间信息智能搜索
21.1 中文位置描述的自动匹配、定位与标准化算法
21.2 空间兴趣点简称到全称的智能匹配算法
21.3 小结
参考文献
顾问、编者和作者名录

前言/序言

遥感图像处理与信息提取：前沿技术与应用探索 图书简介 本书旨在系统梳理和深入探讨遥感图像处理与信息提取领域的前沿技术与最新研究进展。面对日益增长的高分辨率、多源、多尺度遥感数据，如何高效、精准地从中获取有价值的信息，是当前地球科学、环境监测、城市规划及国防安全等领域面临的关键挑战。本书聚焦于从基础的几何校正、辐射定标，到复杂的特征提取、目标识别、图像解译，直至高级的深度学习模型在遥感领域的创新应用，为相关领域的科研人员、工程师及高年级学生提供一份全面、深入且具有实践指导意义的参考资料。 全书结构紧凑，逻辑清晰，内容涵盖了遥感图像处理的理论基础、关键算法、典型应用案例以及未来发展趋势。我们力求在保持学术严谨性的同时，突出技术的实用性和前沿性。 --- 第一部分：遥感数据基础与预处理技术 本部分是理解和应用遥感图像的基石，重点阐述了数据获取、质量控制和基础几何/辐射校正的必要性和实现方法。 第一章：遥感数据源与成像机理回顾 本章首先对当前主流的遥感平台（如光学卫星、雷达卫星、高光谱传感器）进行了概述，详细比较了不同传感器的工作原理、数据特性（空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率）及其在不同应用场景下的优势与局限性。尤其关注了新一代高分辨率商业遥感数据和无人机遥感数据的特点。对SAR（合成孔径雷达）数据的后向散射机制、相干性、以及其在穿透云层、夜间观测方面的独特价值进行了深入分析。 第二章：几何校正与配准的精度保障 几何精确性是信息提取的前提。本章系统阐述了从内场定位模型到外场定位模型的建立过程。详细介绍了各种几何校正方法，包括基于控制点（GCPs）的几何模型拟合、高阶多项式校正、以及利用高精度数字高程模型（DEM）进行地形校正的原理。重点探讨了多源异构遥感影像间的精确配准技术，包括基于特征匹配和基于区域互信息的方法，旨在将不同时间、不同传感器获取的影像精确地叠合，为变化检测和数据融合打下基础。 第三章：辐射定标与大气校正 辐射定标是将传感器记录的数字值（DN）转换为真实地表反射率的关键步骤。本章详细介绍了绝对定标、相对定标的流程与标准。针对大气散射和吸收对遥感图像质量的影响，系统梳理了大气校正模型，包括基于物理模型的辐射传输方程求解（如MODTRAN、6S模型）以及基于图解法、暗目标法等经验/半经验方法的适用性与实施细节。本章强调了大气校正对于定量遥感研究，特别是地表参数反演的重要性。 --- 第二部分：传统遥感图像分析与特征提取 本部分回归经典遥感图像处理的数学和统计学基础，侧重于传统特征提取、分类算法及其在特定应用中的优化。 第四章：图像增强与对比度优化 为适应人眼判读需求和后续处理的需要，本章讲解了图像增强技术。内容涵盖空间域增强（如直方图均衡化、对比度拉伸）和频率域增强（如傅里叶变换滤波、小波变换降噪）。重点介绍了针对特定噪声（如斑点噪声、条纹噪声）的抑制方法，以及如何利用多尺度分析技术突出地物边缘和纹理信息。 第五章：地物分类的统计学方法 地物分类是遥感信息提取的核心任务之一。本章详细介绍了基于统计学的分类方法，包括监督分类（如最大似然法、贝叶斯分类器）和非监督分类（如K均值聚类、ISODATA）。重点分析了如何构建有效的训练样本集、如何处理样本不均衡问题，以及如何利用马尔可夫随机场（MRF）等空间信息对分类结果进行后处理，以提高分类的空间平滑度和准确性。 第六章：纹理分析与对象识别 地物分类不仅依赖于光谱信息，纹理特征在区分植被、建筑、水体等方面至关重要。本章深入探讨了纹理特征的量化方法，包括灰度共生矩阵（GLCM）的应用，纹理谱分析，以及小波变换在多分辨率纹理描述中的作用。此外，本章还涵盖了基于形状、大小和上下文信息的传统面向对象图像分析（OBIA）的基础流程和关键参数设置。 --- 第三部分：高光谱与SAR数据的专业处理 本部分针对具有特殊光谱或后向散射特性的数据类型，阐述了专门化的处理和分析技术。 第七章：高光谱图像（HSI）的维数约简与分类 高光谱数据带来了“维数灾难”问题。本章重点介绍了有效的降维技术，包括基于特征值分解的变换（如PCA、MNF变换）和基于光谱信息保留的特征选择方法。在分类方面，深入讨论了像元级分类、光谱角分类（SAM）以及面向光谱签名的分类算法，并探讨了如何利用空间信息与光谱信息相结合的联合分类策略。 第八章：合成孔径雷达（SAR）数据的散射特性与解译 SAR数据处理的复杂性在于其对地物微观结构和介电常数的敏感性。本章系统介绍了SAR数据的预处理，包括多视处理、滤波去噪（如Lee滤波、Frost滤波）。着重讲解了目标散射机制的分析，如植被冠层后向散射、水体和光滑表面的回波特性。同时，详细阐述了极化SAR（PolSAR）数据中基于散射分解（如Freeman分解、Cloude-Pottier分解）的森林、湿地等信息提取方法。 --- 第四部分：面向深度学习的遥感图像分析范式变革 本部分聚焦于当前遥感领域最具影响力的技术趋势——深度学习，探讨其在特征提取、目标检测和语义分割中的创新应用。 第九章：深度学习基础与遥感网络架构 本章为读者奠定深度学习在遥感数据处理中的理论基础，包括卷积神经网络（CNN）的基本结构、反向传播机制以及常用的优化器。重点介绍了适用于遥感图像任务的经典和新型网络架构，如用于分类的ResNet、用于分割的U-Net及其在遥感数据集上的改进版本，以及用于处理高维数据的网络设计思路。 第十单元：面向语义分割与目标检测的深度模型 遥感图像的精细化信息提取高度依赖于精确的语义分割和高效的目标检测。本章详细介绍了主流的语义分割网络（如DeepLab系列）在土地覆盖制图中的应用，及其如何处理遥感图像中地物边界模糊、多尺度目标混杂的问题。在目标检测方面，重点对比了基于区域的（R-CNN系列）和单阶段检测器（如YOLO、SSD）在遥感场景中对小目标检测的性能优化，特别是针对舰船、飞机、城市设施等特定目标的适应性改进。 第十一章：迁移学习与不确定性建模 在大数据背景下，遥感任务往往面临数据标注成本高昂的问题。本章探讨了迁移学习（Transfer Learning）在遥感领域的应用，包括利用预训练模型（如在自然图像上训练的模型）对遥感数据进行微调的策略，以克服小样本学习的限制。此外，本章也关注了深度学习模型输出结果的不确定性量化问题，介绍了贝叶斯深度学习等方法在提升遥感分析可靠性中的作用。 --- 总结与展望 本书的最后一章对遥感图像处理与信息提取的未来发展方向进行了展望，包括多模态数据融合的深度化、时空序列分析的智能化、小目标和超分辨率成像的挑战，以及遥感大数据在边缘计算和实时监测中的部署问题。本书旨在为推动遥感技术从传统模式向数据驱动的智能化模式转型提供坚实的理论和技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

我个人对一些技术细节的钻研比较感兴趣，而这本书在这一点上做得非常出色。我尤其欣赏书中对遥感影像几何校正和辐射定量的详细讲解。它不仅仅是介绍了各种校正方法，而是深入剖析了每种方法的原理、适用条件以及可能存在的误差来源，并给出了相应的解决方案。比如，在讲解大地测量学在几何校正中的应用时，书中详细阐述了如何利用大地控制点和各种投影变换来提高几何精度，并且还提到了在地形复杂区域如何处理由此带来的畸变问题。对于辐射定量的部分，书中更是详细介绍了如何考虑大气效应、传感器响应等因素来消除辐射误差，并得到了真实的地表反射率。这对于我进行定量遥感研究非常有帮助，让我能够更准确地理解遥感影像中的辐射信息，并将其与地表真实属性联系起来。书中还对不同类型传感器（如光学、雷达、激光雷达）的特性及其数据处理方法进行了对比分析，让我对不同传感器的优势和局限性有了更全面的认识，这对于我选择合适的传感器进行数据采集和分析非常有指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是，它真的在“前沿”探索方面下了功夫。我之前阅读过一些关于对地观测的书籍，但很多内容都相对比较基础，而这本书则聚焦于一些正在快速发展的新兴技术和研究方向。比如，书中对三维对地观测数据的处理方法进行了深入探讨，包括点云数据的预处理、特征提取以及应用场景的分析。这对我来说是一个全新的领域，书中从基本原理到实际应用，都给出了非常详尽的介绍。我特别关注了关于城市建筑模型重建的部分，作者不仅解释了如何利用倾斜摄影数据生成高精度的三维模型，还探讨了如何从中提取建筑物的几何信息、纹理特征等，这些信息对于城市规划、灾害评估等都至关重要。另外，书中对人工智能在对地观测中的应用也进行了多角度的阐述，不仅仅是简单的模式识别，而是探讨了如何利用生成对抗网络（GANs）来增强遥感影像的分辨率，或者利用强化学习来优化遥感影像的智能解译流程。这些内容都让我对对地观测的未来充满了期待，也为我提供了宝贵的学习方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是一场意想不到的惊喜！我原本是抱着了解一下最近对地观测领域有哪些新进展的心态来翻阅它的，没想到却被里面探讨的深度和广度深深吸引。书中对于某些前沿算法的解析，虽然有些概念我之前接触过，但作者通过生动形象的比喻和细致入微的逻辑梳理，让我豁然开朗。比如，在讲到深度学习在遥感影像分类中的应用时，书中并没有仅仅罗列出各种模型，而是深入剖析了不同模型在处理高光谱、多时态数据时的优势与劣势，并结合实际案例，展示了如何根据具体需求进行模型选择与优化。这一点尤其让我印象深刻，因为它避免了许多同类书籍泛泛而谈的通病，而是真正地教你“如何思考”和“如何解决问题”。此外，书中对数据融合技术的研究也极具启发性，它不仅仅是简单地叠加不同来源的数据，而是探讨了如何跨越传感器、时空分辨率的差异，实现信息的有效互补和增益，这种系统性的思考方式，对于我日后的研究工作提供了宝贵的思路。我甚至觉得，即便对于没有深厚技术背景的读者，只要对对地观测抱有好奇心，也能从这本书中获得不少启发，因为它确实将复杂的概念以相对易懂的方式呈现出来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容简直是把我带进了一个全新的视角。我原本以为对地观测数据处理分析就是一些固定的流程和技术，但这本书彻底颠覆了我的认知。书中对数据的不确定性分析和不确定性传播的研究，让我看到了一个更深层次的思考维度。它不仅仅是告诉你如何得到一个结果，而是告诉你这个结果有多少的可靠性，以及这种不确定性是如何产生的，又会如何影响最终的应用。比如，在讲解模型误差传播时，书中结合了大量的数学推导和实例分析，让我理解到即使是很小的输入误差，也可能在复杂的模型运算中被放大，从而影响到最终的决策。这让我意识到，在实际应用中，仅仅追求高精度是不够的，更重要的是要理解和量化数据的不确定性，并将其纳入决策过程中。此外，书中对“数字地球”和“地球大数据”等概念的探讨，也让我对未来的发展趋势有了更清晰的认识。它不仅仅是关于遥感数据，更是关于如何整合全球范围内的海量地球观测数据，构建一个更全面、更智能的地球系统模型。

评分☆☆☆☆☆

我一直对利用遥感数据来解决实际问题非常感兴趣，而这本书恰好提供了一个非常好的切入点。我尤其欣赏书中关于时间序列分析在植被动态监测方面的案例研究。它详细地介绍了如何处理因大气扰动、传感器差异等因素导致的时间序列噪声，以及如何利用各种统计模型和机器学习方法来提取植被的生长节律、异常事件等信息。书中对不同算法的优劣势对比分析非常到位，比如它会指出哪些方法更适合长趋势分析，哪些方法更擅长捕捉突变点，并且会给出具体的代码实现思路和参数调整建议。这对于我们这些希望将理论知识转化为实际操作的读者来说，简直是福音。我之前在处理自己的时间序列遥感数据时，常常会遇到各种棘手的问题，比如数据缺失、异常值处理等等，而这本书中的经验分享和技术指导，让我茅塞顿开，找到了解决问题的关键。更重要的是，书中不仅仅停留在技术层面，还深入探讨了这些分析结果在农业、林业、生态环境等领域的实际应用价值，让我能够更清晰地看到对地观测数据处理与分析的意义所在。