對地觀測數據處理與分析研究進展 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

龔健雅 著

圖書標籤:

• 對地觀測
• 遙感數據處理
• 數據分析
• 圖像處理
• 地理信息係統
• 空間數據挖掘
• 地球科學
• 數據科學
• 模式識彆
• 機器學習

齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307060388

版次：1

商品編碼：10082372

叢書名： 對地觀測數據處理與分析叢書

開本：16開

齣版時間：2007-12-01

頁數：473

正文語種：中文

內容簡介

　　《對地觀測數據處理與分析研究進展》是國傢重點基礎研究發展計劃項目“對地觀察數據——空間信息——地學知識的轉化機理”的前期研究成果，旨在解決對地觀測係統的時空基準與遙感成像模型、地球空間要素關係模型與空間信息錶達、海量空間數據庫中地學知識發現及其機理等關鍵科學問題，從而揭示對地觀測數據——空間信息——地學知識的轉化機理。對形成我國獨立自主的對地觀測數據獲取、信息處理與知識的理論與方法體係，支撐航天技術有重要作用。

目錄

緒論
0.1 對地觀測數據處理與分析研究的必要性與意義
0.2 對地觀測數據處理與分析研究發展趨勢
0.3 對地觀測數據處理與分析研究擬解決的關鍵科學問題
O.4 對地觀測數據處理與分析的主要研究內容

第1部分 對地觀測係統的時空基準與高精度定位
第1章 對地觀測係統的時空基準
1.1 時空基準的定義
1.2 常用的全球坐標參考框架
1.3 時空基準的建立、維持和精化方法
1.4 區域時空基準的現代化
1.5 小結
參考文獻
第2章 對地觀測衛星的精密定軌
2.1 對地觀測衛星精密定軌綜述
2.2 對地觀測衛星軌道的高精度確定
2.3 定軌方法及精密定軌軟件設計
2.4 小結
參考文獻
第3章 恒星定姿
3.1 恒星定姿的原理與現狀
3.2 星敏感器的設計
3.3 軟件處理算法
3.4 恒星相機標定
3.5 小結
參考文獻

第2部分 衛星遙感成像幾何物理模型
第4章 衛星遙感成像機理與輻射校正
4.1 遙感成像機理概述
4.2 遙感成像大氣輻射傳輸模型
4.3 遙感影像輻射校正
4.4 小結
參考文獻
第5章 衛星遙感影像幾何定位模型
5.1 衛星遙感影像幾何定位模型綜述
5.2 嚴密幾何定位模型
5.3 仿射變換幾何模型
5.4 有理多項式函數模型
5.5 小結
參考文獻
第6章 基於RPc參數的幾何模型求解
6.1 RPC參數的解求
6.2 基於RPC參數的三維空間坐標解算
6.3 基於RPc參數的近似核綫影像生成
6.4 高精度DEM生成及DOM製作
6.5 小結
參考文獻

第3部分 遙感影像智能解譯與目標識彆
第7章 遙感影像智能解譯的理論與方法
7.1 視覺認知理論研究現狀與評價
7.2 認知模型研究進展
7.3 遙感影像智能解譯現狀與展望
7.4 小結
參考文獻
第8章 遙感影像高性能處理方法
8.1 遙感影像高性能處理方法及其必要性
8.2 遙感影像高性能集群處理技術
8.3 遙感影像大規模分布式處理與網格計算
8.4 小結
參考文獻
第9章 高分辨率影像目標識彆與智能解譯
9.1 高分辨率遙感影像的特性
9.2 高分辨率影像的多尺度分割方法
9.3 高分辨率影像的解譯與智能目標識彆
9.4 小結
參考文獻
第10章 高光譜遙感影像解譯智能化方法
10.1 波譜空間分析技術
lO.2 基於光譜特徵空間分析技術
10.3 高光譜遙感主要應用研究現狀
10.4 小結
參考文獻
第11章 閤成孔徑雷達影像的智能分類與信息提取
11.1 SAR影像的智能分類
11.2 DEM和地錶變形信息提取
11.3 小結
參考文獻

第4部分 空間信息集成與更新
第12章 多源空間信息的集成方法
12.1 全球無縫空間數據的組織與管理
12.2 多源異構空間數據的互操作技術
12.3 小結
參考文獻
第13章 多時相遙感影像變化檢測
13.1 地錶變化驅動力分析
13.2 變化檢測的預處理
13.3 變化檢測分類體係
13.4 變化檢測方法
13.5 變化檢測精度評價
13.6 小結
參考文獻
第14章 對地觀測影像信息的智能融閤
14.1 空間信息智能融閤的基本概念
14.2 空間影像信息智能融閤的模式
14.3 遙感影像融閤數據預處理
14.4 空間信息融閤中的尺度效應
14.5 遙感影像信息智能融閤方法
14.6 影像融閤方法評價
14.7小結
參考文獻
第15章 時空數據模型和動態更新
15.1 時空數據模型
1s.2 時空數據庫查詢引擎
15.3 時空數據可視化
15.4 時空數據的動態更新
15.5 小結
參考文獻

第5部分 空間數據挖掘與知識發現
第16章 地學信息圖譜理論與方法
16.1 地學信息圖譜理論的發展
16.2 地學信息圖譜與地學知識發現
16.3 地學信息圖譜創新
16.4 基於地學信息圖譜的思維方法在地學各領域中的應用
16.5 小結
參考文獻
第17章 空間數據挖掘
17.1 數據挖掘和知識發現概述
17.2 空間聚類方法
17.3 基於數據場的空間數據挖掘
17.4 基於概念分析的空間數據挖掘
17.5 基於多重分形的空間數據挖掘方法
17.6 空間關聯規則挖掘方法
17.7基於人工智能的時空預測方法
17.8小結
參考文獻
第18章 支持地理空間知識發現的空間數據庫技術
18.1 海量空間數據的組織與管理
18.2 分布式空間數據庫
18.3 時空數據挖掘的索引技術
18.4 時空數據挖掘的查詢語言
18.5 空間查詢優化技術
18.6 小結
參考文獻

第6部分 空間信息智能服務
第19章 麵嚮事件處理的空間信息服務集成調度模型
19.1 現代城市生活中的事件處理
19.2 事件處理信息係統及相關技術基礎
19.3 基於規則的空間信息服務集成調度模型
19.4 一個事件處理實例——統一接警
19.5 小結
參考文獻
第20章 空間本體
20.1 空間本體的哲學與信息基礎
20.2 空間本體構建及其形式化方法
20.3 空間本體驅動的空間信息服務
20.4 小結
參考文獻
第21章 空間信息智能搜索
21.1 中文位置描述的自動匹配、定位與標準化算法
21.2 空間興趣點簡稱到全稱的智能匹配算法
21.3 小結
參考文獻
顧問、編者和作者名錄

前言/序言

遙感圖像處理與信息提取：前沿技術與應用探索 圖書簡介 本書旨在係統梳理和深入探討遙感圖像處理與信息提取領域的前沿技術與最新研究進展。麵對日益增長的高分辨率、多源、多尺度遙感數據，如何高效、精準地從中獲取有價值的信息，是當前地球科學、環境監測、城市規劃及國防安全等領域麵臨的關鍵挑戰。本書聚焦於從基礎的幾何校正、輻射定標，到復雜的特徵提取、目標識彆、圖像解譯，直至高級的深度學習模型在遙感領域的創新應用，為相關領域的科研人員、工程師及高年級學生提供一份全麵、深入且具有實踐指導意義的參考資料。 全書結構緊湊，邏輯清晰，內容涵蓋瞭遙感圖像處理的理論基礎、關鍵算法、典型應用案例以及未來發展趨勢。我們力求在保持學術嚴謹性的同時，突齣技術的實用性和前沿性。 --- 第一部分：遙感數據基礎與預處理技術 本部分是理解和應用遙感圖像的基石，重點闡述瞭數據獲取、質量控製和基礎幾何/輻射校正的必要性和實現方法。 第一章：遙感數據源與成像機理迴顧 本章首先對當前主流的遙感平颱（如光學衛星、雷達衛星、高光譜傳感器）進行瞭概述，詳細比較瞭不同傳感器的工作原理、數據特性（空間分辨率、光譜分辨率、時間分辨率）及其在不同應用場景下的優勢與局限性。尤其關注瞭新一代高分辨率商業遙感數據和無人機遙感數據的特點。對SAR（閤成孔徑雷達）數據的後嚮散射機製、相乾性、以及其在穿透雲層、夜間觀測方麵的獨特價值進行瞭深入分析。 第二章：幾何校正與配準的精度保障 幾何精確性是信息提取的前提。本章係統闡述瞭從內場定位模型到外場定位模型的建立過程。詳細介紹瞭各種幾何校正方法，包括基於控製點（GCPs）的幾何模型擬閤、高階多項式校正、以及利用高精度數字高程模型（DEM）進行地形校正的原理。重點探討瞭多源異構遙感影像間的精確配準技術，包括基於特徵匹配和基於區域互信息的方法，旨在將不同時間、不同傳感器獲取的影像精確地疊閤，為變化檢測和數據融閤打下基礎。 第三章：輻射定標與大氣校正 輻射定標是將傳感器記錄的數字值（DN）轉換為真實地錶反射率的關鍵步驟。本章詳細介紹瞭絕對定標、相對定標的流程與標準。針對大氣散射和吸收對遙感圖像質量的影響，係統梳理瞭大氣校正模型，包括基於物理模型的輻射傳輸方程求解（如MODTRAN、6S模型）以及基於圖解法、暗目標法等經驗/半經驗方法的適用性與實施細節。本章強調瞭大氣校正對於定量遙感研究，特彆是地錶參數反演的重要性。 --- 第二部分：傳統遙感圖像分析與特徵提取 本部分迴歸經典遙感圖像處理的數學和統計學基礎，側重於傳統特徵提取、分類算法及其在特定應用中的優化。 第四章：圖像增強與對比度優化 為適應人眼判讀需求和後續處理的需要，本章講解瞭圖像增強技術。內容涵蓋空間域增強（如直方圖均衡化、對比度拉伸）和頻率域增強（如傅裏葉變換濾波、小波變換降噪）。重點介紹瞭針對特定噪聲（如斑點噪聲、條紋噪聲）的抑製方法，以及如何利用多尺度分析技術突齣地物邊緣和紋理信息。 第五章：地物分類的統計學方法 地物分類是遙感信息提取的核心任務之一。本章詳細介紹瞭基於統計學的分類方法，包括監督分類（如最大似然法、貝葉斯分類器）和非監督分類（如K均值聚類、ISODATA）。重點分析瞭如何構建有效的訓練樣本集、如何處理樣本不均衡問題，以及如何利用馬爾可夫隨機場（MRF）等空間信息對分類結果進行後處理，以提高分類的空間平滑度和準確性。 第六章：紋理分析與對象識彆 地物分類不僅依賴於光譜信息，紋理特徵在區分植被、建築、水體等方麵至關重要。本章深入探討瞭紋理特徵的量化方法，包括灰度共生矩陣（GLCM）的應用，紋理譜分析，以及小波變換在多分辨率紋理描述中的作用。此外，本章還涵蓋瞭基於形狀、大小和上下文信息的傳統麵嚮對象圖像分析（OBIA）的基礎流程和關鍵參數設置。 --- 第三部分：高光譜與SAR數據的專業處理 本部分針對具有特殊光譜或後嚮散射特性的數據類型，闡述瞭專門化的處理和分析技術。 第七章：高光譜圖像（HSI）的維數約簡與分類 高光譜數據帶來瞭“維數災難”問題。本章重點介紹瞭有效的降維技術，包括基於特徵值分解的變換（如PCA、MNF變換）和基於光譜信息保留的特徵選擇方法。在分類方麵，深入討論瞭像元級分類、光譜角分類（SAM）以及麵嚮光譜簽名的分類算法，並探討瞭如何利用空間信息與光譜信息相結閤的聯閤分類策略。 第八章：閤成孔徑雷達（SAR）數據的散射特性與解譯 SAR數據處理的復雜性在於其對地物微觀結構和介電常數的敏感性。本章係統介紹瞭SAR數據的預處理，包括多視處理、濾波去噪（如Lee濾波、Frost濾波）。著重講解瞭目標散射機製的分析，如植被冠層後嚮散射、水體和光滑錶麵的迴波特性。同時，詳細闡述瞭極化SAR（PolSAR）數據中基於散射分解（如Freeman分解、Cloude-Pottier分解）的森林、濕地等信息提取方法。 --- 第四部分：麵嚮深度學習的遙感圖像分析範式變革 本部分聚焦於當前遙感領域最具影響力的技術趨勢——深度學習，探討其在特徵提取、目標檢測和語義分割中的創新應用。 第九章：深度學習基礎與遙感網絡架構 本章為讀者奠定深度學習在遙感數據處理中的理論基礎，包括捲積神經網絡（CNN）的基本結構、反嚮傳播機製以及常用的優化器。重點介紹瞭適用於遙感圖像任務的經典和新型網絡架構，如用於分類的ResNet、用於分割的U-Net及其在遙感數據集上的改進版本，以及用於處理高維數據的網絡設計思路。 第十單元：麵嚮語義分割與目標檢測的深度模型 遙感圖像的精細化信息提取高度依賴於精確的語義分割和高效的目標檢測。本章詳細介紹瞭主流的語義分割網絡（如DeepLab係列）在土地覆蓋製圖中的應用，及其如何處理遙感圖像中地物邊界模糊、多尺度目標混雜的問題。在目標檢測方麵，重點對比瞭基於區域的（R-CNN係列）和單階段檢測器（如YOLO、SSD）在遙感場景中對小目標檢測的性能優化，特彆是針對艦船、飛機、城市設施等特定目標的適應性改進。 第十一章：遷移學習與不確定性建模 在大數據背景下，遙感任務往往麵臨數據標注成本高昂的問題。本章探討瞭遷移學習（Transfer Learning）在遙感領域的應用，包括利用預訓練模型（如在自然圖像上訓練的模型）對遙感數據進行微調的策略，以剋服小樣本學習的限製。此外，本章也關注瞭深度學習模型輸齣結果的不確定性量化問題，介紹瞭貝葉斯深度學習等方法在提升遙感分析可靠性中的作用。 --- 總結與展望 本書的最後一章對遙感圖像處理與信息提取的未來發展方嚮進行瞭展望，包括多模態數據融閤的深度化、時空序列分析的智能化、小目標和超分辨率成像的挑戰，以及遙感大數據在邊緣計算和實時監測中的部署問題。本書旨在為推動遙感技術從傳統模式嚮數據驅動的智能化模式轉型提供堅實的理論和技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容簡直是把我帶進瞭一個全新的視角。我原本以為對地觀測數據處理分析就是一些固定的流程和技術，但這本書徹底顛覆瞭我的認知。書中對數據的不確定性分析和不確定性傳播的研究，讓我看到瞭一個更深層次的思考維度。它不僅僅是告訴你如何得到一個結果，而是告訴你這個結果有多少的可靠性，以及這種不確定性是如何産生的，又會如何影響最終的應用。比如，在講解模型誤差傳播時，書中結閤瞭大量的數學推導和實例分析，讓我理解到即使是很小的輸入誤差，也可能在復雜的模型運算中被放大，從而影響到最終的決策。這讓我意識到，在實際應用中，僅僅追求高精度是不夠的，更重要的是要理解和量化數據的不確定性，並將其納入決策過程中。此外，書中對“數字地球”和“地球大數據”等概念的探討，也讓我對未來的發展趨勢有瞭更清晰的認識。它不僅僅是關於遙感數據，更是關於如何整閤全球範圍內的海量地球觀測數據，構建一個更全麵、更智能的地球係統模型。

評分☆☆☆☆☆

我一直對利用遙感數據來解決實際問題非常感興趣，而這本書恰好提供瞭一個非常好的切入點。我尤其欣賞書中關於時間序列分析在植被動態監測方麵的案例研究。它詳細地介紹瞭如何處理因大氣擾動、傳感器差異等因素導緻的時間序列噪聲，以及如何利用各種統計模型和機器學習方法來提取植被的生長節律、異常事件等信息。書中對不同算法的優劣勢對比分析非常到位，比如它會指齣哪些方法更適閤長趨勢分析，哪些方法更擅長捕捉突變點，並且會給齣具體的代碼實現思路和參數調整建議。這對於我們這些希望將理論知識轉化為實際操作的讀者來說，簡直是福音。我之前在處理自己的時間序列遙感數據時，常常會遇到各種棘手的問題，比如數據缺失、異常值處理等等，而這本書中的經驗分享和技術指導，讓我茅塞頓開，找到瞭解決問題的關鍵。更重要的是，書中不僅僅停留在技術層麵，還深入探討瞭這些分析結果在農業、林業、生態環境等領域的實際應用價值，讓我能夠更清晰地看到對地觀測數據處理與分析的意義所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是一場意想不到的驚喜！我原本是抱著瞭解一下最近對地觀測領域有哪些新進展的心態來翻閱它的，沒想到卻被裏麵探討的深度和廣度深深吸引。書中對於某些前沿算法的解析，雖然有些概念我之前接觸過，但作者通過生動形象的比喻和細緻入微的邏輯梳理，讓我豁然開朗。比如，在講到深度學習在遙感影像分類中的應用時，書中並沒有僅僅羅列齣各種模型，而是深入剖析瞭不同模型在處理高光譜、多時態數據時的優勢與劣勢，並結閤實際案例，展示瞭如何根據具體需求進行模型選擇與優化。這一點尤其讓我印象深刻，因為它避免瞭許多同類書籍泛泛而談的通病，而是真正地教你“如何思考”和“如何解決問題”。此外，書中對數據融閤技術的研究也極具啓發性，它不僅僅是簡單地疊加不同來源的數據，而是探討瞭如何跨越傳感器、時空分辨率的差異，實現信息的有效互補和增益，這種係統性的思考方式，對於我日後的研究工作提供瞭寶貴的思路。我甚至覺得，即便對於沒有深厚技術背景的讀者，隻要對對地觀測抱有好奇心，也能從這本書中獲得不少啓發，因為它確實將復雜的概念以相對易懂的方式呈現齣來。

評分☆☆☆☆☆

我個人對一些技術細節的鑽研比較感興趣，而這本書在這一點上做得非常齣色。我尤其欣賞書中對遙感影像幾何校正和輻射定量的詳細講解。它不僅僅是介紹瞭各種校正方法，而是深入剖析瞭每種方法的原理、適用條件以及可能存在的誤差來源，並給齣瞭相應的解決方案。比如，在講解大地測量學在幾何校正中的應用時，書中詳細闡述瞭如何利用大地控製點和各種投影變換來提高幾何精度，並且還提到瞭在地形復雜區域如何處理由此帶來的畸變問題。對於輻射定量的部分，書中更是詳細介紹瞭如何考慮大氣效應、傳感器響應等因素來消除輻射誤差，並得到瞭真實的地錶反射率。這對於我進行定量遙感研究非常有幫助，讓我能夠更準確地理解遙感影像中的輻射信息，並將其與地錶真實屬性聯係起來。書中還對不同類型傳感器（如光學、雷達、激光雷達）的特性及其數據處理方法進行瞭對比分析，讓我對不同傳感器的優勢和局限性有瞭更全麵的認識，這對於我選擇閤適的傳感器進行數據采集和分析非常有指導意義。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最大的感受是，它真的在“前沿”探索方麵下瞭功夫。我之前閱讀過一些關於對地觀測的書籍，但很多內容都相對比較基礎，而這本書則聚焦於一些正在快速發展的新興技術和研究方嚮。比如，書中對三維對地觀測數據的處理方法進行瞭深入探討，包括點雲數據的預處理、特徵提取以及應用場景的分析。這對我來說是一個全新的領域，書中從基本原理到實際應用，都給齣瞭非常詳盡的介紹。我特彆關注瞭關於城市建築模型重建的部分，作者不僅解釋瞭如何利用傾斜攝影數據生成高精度的三維模型，還探討瞭如何從中提取建築物的幾何信息、紋理特徵等，這些信息對於城市規劃、災害評估等都至關重要。另外，書中對人工智能在對地觀測中的應用也進行瞭多角度的闡述，不僅僅是簡單的模式識彆，而是探討瞭如何利用生成對抗網絡（GANs）來增強遙感影像的分辨率，或者利用強化學習來優化遙感影像的智能解譯流程。這些內容都讓我對對地觀測的未來充滿瞭期待，也為我提供瞭寶貴的學習方嚮。