遥感数字图像分析导论（第五版） [Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, Fifth Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[澳] John A.Richards 著，张钧萍，谷延锋，陈雨时 译

图书标签:

• 遥感
• 数字图像处理
• 图像分析
• 遥感应用
• 地理信息系统
• GIS
• 遥感科学
• 图像处理
• 第五版
• 教材

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121249914

版次：5

商品编码：11666370

包装：平装

丛书名： 国防电子信息技术丛书

外文名称：Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction, Fifth Edition

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸

编辑推荐

　　《遥感数字图像分析导论（第五版）》以易于读者理解和应用为宗旨，在侧重不同处理技术和方法的同时，充分结合了当前的新理论、新技术和新方法。特别值得指出的是，新版本在内容修订、材料补充的基础上，增加了许多图像及相关处理结果，更易于读者理解。

内容简介

　　《遥感数字图像分析导论（第五版）》首先介绍了遥感图像数据源及特性，之后各章分两部分内容：第2章至第7章主要探讨遥感图像处理的基本技术和方法，包括校正和配准、增强、变换等；第8章至第12章主要探讨遥感图像处理的应用技术和方法，包括监督／非监督分类、特征减少、多源图像分析处理等。该书以易于读者理解和应用为宗旨，在侧重不同处理技术和方法的同时，充分结合了当前的新理论、新技术和新方法。特别值得指出的是，新版本在内容修订、材料补充的基础上，增加了许多图像及相关处理结果，更易于读者理解。
　　《遥感数字图像分析导论（第五版）》是从事遥感领域研究的高年级本科生、研究生的一部全面、完整、详细的教材，也是广大专业科技工作者应用参考、非专业人士自学遥感知识的经典之作。

作者简介

　　John A.Richards，于1972年至1977年任教于澳大利亚北昆士兰詹姆斯库克大学电气工程系；1977年起任新南威尔士大学电气与计算机科学学院副教授；1981年成立新南威尔士大学跨学科遥感中心并任主任；1987年至1996年任新南威尔士大学澳大利亚国防军事学院副院长，1996年起任院长；1998年至2003年分别任澳大利亚国立大学信息科学与工程学院主任、计算机科学学院主任和澳大利亚国立大学副校长。2006年受聘为哈尔滨工业大学客座教授。JohnA.Richards教授是IEEE会士，澳大利亚技术科学与工程院院士，澳大利亚无线电与电子工程师学院院士。研究方向包括遥感图像分析、模式识别、成像雷达后向散射建模、星载雷达遥感技术及应用。

目录

第1章 遥感图像数据来源及特性
1.1 能量来源及波长范围
1.2 原始数据特性
1.3 遥感平台
1.4 地球表面的哪些特性能够测量
1.5 通常的空间数据源与地理信息系统
1.6 数字图像数据的尺度
1.7 数字地球
1.8 本书的结构安排
1.9 关于遥感图像数据来源及特性的参考文献
1.10 习题

第2章 校正与配准图像
2.1 引言
2.2 辐射失真源
2.3 仪器误差
2.4 太阳辐射曲线和大气对辐射测量的影响
2.5 补偿太阳辐射曲线
2.6 大气的影响
2.7 大气对遥感图像的影响
2.8 校正宽波段系统的大气影响
2.9 校正窄波段系统的大气影响
2.10 经验的、数据驱动的大气校正方法
2.11 几何失真源
2.12 地球自转的影响
2.13 平台高度、姿态和速度变化的影响
2.14 传感器视场的影响：全景失真
2.15 地球曲率的影响
2.16 仪器特性造成的几何失真
2.17 几何失真校正
2.18 利用映射函数进行图像校正
2.19 几何失真的数学表示及校正
2.20 图像到图像的配准
2.21 其他图像几何操作
2.22 关于校正和配准图像的参考文献
2.23 习题

第3章 解译图像
3.1 引言
3.2 图像解译
3.3 定量化分析：从数据到标签
3.4 定量化分析和像片解译的对比
3.5 定量化分析的基础
3.6 子类和光谱类
3.7 非监督分类
3.8 关于解译图像的参考文献
3.9 习题

第4章 图像的辐射增强
4.1 引言
4.2 图像直方图
4.3 对比度修正
4.4 直方图均衡
4.5 直方图匹配
4.6 密度分割
4.7 关于图像辐射增强的参考文献
4.8 习题

第5章 几何处理与增强：图像域技术
5.1 引言
5.2 图像滤波的邻域操作
5.3 图像平滑
5.4 锐化和边缘检测
5.5 边缘检测
5.6 线检测和点检测
5.7 细化和连接
5.8 作为卷积运算的几何处理
5.9 图像域技术和傅里叶变换方法的比较
5.10 图像的几何特性
5.11 形态学分析
5.12 形状识别
5.13 关于图像域技术的几何增强的参考文献
5.14 习题

第6章 图像光谱域变换
6.1 引言
6.2 图像算术和植被指数
6.3 主成分变换
6.4 噪声调整的主成分变换
6.5 Kauth�睺homas缨帽变换
6.6 核主成分分析
6.7 HSI图像显示
6.8 全色锐化
6.9 关于光谱域图像变换的参考文献
6.10 习题

第7章 图像的空间域变换
7.1 引言
7.2 特殊函数
7.3 傅里叶级数
7.4 傅里叶变换
7.5 离散傅里叶变换
7.6 卷积
7.7 采样定理
7.8 图像的离散傅里叶变换
7.9 利用傅里叶变换对图像进行处理
7.10 二维卷积
7.11 其他傅里叶变换
7.12 频谱泄漏和窗函数
7.13 小波变换
7.14 图像的小波变换
7.15 小波变换在遥感图像分析中的应用
7.16 关于空间域图像变换的参考文献
7.17 习题

第8章 监督分类技术
8.1 引言
8.2 监督分类的基本步骤
8.3 最大似然分类
8.4 高斯混合模型
8.5 最小距离分类器
8.6 平行六面体分类器
8.7 马氏距离分类器
8.8 非参数分类
8.9 查表分类
8.10 k近邻分类器
8.11 光谱角制图
8.12 非参数分类——几何方法
8.13 训练线性分类器
8.14 支持向量机：线性可分类别
8.15 支持向量机：类别重叠情况
8.16 支持向量机：线性不可分数据和核函数
8.17 用两类分类器进行多类别分类
8.18 分类器委员会
8.19 网络分类器：神经网络
8.20 基于上下文的分类
8.21 关于监督分类技术的参考文献
8.22 习题

第9章 聚类与非监督分类
9.1 聚类的应用
9.2 相似性度量与聚类准则
9.3 k均值聚类
9.4 Isodata聚类
9.5 初始聚类中心的选择
9.6 k均值和Isodata的聚类代价
9.7 非监督分类
9.8 一个关于k均值算法聚类的例子
9.9 单通聚类技术
9.10 分层聚类
9.11 其他聚类指标
9.12 其他聚类技术
9.13 聚类空间分类
9.14 关于聚类与非监督分类的参考文献
9.15 习题

第10章 特征减少
10.1 特征减少的必要性
10.2 处理高维数据的一些注意事项
10.3 可分性度量
10.4 离散度
10.5 Jeffries-Matusita距离
10.6 变换离散度
10.7 用于最小距离分类的可分性度量
10.8 通过光谱变换进行特征减少
10.9 协方差矩阵块对角化
10.10 通过正则化提高协方差估计
10.11 关于特征减少的参考文献
10.12 习题

第11章 图像分类实践
11.1 引言
11.2 分类概述
11.3 采用最大似然规则的监督分类
11.4 混合的监督/非监督方法
11.5 聚类空间分类
11.6 采用支持向量机的监督分类
11.7 评价分类精度
11.8 决策树分类器
11.9 通过光谱学和光谱库搜索的图像解译
11.10 端元与解混
11.11 是否存在最好的分类器
11.12 关于图像分类实践的参考文献
11.13 习题

第12章 多源图像分析
12.1 引言
12.2 堆栈向量分析
12.3 统计多源方法
12.4 证据理论
12.5 基于知识的图像分析
12.6 可操作的多源分析
12.7 关于多源图像分析的参考文献
12.8 习题
附录A 卫星高度和周期
附录B 十进制数的二进制表示
附录C 向量和矩阵代数中的基本结果
附录D 概率与统计的一些基础知识
附录E 最大似然决策准则惩罚函数的推导

精彩书摘

　　《遥感数字图像分析导论（第五版）》：
　　3.1引言
　　大部分情况下，我们记录地球在各个波段的影像，以便建立具有地表特征的图像。尽管有时我们可能会对一些特殊的科学目的感兴趣，但如果可以通过获取的遥感数据创建目标表面不同属性的专题图，这些特殊的科学目的就可以在很大程度上得以满足。本书主要介绍分析数字图像和从分析中创建映射的方法。
　　有两类常见的图像解译方法。一类是完全依赖于人类分析员（所谓的像片解译员）的技术。另一类涉及到计算机辅助分析方法，用各种机器算法来自动处理繁琐的任务。本章中，给出了解译图像的分析方法概述，为本书的其他部分提供了背景。我们首先介绍像片解译的综述，然后进行机器辅助分析。
　　3.2图像解译
　　一个技术娴熟的图像解译员通过观察数据组成的图像产品的视觉信息来获取信息。原则上，分析员通常只是注意大尺度特征，而不关注空间上和辐射上的数字化。空间、光谱和时间线索常用于图像解译分析，如形状、尺寸、方位以及纹理等空间特性。道路、海岸线、河流系统、断裂模式以及主要轮廓比较容易通过空间特征来识别。通过分析可以利用特定目标或植被不同时期的变化得到所需的时变信息来辅助分类，如区分落叶的或生存期短的植被与多年生常绿植被。光谱信息依赖于分析人员对典型植被类型的光谱反射特性的先验知识和经验，以及对这些特性如何在获取图像数据的平台上进行采样的了解。
　　由于像片解译是由人类分析员操作，通常工作在远大于像素级的尺度上。总体而言，对于一般的空间评估，这是一个很好的方法，但如果某特定应用中需要对某个特殊覆盖类型区域进行精确地定量化分析，这种方法的效果就不好。另外，如果所需的信息取决于特定图像的细节光谱及辐射特性，这种方法的效果也不理想。对比之下，人类的推理能力水平比计算机高，像片解译员能直接判定纹理，距离，形状和尺寸等大尺度模式，现阶段，这对于机器算法来说还是具有很大的挑战。在实际应用中需要这样的决策，因此人工解译是现阶段首选的分析方法。
　　……

前言/序言

《遥感数字图像分析导论》（第五版） 《遥感数字图像分析导论》（第五版）是一本系统性、权威性的专业著作，旨在为读者深入剖析遥感数字图像的处理、分析与应用。本书在前几版的基础上，紧随遥感技术和数字图像处理领域最新进展，全面更新了内容，力求为初学者和专业人士提供一份详实、易懂的入门指南和进阶参考。 内容梗概： 本书从基础概念出发，逐步深入到复杂的分析技术。首先，它详细介绍了遥感成像的基本原理，包括电磁波与物质的相互作用，各种遥感平台（如卫星、飞机、无人机）的传感器类型，以及遥感数据获取的流程。读者将理解不同波段（可见光、红外、微波等）遥感影像的特性及其在地球表面信息获取中的作用。 随后，本书重点阐述了遥感数字图像的预处理技术。这部分内容涵盖了图像增强（如对比度拉伸、滤波）、几何校正（去除传感器和地形引起的畸变）以及辐射定标（将原始亮度值转换为具有物理意义的反射率或辐射亮度）等关键步骤。这些预处理是进行有效分析的前提，确保了图像数据的准确性和可靠性。 核心的图像分析技术是本书的重头戏。作者深入讲解了多种分析方法，包括： 图像分类： 详细介绍了监督分类（如最大似然法、支持向量机）和非监督分类（如K-means、Isodata）的原理、算法和应用。读者将学会如何从遥感图像中提取不同地物类型的信息，例如植被、水体、土壤、城市建筑等。 变化检测： 阐述了如何通过对比不同时期获取的遥感图像，识别和量化地表的变化，这对于监测森林砍伐、城市扩张、灾害影响等至关重要。 面向对象分析（OBIA）： 介绍了这种不同于传统基于像元分类的新型分析方法，强调将相似的像元对象进行分组，从而更有效地提取地物特征，特别是在高分辨率遥感图像分析中优势显著。 多源数据融合： 探讨了如何结合不同传感器、不同分辨率或不同时间获取的遥感数据，以获取更全面、更精确的信息。 指数计算与分析： 介绍了如何利用多光谱数据计算各种植被指数（如NDVI）、水体指数、建筑指数等，用于特定地物的识别和状态评估。 在理论讲解的同时，本书高度重视实践操作。书中提供了大量的实际案例，展示了遥感数字图像分析在各个领域的应用，包括： 土地利用/土地覆盖（LULC）制图与监测： 分析区域土地利用结构、变化趋势，为区域规划和可持续发展提供依据。 环境监测： 如水体质量评估、大气污染监测、土壤侵蚀监测、生物多样性保护等。 农业遥感： 精准农业中的作物长势监测、病虫害预警、产量估算等。 城市规划与管理： 城市热岛效应分析、城市扩张监测、基础设施规划等。 地质与矿产勘探： 利用遥感技术寻找潜在矿产资源。 灾害评估与管理： 如洪水、火灾、地震等灾害影响范围的快速评估和灾后恢复监测。 本书特色： 理论与实践相结合： 既有严谨的理论推导，又有丰富的实际应用案例，使读者在理解原理的同时，掌握实际操作技能。 内容全面更新： 涵盖了近年来遥感领域的重要发展，如面向对象分析、深度学习在遥感中的应用（尽管未深入讲解具体模型，但提及了发展方向）、高分辨率数据处理等。 结构清晰，语言流畅： 章节安排逻辑性强，语言通俗易懂，适合不同背景的读者。 权威性与前瞻性： 作者在遥感领域具有深厚的学术造诣，本书不仅是现有技术的总结，也对未来发展趋势进行了展望。 《遥感数字图像分析导论》（第五版）是所有希望了解、掌握和应用遥感数字图像分析技术的专业人士（包括地理信息科学、环境科学、测绘工程、林业、农业、城市规划等领域的学生、研究人员和从业者）的必备参考书。它将帮助读者构建扎实的理论基础，熟练掌握分析工具，并将其应用于解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

对于《遥感数字图像分析导论（第五版）》这本专业书籍，我特别看重其在方法论和技术细节上的阐述是否严谨和全面。作为一本“导论”，它应该奠定坚实的基础，让读者理解各种遥感图像分析方法的原理、假设条件、优缺点以及适用范围。我希望书中能够详细解释诸如监督分类、非监督分类、主成分分析、缨‘像’变换、纹理分析等经典方法的工作原理，并且能够深入到具体的操作步骤和参数设置。同时，对于一些可能存在的误差和不确定性，以及如何进行质量评估，书中也应该有所涉及。这种对细节的关注，是培养一个合格的遥感分析人员的关键。

评分☆☆☆☆☆

对于一本《遥感数字图像分析导论（第五版）》这样的专业书籍，我最期待的是其在案例分析方面的深度和广度。仅仅掌握理论知识是不够的，真正能够将这些知识应用于解决实际问题才是关键。我希望书中能够包含各种不同应用领域的真实遥感数据分析案例，比如城市规划中土地利用变化监测，农业领域作物长势评估，环境科学中地表水体污染分析，灾害管理中洪水或森林火灾的监测与评估等等。每一个案例都应该详细介绍所使用的数据类型、分析方法、关键技术步骤以及最终的分析结果和解读。通过这些生动的案例，我不仅能学习到具体的分析技术，更能理解遥感技术在不同行业和应用场景下的价值和潜力，培养解决实际问题的能力，而不仅仅是停留在理论层面。

评分☆☆☆☆☆

对于《遥感数字图像分析导论（第五版）》这本书，我最看重的还有一个方面是其理论与实践的结合度。我知道遥感数字图像分析是一个高度实践性的学科，仅仅阅读理论知识是远远不够的。因此，我非常希望书中能够提供一些与内容相匹配的实践指导，比如介绍常用的遥感图像处理软件（如ERDAS IMAGINE, ENVI, ArcGIS等）的操作方法和技巧，或者提供一些可以供读者下载和练习的样本数据。通过实际操作，我才能真正理解书中的理论概念，掌握图像处理的流程和关键步骤，并能独立完成一些基本的遥感图像分析任务。这种“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”的学习体验，对于掌握遥感技术至关重要。

评分☆☆☆☆☆

我一直在寻找一本能够帮助我理解遥感图像“语言”的书，而《遥感数字图像分析导论（第五版）》的书名正是我所需要的。我预想这本书会教我如何“读懂”卫星图像，识别其中的地物类型，理解它们的空间分布和 temporal 变化。这涉及到如何理解图像的色彩、纹理、形状等特征，以及如何运用数学和统计方法来提取这些信息。我希望能从书中学习到如何进行图像的分类和识别，例如区分森林、农田、城市、水体等不同的地表覆盖类型。同时，我也期望这本书能够引导我理解遥感图像背后所蕴含的地理信息，以及如何将这些信息转化为对现实世界有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

一本好的入门教材，除了清晰的理论讲解和丰富的案例分析，还需要有优秀的图文呈现。对于《遥感数字图像分析导论（第五版）》这本书，我期望它在视觉呈现方面能做得非常出色。遥感图像本身就是视觉化的信息，所以书中丰富的彩色图像、流程图、示意图是必不可少的。这些图示应该清晰、直观，能够有效地辅助读者理解抽象的概念和复杂的分析过程。同时，排版和字体也应该舒适易读，不会给长时间阅读带来疲劳感。高质量的图文结合，能够大大提升学习的效率和兴趣，让原本可能枯燥的理论知识变得生动有趣，帮助读者更好地吸收和记忆。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《遥感数字图像分析导论（第五版）》本身就传递了一种学术的严谨和内容的扎实，从“导论”二字可以看出，它适合作为入门读物，但“第五版”则暗示了其内容的不断更新和迭代，这对于一个技术发展迅速的领域尤为重要。我一直对遥感技术充满好奇，特别是它如何将我们从太空拍摄的图像转化为有意义的信息，帮助我们了解地球的方方面面。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往这个奇妙世界的大门。我预想书中会详细讲解遥感数字图像的基本原理，从电磁波谱与地球表面相互作用的物理过程，到传感器的工作机制，再到图像的获取和预处理，例如辐射定标、几何校正等，这些都是理解后续分析内容的基础。我相信作者会用清晰易懂的语言，配合大量的图示和案例，逐步引导读者掌握这些基础概念。

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作为一名学习者，《遥感数字图像分析导论（第五版）》这本书的出版，对我来说，就像是获得了一位经验丰富的向导。我期盼书中能够不仅仅罗列技术和方法，更能传递一种解决问题的思路和研究方法。例如，在面对一个具体的遥感应用问题时，应该如何确定合适的数据源？如何选择最有效的分析技术？如何解读分析结果并得出结论？书中是否能提供一些通用的分析框架或研究范式？我希望作者能够分享一些他在长期研究和实践中积累的宝贵经验和“窍门”，帮助我少走弯路，更高效地掌握遥感数字图像分析这门学科。这本书的价值，不仅仅在于知识的传递，更在于学习方法的启迪。

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对于《遥感数字图像分析导论（第五版）》这样一本技术性很强的书籍，我非常希望作者能够在讲解技术的同时，也强调其背后的科学原理和物理基础。遥感技术是建立在电磁学、光学、大气科学等基础科学之上的。我希望书中能够适当地解释，为什么地球表面不同的物质会对不同波段的电磁波产生不同的反射、吸收和透射效应，以及这些效应是如何被遥感传感器捕捉到的。理解这些基本原理，能够帮助我更深刻地理解遥感图像的形成过程，以及为什么特定的分析方法能够有效工作。这种对“为什么”的解答，能够让学习过程更加透彻，并为我进一步探索更高级的主题打下坚实基础。

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在选择一本关于遥感数字图像分析的书籍时，我十分关注其内容的更新程度和前沿性。遥感技术是发展极其迅速的领域，新的传感器、新的处理算法、新的应用层出不穷。《遥感数字图像分析导论（第五版）》的“第五版”让我对其内容的的时效性抱有很高期望。我希望书中能够涵盖近些年遥感技术发展中的重要进展，例如无人机遥感技术的兴起及其应用，高分辨率卫星影像的分析方法，以及人工智能和机器学习在遥感图像解译中的最新突破。如果书中能够对这些新兴技术和方法进行介绍和探讨，并能给出相应的理论基础和应用实例，那么这本书将具有极高的学习价值和参考意义，能够帮助我紧跟学科前沿。

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作为一名希望深入了解遥感数字图像分析的读者，我非常看重教材的结构和逻辑性。一本好的教材，应该能够清晰地组织知识体系，循序渐进地引导读者。我预想《遥感数字图像分析导论（第五版）》会从最基础的概念讲起，比如什么是遥感、遥感图像的特点，然后逐步深入到图像的几何特性、辐射特性，再到图像的增强、变换、分类等核心分析技术。同时，我期待书中能够覆盖多光谱、全色、高光谱、雷达等不同类型的遥感数据处理技术，并且能够介绍一些先进的分析方法，例如面向对象分析、深度学习在遥感图像分析中的应用等。章节之间的过渡应该自然流畅，能够帮助读者建立起一个完整的知识框架，并且能够理解不同技术之间的联系和区别。

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发货快，大家都很喜欢，质量看起来也不错。

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