具体描述
图书名称:LY/T1662.3-2008数字林业标准与规范 第3部分:卫星遥感影像数据标准
标准编号:LY/T1662.3-2008
标准价格:18元
标准状态: 现行
出版社:中国标准出版社
丛书名:中华人民共和国行业标准
开本:16开
标准简介:
在林业应用领域,卫星遥感影像数据按空间分辨率可分为三类,即
《遥感影像处理与应用技术》 内容简介 本书全面深入地探讨了遥感影像处理与应用的技术体系,旨在为读者提供一套系统、实用、前沿的学习与实践指南。全书结构清晰,逻辑严谨,涵盖了从基础理论到高级应用的各个层面,内容详实,理论与实践相结合,力求使读者在掌握遥感影像处理核心技能的同时,能够灵活运用这些技术解决实际问题。 第一部分 遥感影像基础理论与数据获取 本部分是理解遥感影像处理的前提。首先,我们将回顾遥感的基本原理,包括电磁波谱、遥感平台(卫星、航空器、无人机等)的类型、传感器的成像机制及其对数据质量的影响。重点介绍不同类型传感器的特点,如多光谱、高光谱、全色、雷达(SAR)等,并阐述其各自适用的应用领域。 接着,详细讲解各类遥感影像数据的获取途径、数据格式(如GeoTIFF、HDF、NetCDF等)及其元数据的理解。我们将深入分析影像的空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率的概念,并探讨它们如何影响影像的判读和分析。此外,还将介绍常用的遥感数据服务平台(如USGS EarthExplorer、ESA Copernicus Hub、中国资源卫星应用中心等)的使用方法,以及如何根据研究需求选择和下载合适的数据。 第二部分 遥感影像预处理技术 预处理是遥感影像处理中最关键的步骤之一,直接关系到后续分析的准确性。本部分将详尽介绍各种常用的预处理方法。 辐射定标与大气校正: 讲解如何将原始影像的 DN 值转换为具有物理意义的大气顶亮度和反射率,以及如何通过各种模型(如 FLAASH, QUAC, ATCOR, MODTRAN 等)去除大气散射、吸收等效应的影响,使影像数据具有可比性。 几何校正: 深入分析几何畸变产生的原因(如传感器畸变、平台姿态、地球曲率等),并详细介绍不同几何校正方法,包括辐射几何校正(无地面控制点)、有地面控制点几何校正(多项式模型、投影变换、RPC 模型等)以及地形校正(DEM 的应用)。 影像增强: 介绍多种增强技术,如对比度拉伸(线性、非线性、直方图均衡化)、空间滤波(平滑、锐化)、影像融合(如 IHS 融合、PCA 融合、小波融合等)等,旨在提高影像的视觉质量,突出地物特征,便于人眼判读。 噪声去除: 讲解不同类型的影像噪声(如椒盐噪声、高斯噪声等)的来源,并介绍多种滤波算法(如中值滤波、均值滤波、高斯滤波、Lee 滤波、Frost 滤波等)以有效去除噪声,改善影像质量。 第三部分 遥感影像分类与信息提取 本部分聚焦于如何从遥感影像中提取有用的地理信息,这是遥感应用的核心价值所在。 监督分类: 详细讲解监督分类的原理,包括训练样本的选取、分类器(如最大似然法、最小距离法、马氏距离法、支持向量机 SVM、随机森林 RF、神经网络 NN 等)的工作机制。重点介绍如何科学地选择和构建训练样本,以及如何评估分类结果的精度。 非监督分类: 阐述非监督分类(如 ISODATA, K-Means 等)的原理,即在无需预先定义类别的情况下,根据影像像素的光谱特征进行聚类。分析其适用场景和局限性。 面向对象分类(OBIA): 介绍面向对象分类方法,强调其将影像分割成具有相似属性的对象,并基于对象的特征进行分类的优势,尤其适用于高分辨率影像。 影像变化检测: 阐述变化检测的基本原理,介绍多种变化检测方法,如图像代数法、变化向量分析(CVA)、主成分分析(PCA)结合变化检测、监督分类结合变化检测、面向对象变化检测等,并讨论如何分析变化的时间、类型和幅度。 特征提取与量测: 讲解如何提取影像中的各种地物特征,如植被指数(NDVI, EVI, SAVI 等)、地表温度(LST)、建筑物轮廓、道路网络等,并介绍相关的量测工具与方法。 第四部分 高级遥感影像处理技术与前沿应用 本部分将深入探讨更高级的遥感影像处理技术,并结合当前的热点应用领域进行阐述。 高光谱影像处理: 详细介绍高光谱影像的特点、数据预处理(如去相关、吸收特征提取等)、分类技术(如光谱角度映射 SAM, 纯像元分解 PPF, 混合像元分解 HYY, 机器学习方法等)以及在高光谱条件下进行的矿物填图、环境监测等应用。 合成孔径雷达(SAR)影像处理: 讲解 SAR 影像的基本原理、特点(如全天候、全天时成像),以及 SAR 影像的预处理(如斑点噪声去除、辐射定标、多视处理、地形校正)。深入介绍 SAR 干涉(InSAR)技术在地形测绘、形变监测(如地壳形变、滑坡监测、建筑物沉降)中的应用,以及极化 SAR 数据的处理与应用。 遥感影像融合技术: 拓展介绍各种先进的影像融合技术,包括多传感器融合(如全色与多光谱融合、可见光与 SAR 融合)、多时相融合等,以及这些融合技术在提高空间分辨率、光谱信息增强和信息提取方面的作用。 深度学习在遥感影像分析中的应用: 介绍卷积神经网络(CNN)等深度学习模型在遥感影像分类、目标检测、语义分割、变化检测等任务中的最新进展和应用案例。重点讲解如何构建和训练适用于遥感数据的深度学习模型。 三维重建与倾斜摄影: 介绍基于遥感影像(尤其是无人机倾斜摄影)进行城市三维模型重建的技术原理、数据处理流程以及在城市规划、测绘、旅游等领域的应用。 第五部分 遥感影像应用案例分析 本部分将通过一系列典型应用案例,生动展示遥感影像处理技术的实际应用价值。 土地利用/土地覆盖(LULC)变化监测与分析: 以大尺度区域为例,展示如何利用多时相遥感影像进行 LULC 变化监测,并分析其驱动因素和生态环境影响。 城市热岛效应监测与研究: 利用地表温度反演技术,对城市热岛效应进行定量分析,并探讨其空间格局与成因。 农业资源监测与管理: 介绍如何利用植被指数、产量模型等遥感技术,对农作物长势进行监测,估算产量,并辅助精准农业管理。 水体资源监测与管理: 展示遥感在水体提取、水质监测(如叶绿素 a、悬浮物浓度)、洪涝灾害监测中的应用。 地质灾害监测与预警: 介绍 SAR InSAR 技术在识别和监测滑坡、地面沉降等形变灾害中的作用。 林业资源调查与管理: 结合森林覆盖率估算、森林类型识别、森林病虫害监测等案例,说明遥感在林业管理中的重要性。 第六部分 遥感软件工具与平台介绍 为了帮助读者更好地实践,本部分将介绍常用的遥感影像处理软件和平台,包括但不限于: 商业软件: ERDAS IMAGINE, ENVI, ArcGIS (Spatial Analyst, Image Analyst, Remote Sensing), PCI Geomatica 等。 开源软件: QGIS (配合插件), GRASS GIS, GDAL/OGR, SNAP (Sentinel Application Platform), Orfeo Toolbox (OTB) 等。 编程接口与库: Python (Rasterio, GDAL, Scikit-image, TensorFlow, PyTorch), R (raster, rgdal) 等。 本书力求语言通俗易懂,逻辑清晰,图文并茂,并辅以大量实例和操作演示,适合高等院校相关专业学生、科研人员、遥感技术工程师、地理信息系统(GIS)从业人员以及对遥感技术感兴趣的读者阅读。通过学习本书,读者将能够熟练掌握遥感影像处理的各项技术,并将其有效地应用于解决实际问题,推动相关领域的研究与发展。