麵嚮對象的遙感圖像森林分類研究與應用 [Research on object-oriented classification for forest covers of remote sensing imagery and its application] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李春乾 著

圖書標籤:

• 遙感
• 森林分類
• 麵嚮對象
• 圖像處理
• 遙感應用
• 林業
• 分類算法
• 土地覆蓋
• 遙感圖像分析
• 機器學習

齣版社： 中國林業齣版社

ISBN：9787503857331

版次：1

商品編碼：10473786

包裝：平裝

外文名稱：Research on object-oriented classification for forest covers of remote sensing imagery and its application

開本：16開

齣版時

內容簡介

《麵嚮對象的遙感圖像森林分類研究與應用》在介紹遙感圖像分類、麵嚮對象的圖像分析方法和遙感圖像分類研究現狀與進展，研究區域概況和研究技術路綫的基礎上，以SPOT5遙感圖像為主要研究對象，對林區GPS控製網建立與應用、遙感數據預處理等進行瞭全麵的係統的介紹等。

作者簡介

李春乾，研究員、教授級高級工程師、博士。1983年畢業於廣西大學林學院林學專業，後獲南京林業大學森林經理專業碩士學位、北京林業大學森林經理專業林業遙感方嚮博士學位。2006年5月至2007年8月在美國PURDuE大學林業和自然資源係作訪問學者。現為廣西林業勘測設計院總工程師。
1983年至今，一直從事森林資源調查、動態監測與管理的研究與開發工作，目前研究重點為“3S”技術在森林資源監測與管理中的應用。分彆獲部省級科技進步二等奬1項，三等奬3項。以第一作者身份公開發錶研究論文40餘篇，其中EI收錄2篇。閤作齣版專著一部。是廣西“新世紀十百韆人纔工程”第二層次人選（2002218），廣西首批省級乾部聯係、關護的專傢，首屆廣西林業科技重奬個人獲得者。廣西大學兼職教授、碩士生導師。

目錄

第1章 麵嚮對象的圖像分析方法與森林遙感分類研究進展
1.1 遙感圖像分類概述
1.2 麵嚮對象的圖像分析方法
1.3 遙感圖像森林分類研究現狀與趨勢
1.4 研究區域概況和數據源
1.5 麵嚮對象的遙感圖像森林分類總體思路
1.6 本章小結
參考文獻

第2章 SPOT5圖像預處理
2.1 數據預處理基本流程
2.2 林區GPS控製網的建立
2.3 幾何精校正和空間配準
2.4 圖像融閤
2.5 正射校正
2.6 圖像增強
2.7 彩色閤成
2.8 本章小結
參考文獻

第3章 圖像分割與基於規則的分類
3.1 圖像分割
3.2 基於規則的分類
3.3 基於分類的分割
3.4 圖像分割效果評價方法
3.5 結果分析與討論
3.6 本章小結
參考文獻

第4章 對象特徵提取與篩選
4.1 對象特徵提取
4.2 對象特徵分析和正態性分布檢驗
4.3 對象特徵篩選
4.4 結果分析與討論
4.5 本章小結
參考文獻

第5章 麵嚮對象的多分類器分類
5.1 分類方案確定
5.2 訓練樣地選取
5.3 最小距離分類器
5.4 馬氏距離分類器
5.5 Bayes分類器
5.6 模糊分類器
5.7 支持嚮量機分類器
5.8 討論
5.9 本章小結
參考文獻

第6章 多分類器結閤
6.1 標準的多分類器結閤方法
6.2 模糊融閤方法
6.3 投票法與模糊融閤相結閤方法
6.4 結果分析與討論
6.5 本章小結
參考文獻

第7章 基於SPOT5圖像分割的森林小班邊界自動提取
7.1 研究區域概況和數據源
7.2 小班邊界自動提取方法
7.3 圖像分割結果與分析
7.4 討 論
7.5 本章小結
參考文獻

第8章 麵嚮對象的航空遙感圖像土地利用/覆蓋分類
8.1 試驗區概況及試驗數據
8.2 圖像分割
8.3 特徵檢測和基於規則的分類
8.4 結果分析與討論
8.5 本章小結

參考文獻
附錶1 最小距離分類混淆矩陣_0312new第三級
附錶2 最小距離分類混淆矩陣_noTM第三級
附錶3 最小距離分類混淆矩陣_WithTM第三級
附錶4 馬氏距離分類器混淆矩陣_0312new第三級
附錶5 馬氏距離分類器混淆矩陣__noTM第三級
附錶6 馬氏距離法分類混淆矩陣_withTM第三級
附錶7 Bayes準則分類混淆矩陣_0312new第三級
附錶8 Bayes準則分類混淆矩陣_notM第三級
附錶9 Bayes準則分類混淆矩陣_withTM第三級
附錶10 模糊分類混淆矩陣_0312new第三級
附錶11 模糊分類混淆矩陣_noTM第三級
附錶12 模糊分類混淆矩陣_withTM第三級
附錶13 支持嚮量機分類混淆矩陣_0312new第三級
附錶14 支持嚮量機分類混淆矩陣_noM第三級
附錶15 支持嚮量機分類混淆矩陣_withTM第三級
附錶16 方案0312new分類器融閤結果錶——投票/模糊法
附錶17 方案noTM分類器融閤結果錶——投票法
附錶18 方案noTM分類器融閤結果錶——Bayesian平均法
附錶19 方案noTM分類器融閤結果錶——模糊法
附錶20 方案noTM分類器融閤結果錶——投票/模糊法
附錶21 方案withTM分類器融閤結果——投票/模糊法
附錶22 方案noTM各類型對象特徵值的變動係數
附錶23 方案withTM各類型對象特徵值的變動係數
附錶24 方案noTM各類型間的歐氏距離
附錶25 方案withTM各類型間的歐氏距離

附圖1 原始圖像
（1）SPOT5圖像，R/G/B=4/2/1
（2）Landsat7：ETM+圖像，R/G/B=5/4/3
附圖2 各方案的Bayes分類器分類結果（全圖）
（1）方案0312new的Bayes分類器分類結果
（2）方案noTM的Bayes分類器分類結果
（3）方案withTM的Bayes分類器分類結果
附圖3 各方案的第三級分類的Bayes分類器分類結果比較（局部）

前言/序言

麵嚮對象的遙感圖像森林分類研究與應用 圖書簡介 本書深入探討瞭麵嚮對象遙感圖像分類技術在森林覆蓋監測與分析中的應用。隨著遙感技術的飛速發展，獲取高分辨率、多光譜乃至超光譜遙感數據已成為可能，這為精細化森林資源管理提供瞭前所未有的機遇。然而，傳統的像素級分類方法在處理高分辨率遙感圖像時，往往難以充分利用圖像的空間信息和紋理特徵，容易導緻“椒鹽效應”和分類精度不高。麵嚮對象圖像分析（Object-Based Image Analysis, OBIA）應運而生，它將圖像分割成具有語義意義的對象（如樹木、林斑、植被群落等），並基於對象的屬性（如光譜、紋理、形狀、空間關係等）進行分類，有效剋服瞭像素級分類的局限性。 本書以“麵嚮對象的遙感圖像森林分類研究與應用”為核心，旨在係統闡述麵嚮對象分類的理論基礎、關鍵技術、方法流程以及在實際森林監測中的應用案例。全書內容邏輯清晰，由淺入深，既涵蓋瞭紮實的理論知識，又緊密結閤實際應用，力求為讀者提供一個全麵、深入的學習和參考平颱。 第一部分：理論基礎與技術概述 本部分將為讀者構建堅實的理論基礎，詳細介紹麵嚮對象遙感圖像分析的核心概念和關鍵技術。 第一章：遙感與森林監測導論 1.1 遙感技術的發展曆程及其在地球科學中的地位 1.2 森林資源的重要性及其監測的必要性 1.3 傳統遙感圖像分類方法的局限性，特彆是針對高分辨率森林影像 1.4 麵嚮對象圖像分析（OBIA）的興起與優勢 1.5 本書的研究目標、內容結構與主要貢獻 第二章：麵嚮對象圖像分析（OBIA）核心原理 2.1 OBIA與像素級分類的根本區彆 2.2 圖像分割：麵嚮對象分析的關鍵第一步 2.2.1 分割算法的分類與比較（如多分辨率分割、分層分割、模糊分割等） 2.2.2 分割參數的選取與優化策略（尺度、形狀、緊緻度等） 2.2.3 影響分割效果的因素分析（空間分辨率、光譜波段、數據類型等） 2.3 對象特徵提取：描述對象屬性的基石 2.3.1 光譜特徵（均值、標準差、最小值、最大值、比值等） 2.3.2 紋理特徵（灰度共生矩陣、局部方差、局部同質性等） 2.3.3 形狀特徵（麵積、周長、長寬比、緊緻度、圓形度等） 2.3.4 空間關係特徵（鄰域關係、距離、包含關係等） 2.4 對象分類：利用特徵進行語義識彆 2.4.1 分類器算法的選擇與應用（如支持嚮量機SVM、隨機森林RF、決策樹DT、K近鄰KNN、最大似然ML等） 2.4.2 基於規則的分類方法 2.4.3 機器學習與深度學習在OBIA中的融閤 2.5 OBIA工作流程的整體框架 第二部分：麵嚮對象森林分類的關鍵技術 本部分將聚焦於麵嚮對象技術在森林分類中的具體應用，深入剖析各種技術細節和優化策略。 第三章：高分辨率遙感數據預處理與選擇 3.1 常用高分辨率遙感數據源介紹（如WorldView係列、Pleiades、Sentinel-2、GF係列等） 3.2 輻射定標與大氣校正：提升光譜信息準確性 3.3 幾何校正與正射糾正：保證空間位置精度 3.4 數據融閤技術：融閤多源、多時相、多分辨率數據提升分類性能 3.5 針對森林場景的影像噪聲抑製與增強處理 第四章：麵嚮對象森林分割策略研究 4.1 尺度參數對森林分割效果的影響分析 4.2 結閤多尺度分割進行層級式對象生成 4.3 針對不同森林類型（如喬木林、灌木林、退耕還林等）的分割參數優化 4.4 利用紋理與形狀信息輔助分割 4.5 結閤輔助數據（如DEM、LiDAR點雲）優化分割結果 第五章：森林對象特徵工程與選擇 5.1 光譜特徵在森林類型識彆中的敏感性分析 5.2 紋理特徵對森林冠層結構與均勻度的錶徵 5.3 形狀特徵在區分不同林斑形態與林緣地物中的作用 5.4 空間關係特徵在識彆森林斑塊格局與生境連通性中的應用 5.5 特徵的重要性評估與降維技術 第六章：麵嚮對象森林分類模型構建與優化 6.1 不同分類器在森林分類任務中的性能比較 6.2 訓練樣本的選取原則與優化策略 6.3 基於規則的分類器構建：利用專傢知識定義分類規則 6.4 機器學習模型參數優化與調控 6.5 深度學習模型在麵嚮對象框架下的應用潛力（如利用CNN提取對象特徵） 6.6 分類後處理：對象閤並、平滑與消除噪聲 第三部分：麵嚮對象森林分類的應用與實踐 本部分將通過實際案例，展示麵嚮對象遙感圖像分類在森林監測與管理中的具體應用價值。 第七章：森林類型與土地覆蓋分類 7.1 識彆不同森林類型（如針葉林、闊葉林、混交林、竹林等） 7.2 區分森林與其他植被類型（如草地、農田、灌木叢） 7.3 識彆森林邊緣地帶與非林地區 7.4 案例研究：某區域的精細森林類型分類 第八章：森林結構與健康狀況評估 8.1 識彆森林冠層開度與密度 8.2 評估森林健康狀況：檢測病蟲害、火災跡地、采伐區等 8.3 利用多時相影像監測森林動態變化 8.4 案例研究：基於OBIA的森林火災損毀評估 第九章：森林生物多樣性與棲息地分析 9.1 利用OBIA對森林物種組成進行間接推斷 9.2 識彆不同森林生境類型及其空間格局 9.3 評估森林連通性與破碎化程度 9.4 案例研究：野生動物棲息地適宜性評價 第十章：林業可持續管理與決策支持 10.1 輔助規劃森林采伐與更新 10.2 監測非法采伐與森林侵占 10.3 為生態保護區劃定與管理提供依據 10.4 遙感與GIS集成在林業決策中的應用 第四部分：未來展望與挑戰 第十一章：麵嚮對象森林分類的前沿技術與發展趨勢 11.1 深度學習與OBIA的深度融閤 11.2 基於時空序列的動態OBIA 11.3 結閤LiDAR、SAR等數據的多源信息融閤 11.4 自動化與智能化OBIA流程 11.5 麵嚮對象技術在復雜地形與多雲區域森林分類中的挑戰 第十二章：結論與建議 12.1 本書研究的主要結論迴顧 12.2 麵嚮對象遙感森林分類的優勢與局限性總結 12.3 對未來研究方嚮的建議 12.4 對相關從業者與研究人員的實踐指導 本書旨在為遙感、地理信息科學、林業、生態學等領域的科研人員、研究生、技術工程師以及相關決策者提供一份詳實、前沿的參考資料。通過係統學習本書內容，讀者將能夠深刻理解麵嚮對象遙感圖像分類的原理與方法，並能將其有效應用於實際的森林監測、管理與研究工作中，為實現森林資源的可持續利用和生態環境保護貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期在野外工作的資源調查員，我深知現場勘測的艱辛與局限性。因此，對任何能提高遙感數據解析效率和精度的工具都抱有極高的熱情。這本書的標題立刻抓住瞭我的注意力，特彆是“麵嚮對象”這個關鍵詞，它預示著一種更接近人眼識彆邏輯的分類方法，有望突破傳統像素級分類中經常齣現的“斑駁”和“噪聲”問題。我特彆關注書中對多源數據融閤的探討，畢竟單一的遙感數據源往往難以全麵刻畫森林的復雜結構。如果書中能詳細闡述如何有效地集成雷達（SAR）數據或激光雷達（LiDAR）數據與光學影像，以提升樹種識彆的準確率，那這本書的價值將遠超一本純粹的學術專著。我希望它不僅僅停留在理論層麵，而是能提供一係列可復現的工作流程或算法框架，幫助我們這些基層工作者真正將前沿技術轉化為生産力，解決實際的地理空間信息獲取難題。

評分☆☆☆☆☆

我通常對偏重計算方法論的書籍持謹慎態度，因為它們很容易陷入純粹的數學推導和公式展示中，使得讀者與最終的應用場景漸行漸遠。然而，這本書的副標題“研究與應用”給予瞭我一絲信心。我希望作者在闡述麵嚮對象分類流程時，能像一位經驗豐富的導師那樣，不僅告訴我們“怎麼做”，更重要的是解釋“為什麼這麼做”。例如，在對象生成（Segmentation）這一關鍵步驟中，不同尺度參數的選擇對最終分類結果的影響機製，以及如何根據林相特徵（如林窗大小、冠層結構）進行動態調整。如果書中能配有大量直觀的圖例和對比實驗，展示不同參數組閤下地物邊界的提取效果差異，這將極大地方便讀者理解和掌握這一核心技術。這種注重方法論背後邏輯的講解，遠比單純羅列代碼或參數設置更有價值，它培養的是分析問題的能力，而非簡單的操作技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，恰逢全球對森林資源管理和碳匯監測需求日益增長的時期，因此其時效性不言而喻。我關注的焦點在於它對最新遙感傳感器數據特性的整閤能力。當前的遙感技術發展迅猛，高光譜、無人機（UAV）影像的普及，對傳統分類算法提齣瞭新的挑戰。我非常好奇，書中對於如何設計麵嚮對象的工作流來有效利用高光譜數據的豐富波段信息，以及如何處理無人機影像帶來的海量數據和高分辨率特徵，是否給齣瞭前瞻性的解決方案。特彆是在森林健康評估方麵，能否利用麵嚮對象的方法提取齣更精細的因子，比如樹種的微小光譜差異，或者冠層紋理的變化？如果這本書能夠前瞻性地將這些新興數據源和應用場景融入到其麵嚮對象的框架中，那麼它將不僅是迴顧現有技術，更是指引未來研究方嚮的燈塔，對於希望站在技術前沿的同行來說，具有不可替代的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和排版實在讓人眼前一亮，那種嚴謹中又不失現代感的風格，一看就知道作者在細節上下瞭很大功夫。光是目錄的梳理，就能看齣作者對整個研究脈絡的清晰把握。我個人對遙感圖像處理領域一直抱有濃厚興趣，但很多教材往往過於側重理論的堆砌，讓人讀起來晦澀難懂。這本書顯然在這方麵做瞭很多優化，它似乎更傾嚮於將復雜的概念轉化為具體的案例分析，這種實踐導嚮的敘述方式，對於我們這些既想深入理論又渴望快速上手的實踐者來說，簡直是福音。特彆是對於初次接觸麵嚮對象分類的讀者，這種由淺入深的講解，無疑會大大降低學習門檻。我期待著書中對不同算法的對比分析，希望能從中找到最適閤特定林業場景的優化路徑，而不是盲目地套用通用模型。整體來看，這本書的齣版，無疑為該領域提供瞭一份高質量的參考讀物，它的專業性和實用性值得稱贊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的譯名和原著的嚴謹性似乎保持瞭一緻，這在翻譯類專業書籍中是相當難得的。從其結構布局來看，它似乎構建瞭一個完整的知識體係，從基礎的遙感原理鋪陳，到麵嚮對象方法的深入剖析，再到最終的實際應用落地，形成瞭一個有機的整體。我最感興趣的是作者如何處理大規模數據集下的計算效率問題。理論上，麵嚮對象的方法雖然精度高，但在處理覆蓋大片區域的高分辨率影像時，其計算復雜度和資源消耗是令人望而卻步的。這本書如果能提供關於並行計算、雲計算平颱下分類流程優化，或者特定軟件（如eCognition或GIS平颱）中的高級腳本技巧，那對於提升項目執行的效率無疑至關重要。畢竟，科研成果的價值，很大程度上取決於它能否在真實、受限的工程環境中得到有效部署和應用。我期待看到它在“速度與精度”之間找到一個巧妙的平衡點。