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孙显，付琨，王宏琦 著

图书标签:

• 遥感图像
• 图像理解
• 高分辨率
• 深度学习
• 计算机视觉
• 模式识别
• 图像处理
• 地理信息系统
• 人工智能
• 遥感应用

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030327680

版次：1

商品编码：10885449

包装：平装

丛书名： 地球信息科学基础丛书

开本：32开

出版时间：2011-11-01

用纸：胶版纸

页数：368

正文语种：中文

内容简介

　　近年来，随着对地观测手段的进步，传统的遥感图像处理方法体现出一定的局限性。遥感图像理解作为一个涉及图像工程、计算机视觉和认知心理等诸多学科领域的新热点，能有效提高遥感信息处理的时效性和准确性，特别是在高分辨率遥感图像数据向有价值信息转化的应用中具有广阔的前景。《高分辨率遥感图像理解》针对高分辨率遥感图像的特性，给出了高分辨率遥感图像理解的定义，逐步阐述了特征信息提取和统计学习模型，以此作为整个高分辨率遥感图像理解任务的方法基础；随后从高分辨率遥感图像理解的研究内容入手，分别介绍了目标检测与识别、场景描述与分类、图像语义分析与计算这三个子任务，在每一子任务中，《高分辨率遥感图像理解》均详细叙述了全新的研究成果及其具体的算法流程；最后，书中给出了有效的应用实例，并对高分辨率遥感图像理解未来的发展做了展望。

目录

前言
第1章 绪论
1.1 遥感技术发展概况
1.1.1 遥感成像机理
1.1.2 遥感观测系统
1.1.3 遥感技术发展现状及趋势
1.2 高分辨率遥感图像的特点
1.3 高分辨率遥感应用的挑战
1.4 遥感图像理解的基本概念
1.4.1 图像理解
1.4.2 遥感图像理解的研究进展
1.4.3 高分辨率遥感图像理解
1.5 遥感图像理解的研究内容
1.5.1 地物目标检测与识别
1.5.2 图像场景描述与分类
1.5.3 目标空间语义分析与计算
1.6 遥感图像理解的研究方法
1.6.1 图像特征信息表达
1.6.2 统计学习模型方法
参考文献

第2章 特征信息表达
2.1 图像信息表达
2.1.1 图像数据结构
2.1.2 知识信息表示
2.1.3 多尺度空间
2.1.4 尺度计算与转换
2.2 图像特征提取
2.2.1 颜色特征提取
2.2.2 纹理特征提取
2.2.3 形状特征提取
2.2.4 感兴趣点特征提取
2.3 性能评判准则
2.3.1 特征有效性分析
2.3.2 分类性能评价
参考文献

第3章 统计学习模型
3.1 判别式模型
3.1.1 SVM模型
3.1.2 Boosting方法
3.1.3 CRF模型
3.2 产生式模型
3.2.1 图模型相关理论
3.2.2 主题语义模型
3.2.3 标记点过程模型
3.3 产生式和判别式混合模型
3.3.1 混合算法
3.3.2 混合学习
参考文献

第4章 精细化目标检测与识别
4.1 遥感图像前背景分割
4.1.1 基于图割模型的遥感图像交互式分割
4.1.2 基于高斯混合模型的遥感图像目标分割
4.2 精细化遥感目标检测
4.2.1 基于Boosting级联学习的遥感目标检测
4.2.2 基于随机几何模型的遥感目标检测
4.2.3 基于主题语义模型的遥感目标提取
4.3 精细化遥感目标识别
4.3.1 基于区域对象概率标记的遥感目标识别
4.3.2 基于形状统计模型的遥感目标识别
4.3.3 基于语义树匹配学习的遥感目标识别
参考文献

第5章 复杂场景描述与分类
5.1 复杂场景的分层描述
5.1.1 低层图像场景描述
5.1.2 中层图像场景描述
5.2 高分辨率遥感图像场景分类
……
第6章 空间语义分析与计算
第7章 高分辨率遥感图像理解的应用实例
参考文献

前言/序言

《智慧之眼：解密高分辨率遥感图像的无限可能》 一、 导论：从“俯瞰”到“洞察”的飞跃 我们生活在一个日益被数字信息和空间数据所浸润的时代。从宏观的地球变迁到微观的城市肌理，从瞬息万变的自然现象到精细入微的人文活动，越来越多的信息以图像的形式呈现在我们眼前。而在众多图像类型中，遥感图像以其独特的视角和强大的信息承载能力，扮演着越来越重要的角色。 特别是近年来，随着航天、航空、无人机等技术的飞速发展，遥感技术的空间分辨率实现了质的飞跃，能够捕捉到地面上厘米级的细节。这使得遥感图像的应用范围空前扩展，从传统的测绘、气象、军事侦察，延伸至城市规划、环境保护、农业生产、灾害监测、考古发现，乃至新兴的智慧城市、精准医疗等前沿领域。 然而，海量的高分辨率遥感图像如同未经雕琢的璞玉，其蕴含的巨大价值需要通过深入的理解和解读才能被挖掘出来。仅仅“看到”图像表面的像素信息是远远不够的，我们更需要“理解”图像背后的地理、环境、社会乃至经济含义。这便引出了一个核心问题：如何从高分辨率遥感图像中提取有价值的信息，并将其转化为可操作的知识，服务于人类社会的发展？ 本书《智慧之眼：解密高分辨率遥感图像的无限可能》正是基于这一时代需求而生。它并非专注于某个单一的技术或应用，而是旨在构建一个宏观的知识框架，引导读者穿越纷繁的技术细节，深入理解高分辨率遥感图像的本质、解读的策略以及其在各个领域的广阔应用前景。本书将带领读者一同踏上从“俯瞰”到“洞察”的智慧之旅，探索人类如何借助这双“智慧之眼”，更深刻地理解我们所居住的地球，并用这份理解去创造一个更美好的未来。 二、 第一篇：洞悉根源——高分辨率遥感图像的“语言”与“脉络” 要理解高分辨率遥感图像，首先必须掌握其“语言”。本篇将为读者构建坚实的基础，使其能够理解遥感图像的生成原理、关键要素以及其独特的“表达方式”。 第一章：从太空到地表的“眼睛”——遥感技术的发展历程与演进。 我们将回溯遥感技术的源起，了解其从早期简单的成像技术，逐步发展到如今能够获取亚米级乃至厘米级分辨率图像的曲折历程。重点将梳理推动分辨率提升的关键技术节点，例如光学传感器的进步、多光谱与高光谱成像的融合、合成孔径雷达（SAR）技术的发展以及无人机遥感平台的普及。这一章将帮助读者理解，我们所见的每一幅高分辨率遥感图像，都凝聚了人类在探测与观测领域不懈的探索与创新。 第二章：解码像素的奥秘——高分辨率遥感图像的成像原理与数据特性。 本章将深入剖析高分辨率遥感图像的成像过程。我们将探讨不同传感器类型（如推扫式、凝视式、调理式）的工作原理，以及它们如何捕捉地表信息。重点将阐述空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率这四个核心要素是如何相互作用，共同决定了图像的质量和信息量。此外，还将详细介绍影响图像质量的各种因素，例如大气散射、地形起伏、传感器噪声以及几何畸变，并初步介绍其对图像理解的影响。 第三章：图像中的“指纹”——地物光谱特征与纹理信息。 高分辨率遥感图像之所以能够承载丰富的地理信息，关键在于其能够捕捉到地物的独特“指纹”。本章将聚焦于“地物光谱特征”——不同地物（如植被、水体、土壤、建筑物）在不同波段的光谱反射特性。我们将介绍常见的地物光谱曲线，以及如何利用这些曲线进行地物的初步识别。同时，还将深入探讨“纹理信息”，即图像中像素灰度值在空间上的排列模式，以及它如何帮助区分具有相似光谱特征但形态不同的地物，例如区分不同类型的植被群落或不同年代的建筑。 第四章：从二维到三维的感知——立体影像与三维重建。 高分辨率遥感图像的进步不仅体现在二维细节上，更带来了三维感知能力的飞跃。本章将介绍立体影像对原理，即通过同一地物在不同视角的两幅或多幅图像进行比对，实现地形的高程测量和三维模型的构建。我们将探讨立体匹配的技术难点与解决方案，以及如何从大量的立体影像数据中生成精密的数字高程模型（DEM）、数字表面模型（DSM）和三维实景模型。这将为读者揭示如何从平面图像中“立体”地感知世界。 三、 第二篇：智慧之眼——高分辨率遥感图像的理解方法与技术 掌握了遥感图像的“语言”之后，接下来便是如何运用“智慧之眼”去“阅读”和“理解”它们。本篇将重点介绍当前主流的图像理解方法和技术，从传统的图像处理到前沿的人工智能应用，为读者提供一套完整的工具箱。 第五章：量化与辨识——遥感图像的预处理与增强技术。 在进行深入理解之前，原始的遥感图像往往需要经过一系列的预处理和增强。本章将详细介绍常用的技术，如辐射校正（去除传感器和地形影响）、几何校正（纠正图像畸变，将其精确地地理配准）、大气校正（消除大气对光谱信息的影响）、图像增强（如对比度拉伸、直方图均衡化，突出地物细节）以及图像融合（将不同源、不同特性的图像信息结合，如将多光谱与全色影像融合，提升空间分辨率）。这些技术是后续更高级分析的基础。 第六章：识别的艺术——基于特征提取与分类的地物识别。 本章将探讨如何通过提取图像中的关键特征来识别地物。我们将介绍经典的特征提取方法，如边缘检测、角点检测、纹理描述符等，以及如何利用这些特征构建地物模型。在此基础上，将深入讲解遥感图像的分类技术，包括监督分类（如最大似然法、支持向量机SVM）、非监督分类（如K-means聚类）以及半监督分类。特别是，将强调如何在高分辨率图像中，利用更精细的纹理、形状、上下文信息等进行更准确的地物分类，例如区分不同类型的城镇建筑、不同种类的人工地物或不同的农作物。 第七章：智能的“读图员”——深度学习在遥感图像理解中的应用。 近年来，深度学习技术以前所未有的能力改变了遥感图像的理解方式。本章将详细介绍卷积神经网络（CNN）及其变体（如U-Net, Mask R-CNN）在遥感图像中的应用。我们将探讨如何利用深度学习模型进行地物目标检测（如识别建筑物、车辆、油罐）、图像分割（如精确勾画河流、道路、农田边界）以及地物语义分割（为图像中的每个像素赋予地物类别标签）。重点将突出深度学习在处理复杂场景、小目标检测以及大范围地物自动识别方面的强大优势。 第八章：关联与推断——遥感影像的分析与信息提取。 图像理解不仅仅是识别单个地物，更在于分析地物之间的关系，推断潜在的信息。本章将介绍遥感影像分析的一些高级技术。例如，如何通过变化检测技术监测地物的动态变化（如城市扩张、植被退化、水体变化）；如何利用多时相遥感数据进行时间序列分析，揭示地物的演变规律；如何结合GIS（地理信息系统）进行空间统计分析，挖掘地物的空间分布模式和相互作用。此外，还将触及遥感影像的解译，即专家根据经验和辅助信息对遥感影像进行综合分析，提取更深层次的地理、环境信息。 四、 第三篇：应用无界——高分辨率遥感图像驱动的智慧未来 理解了遥感图像的“语言”和掌握了“理解”的技术，我们便能够将这份智慧应用于广阔的领域，驱动社会的进步与发展。本篇将聚焦于高分辨率遥感图像在各个关键领域的创新应用，展示其“无限可能”。 第九章：绘就智慧城市蓝图——城市规划与管理。 高分辨率遥感图像是智慧城市建设的“眼睛”。本章将探讨如何利用其进行精细的城市要素提取（如建筑物轮廓、道路网络、绿地分布），为城市规划提供精准的空间数据。还将介绍其在城市热岛效应监测、交通流量分析、违章建筑识别、城市地下管线勘测、城市防灾减灾（如洪涝、滑坡风险评估）等方面的应用。通过对高分辨率遥感数据的深入理解，我们能够更科学、更精细地管理和优化城市空间。 第十章：守护绿色家园——环境保护与生态监测。 环境问题日益严峻，高分辨率遥感图像为我们提供了监测与保护地球的有力工具。本章将重点介绍其在森林资源监测（如森林覆盖率、植被健康状况、病虫害监测）、水体质量评估（如富营养化监测、水体污染追踪）、土地退化监测（如荒漠化、土壤侵蚀）、生物多样性保护区监测、以及大气污染物扩散模拟等方面的应用。通过对地表细微变化的捕捉，我们能够更及时、更全面地了解生态系统的健康状况。 第十一章：赋能精准农业——农业生产与管理。 利用高分辨率遥感图像，农业生产正迈向“精准”时代。本章将探讨其在农田识别与面积统计、作物长势监测与估产、土壤肥力评估、病虫害早期预警、灌溉精准管理、以及农作物保险评估等方面的应用。通过对农田地块细节的解析，我们可以实现对每一片土地、每一株作物的精细化管理，提高产量，减少资源浪费。 第十二章：危难中的“千里眼”——灾害监测与应急响应。 自然灾害的发生往往瞬息万变，高分辨率遥感图像在灾害监测与应急响应中扮演着至关重要的角色。本章将介绍其在地震、洪水、泥石流、火山爆发、森林火灾等灾害发生前后的监测预警、灾情评估（如淹没范围、损毁程度）、道路中断识别、救援路线规划以及灾后重建评估等方面的应用。快速、准确的遥感信息能够为抗灾救灾争取宝贵时间，减轻损失。 第十三章：探索未知领域——考古、地质与军事应用。 本章将拓展高分辨率遥感图像的应用边界。我们将探讨其在考古遗址发现与保护（如识别古代聚落遗址、灌溉系统遗迹）、地质构造勘探（如断层识别、矿产资源初步评估）、以及军事侦察与目标识别（如精确的军事设施监测、地形分析）等领域的独特价值。高分辨率的细节信息能够帮助我们揭示隐藏在地表之下的历史印记，或者洞察地表活动的细微变化。 五、 结语：拥抱数据的未来，共创智慧新篇章 本书《智慧之眼：解密高分辨率遥感图像的无限可能》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，理解高分辨率遥感图像的核心价值与潜在应用。我们相信，随着技术的不断进步和应用领域的持续拓展，高分辨率遥感图像将以前所未有的方式重塑我们对世界的认知，并为解决人类面临的诸多挑战提供强有力的支撑。 从理解其“语言”到掌握其“解读”的智慧，再到将其应用于驱动现实世界的进步，本书致力于搭建一座连接技术与应用的桥梁。我们鼓励每一位读者，用这双“智慧之眼”，去发现、去理解、去创新，共同拥抱数据驱动的未来，共创一个更加智慧、可持续的美好世界。

评分☆☆☆☆☆

这本书为我打开了一扇通往遥感影像“智慧”世界的大门。它不仅仅是一本技术手册，更是一本关于如何“看懂”地球的哲学读物。我之前一直以为遥感图像的理解是一个纯粹的技术问题，但这本书让我意识到，它更是一个关于如何运用知识、如何进行推理、如何做出决策的过程。作者在书中反复强调了“语境”的重要性，即同一影像在不同应用场景下，其“含义”可能截然不同。这种辩证的思维方式，让我受益匪浅。我尤其对书中关于“模型泛化能力”和“迁移学习”的讨论印象深刻，它揭示了如何让模型在新的、未知的遥感数据上依然表现出色。书中还探讨了人类先验知识在遥感理解中的作用，这让我看到了人工智能与人类智慧结合的巨大潜力。整本书的叙事流畅，逻辑严谨，让我能够沉浸其中，享受探索未知的乐趣。

评分☆☆☆☆☆

这本著作简直是一场知识的盛宴，它以一种极其严谨且富有逻辑性的方式，构建起一个关于遥感图像理解的完整框架。作者并非简单地罗列技术和方法，而是深入浅出地阐述了背后的原理和思想。从基础的影像特性分析，到复杂的深度学习模型在遥感领域的应用，每一个环节都衔接得天衣无缝。我尤其欣赏书中对于算法选择和模型优化的讨论，作者详细分析了不同算法的优劣势，以及在面对不同类型遥感数据和应用场景时，如何做出最优决策。书中的案例分析也非常具有代表性，涵盖了城市规划、环境保护、灾害监测等多个重要领域，通过这些真实的案例，我能够直观地感受到遥感技术在解决实际问题中的巨大价值。更让我惊喜的是，书中还涉及了遥感数据质量评估和不确定性分析的内容，这对于我们理解遥感成果的可靠性至关重要。作者在论述这些复杂问题时，总是能够提纲挈领，抓住核心，让我能够高效地吸收信息。这本书不仅适合专业研究者，对于任何对地球科学、地理信息系统以及人工智能感兴趣的读者来说，都是一本不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

一本引人入胜的书，它以一种我从未想过的方式，将我的视野拓展到了全新的领域。尽管我并非直接从事遥感研究，但作者以极其生动和易懂的语言，将那些原本令人生畏的专业概念一一剖析，仿佛一位技艺精湛的向导，带领我穿越信息海洋的重重迷雾。书中对于“理解”的定义，不仅仅停留在识别地物本身，更深入地探讨了如何从海量数据中挖掘出更深层次的含义，如何赋予这些遥感图像以“智慧”和“洞察力”。我尤其被其中关于多源数据融合的章节所吸引，作者通过具体的案例，展示了不同类型遥感数据如何协同作用，克服单一数据源的局限，从而提供更全面、更准确的信息。这种跨学科的视角，让我开始重新审视我们所处的地球，以及人类活动对其产生的复杂影响。阅读过程中，我常常会停下来，反复琢磨书中的一些比喻和类比，它们往往能够瞬间点亮我的思维，让我豁然开朗。即使是那些我不太熟悉的专业术语，作者也总能用最贴切的生活化场景来解释，让我在不知不觉中掌握了关键知识点。这本书真正做到了“授人以渔”，它不仅仅是知识的传递，更是思维方式的启迪。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在描绘遥感图像背后蕴含的丰富信息方面，达到了一个令人赞叹的高度。它仿佛一本侦探小说，引导我一层层剥开遥感影像的表象，去探寻那些隐藏在像素之下的秘密。我被书中关于纹理、光谱、形状等多种特征的详细解读所深深吸引，作者以一种非常形象的方式，解释了这些特征如何能够指示不同的地物类型和状态。书中对于一些抽象概念的阐释，比如“信息冗余”和“信息增益”，都通过精心设计的图示和模型，变得清晰可见。我尤其喜欢关于“场景理解”的章节，它不再局限于单个目标物的识别，而是上升到了对整个地理环境和事件的认知层面。作者通过对比分析不同尺度、不同分辨率的影像，展示了如何从宏观到微观，构建一个多层次的理解体系。阅读过程中，我时常会联想到自己生活中遇到的各种场景，然后尝试运用书中所学的知识去“解读”它们，这种主动的思考过程，让学习变得异常有趣和深刻。

评分☆☆☆☆☆

这本著作以一种令人耳目一新的方式，让我深刻体会到了遥感图像“解读”的魅力。它不像许多技术书籍那样枯燥乏味，而是充满了生命力和启发性。我被书中对于“语义分割”和“目标检测”等关键技术的生动讲解所吸引，作者通过类比，将这些复杂的算法变得如同搭积木一样简单易懂。我尤其喜欢书中关于“时空信息整合”的章节，它揭示了如何利用影像的时间序列来捕捉地物的变化和发展，从而进行更深层次的理解。书中还提到了“弱监督学习”和“半监督学习”等前沿技术，让我看到了在数据标注成本高昂的情况下，如何依然能够进行有效的遥感图像理解。阅读这本书，我仿佛置身于一个充满活力的实验室，与作者一起探索着遥感影像的无限可能。它不仅仅是知识的传递，更是一种思维的激发，让我对未来的遥感技术充满了期待。

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工作中要用的，买来看看。

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不错！！！正版值得信赖！！

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！！！！！！！！！！！！好书~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

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使正版书籍，价格也不贵

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内容还可以，用来参考参考还是不错的

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专业学习可买来一读，综述系统、全面，方法详尽。研究部分有实例及部分的实际操作过程。专业人士的好书，值得买来细看。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

主要是一些文章堆起来的