高分辨率遥感卫星应用----成像模型、处理算法及应用技术(第二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张永生，刘军，巩丹超 等 著

图书标签:

• 遥感
• 高分辨率
• 卫星遥感
• 成像模型
• 图像处理
• 算法
• 应用技术
• 地理信息系统
• GIS
• 遥感应用

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030426529

版次：1

商品编码：11604464

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：300

字数：441000

正文语种：中文

编辑推荐

适读人群 ：本书可供遥感科学与技术、地理信息系统、地球空间信息科学、对地观测、信息资源开发、3S系统集成、资源与环境、国土资源调查、地理空间国情调查、测绘、卫星应用技术等学科领域的研究开发者、管理者阅读参考，也可作为高等院校高年级学生和研究生的教材或教学参考书。
　　《高分辨率遥感卫星应用：成像模型、处理算法及应用技术（第二版）》可供遥感科学与技术、地理信息系统、地球空间信息科学、对地观测、信息资源开发、3S系统集成、资源与环境、国土资源调查、测绘、卫星应用技术、军事防御与国土安全等学科领域的研究开发者、管理者阅读参考，也可作为相关专业大学高年级学生和研究生的教材或教学参考书。

内容简介

本书主要介绍高分辨率卫星遥感信息处理的理论、方法与应用技术，重点围绕高分辨率线阵传感器的成像模型、全球目标高精度三维定位、基于立体影像的三维信息自动采集、卫星遥感传感器的实验场定标、图像融合的理论和算法进行系统论述。全书共分八章，综合介绍国内外高分辨率遥感卫星及相关技术的进展，全面分析线阵CCD传感器的严密成像模型及目标三维定位技术，以有理函数理论为基础扩展通用传感器模型的完整技术方法与算法，基于投影轨迹法的立体影像广义核线模型及动态核线技术的应用，卫星立体影像的自动匹配技术与实现方法，高精度遥感实验场的建立及卫星传感器几何定标方法，多源遥感影像融合与分类技术，高分辨率影像地物提取技术及卫星影像测图与更新技术。本书是对2004年科学出版社同名书籍内容的更新，更新内容约为50%。

内页插图

目录

第二版序言
第一版序言
第1 章 高分辨率遥感卫星进展 1
1.1 高分辨率遥感卫星发展现状 1
1.2 国外几种典型高分辨率商业遥感卫星系统 5
1.3 我国高分辨率遥感卫星系统的进展 20
第2 章 线阵CCD 传感器严密几何模型 23
2.1 引言 23
2.2 遥感影像传感器模型 23
2.3 基于共线方程的严密传感器模型 25
2.4 基于仿射变换的传感器模型 31
第3 章 通用传感器模型的理论与方法 38
3.1 引言 38
3.2 传感器通用成像模型 39
3.3 基于有理函数的通用传感器模型 42
3.4 计算与分析 54
3.5 高分辨率卫星影像RPC 模型的区域网平差 58
第4 章 星载传感器综合标定场 66
4.1 高分辨率商业遥感卫星的在轨几何标定 66
4.2 国外几何标定实验场概况 68
4.3 嵩山航空航天综合实验场 74
4.4 “资源三号” 卫星影像的实验场精度验证 80
第5 章 立体遥感影像核线理论与模型 85
5.1 引言 85
5.2 经典的遥感影像核线模型 85
5.3 基于投影轨迹法的核线理论与模型 88
5.4 基于简化传感器模型的核线关系分析 94
5.5 核线模型的应用分析 95
第6 章 线阵CCD 卫星影像立体匹配 100
6.1 引言 100
6.2 遥感影像立体匹配技术概述 101
6.3 核线关系在线阵CCD 推扫式影像立体匹配中的应用 104
6.4 基于特征和加权灰度窗口的影像匹配 107
6.5 基于遗传算法的影像匹配 119
6.6 线阵CCD 影像的多视匹配 125
第7 章 高分辨率影像地物提取技术 136
7.1 引言 136
7.2 建筑物提取技术概述 137
7.3 基于高分辨率遥感影像的建筑物提取 142
7.4 基于遥感影像的线状地物提取 157
第8 章 高分辨率遥感影像融合与去雾处理 168
8.1 影像融合技术概述 168
8.2 影像融合处理方法 170
8.3 遥感影像去雾处理 179
第9 章 遥感影像处理的GPU 并行化方法 186
9.1 并行计算概述 186
9.2 GPU 的硬件体系架构与软件编程模型 187
9.3 单GPU 内部的细粒度数据并行处理及性能优化策略 191
9.4 GPU 集群节点间的粗粒度数据并行处理 194
9.5 应用实例与分析 200
第10 章 海量遥感影像管理的数据结构与算法 205
10.1 概述 205
10.2 遥感影像的分块组织策略 206
10.3 遥感影像的瓦片金字塔模型 207
10.4 瓦片金字塔模型的线性四叉树索引 211
10.5 异构磁盘系统的瓦片分布方法 216
第11 章 遥感数据的网格剖分组织与可视化 237
11.1 全球离散网格剖分与网格剖分组织理论 237
11.2 全球网格剖分的历史渊源与分类 238
11.3 新型地球剖分网格体系的数字空间构建 246
11.4 新型地球剖分网格体系下的遥感数据建模 257
11.5 遥感数据的地球剖分网格可视化 266
参考文献 278

前言/序言

《高分辨率遥感卫星应用：成像模型、处理算法及应用技术（第二版）》 内容概要 本书聚焦于高分辨率遥感卫星的核心技术及其在各个领域的实际应用。在第一版的基础上，第二版进行了全面的更新与深化，内容覆盖了从遥感成像的基本原理到先进的处理算法，再到广泛的应用场景。全书旨在为读者提供一个系统、深入且前沿的知识体系，以应对日益复杂多样的遥感数据处理与应用需求。 第一部分：遥感成像模型与原理 本部分详细阐述了高分辨率遥感卫星的成像机理，为理解后续的数据处理和应用奠定坚实基础。 遥感成像基础： 回顾了电磁波与地物的相互作用，包括反射、透射、吸收和散射等基本物理过程。重点分析了不同波段（可见光、近红外、短波红外、热红外、微波等）对地物的响应特征，以及这些特征如何被遥感传感器捕捉。 高分辨率成像系统： 深入探讨了主流的高分辨率遥感卫星平台（如光学成像卫星、多光谱/高光谱卫星、雷达卫星）的设计理念、光学系统、传感器技术（CCD、CMOS、红外探测器、微波天线等）及其成像方式（推扫式、凝视式）。详细解释了影响成像质量的关键因素，如空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率。 几何成像模型： 详细讲解了不同类型的遥感影像几何成像模型，包括但不仅限于： 投影模型： 地理坐标系与影像坐标系之间的数学转换关系，例如等距圆柱投影、UTM投影等。 相机模型： 描述传感器在成像瞬间的光学几何关系，包括内参（焦距、主点坐标、畸变系数）和外参（姿态、位置）。 传感器模型： 针对不同扫描方式（如推扫式、凝视式）的特定几何模型，考虑地球自转、传感器平台姿态变化等因素。 视线模型： 分析了卫星在不同扫描角度下的成像几何，这对于理解多视几何和三维重建至关重要。 立体成像模型： 重点介绍了立体像对的成像原理，包括基线、视差等概念，以及如何利用立体像对进行地形测量。 辐射成像模型： 探讨了传感器记录的地物辐射信息，以及其与地物真实反射率之间的关系。 大气传输模型： 分析了大气对电磁波的吸收和散射作用，包括水汽、氧气、气溶胶等对不同波段的影响。 传感器响应模型： 描述了传感器接收到的辐射量如何转化为数字量（DN值），以及数字量与真实辐射亮度之间的关系。 地物反射率模型： 介绍了描述地物表面反射特性的模型，如朗伯体模型、BRDF（双向反射分布函数）模型等，并探讨了它们在高分辨率影像分析中的应用。 第二部分：高分辨率遥感影像处理算法 本部分系统梳理了从原始遥感数据到可用信息的转化过程中所需的核心处理技术。 辐射定标与校正： 辐射定标： 将原始影像的DN值转换为具有物理意义的辐射亮度或反射率值。详细介绍多点定标、单点定标等方法。 大气校正： 消除大气对地物反射率信息的影响，以获得真实的地表反射率。涵盖了基于物理模型的方法（如MODTRAN, 6S）、基于图像的方法（如查表法、暗目标法）和基于传感器本身校准信息的方法。 传感器校正： 处理由于传感器自身性能差异、故障或环境因素导致的辐射异常，如坏点、条带效应、增益漂移等。 几何校正与配准： 辐射畸变校正： 消除传感器内部或平台运动引起的几何畸变。 传感器几何校正： 基于精确的成像模型，利用地面控制点（GCPs）或传感器自身导航信息，将影像几何位置纠正到标准坐标系。 正射校正： 消除地形起伏对影像几何位置的影响，生成精确的地形投影影像。 影像配准： 将不同时相、不同传感器或不同几何模型的多源遥感影像精确叠加，实现多源数据融合或变化监测。重点介绍基于特征点匹配、区域匹配和变换模型的方法。 影像增强与信息提取： 对比度拉伸与直方图均衡化： 提高影像的视觉可辨识度。 滤波技术： 用于去除噪声（如高斯滤波、中值滤波）或突出特定地物特征（如Sobel算子、Laplacian算子）。 特征提取： 识别和提取影像中的特定地物目标，如建筑物、道路、植被等。涵盖边缘检测、角点检测、区域分割等方法。 变化检测： 比较不同时相的影像，识别地表发生的改变。介绍像元区分法、图像变化向量分析（CVA）、主成分分析（PCA）等多种技术。 数据融合技术： 结合不同传感器、不同分辨率或不同波段的遥感数据，以获得更丰富、更全面的地理空间信息。 IHS变换融合： 将多光谱影像与全色影像融合，提高空间分辨率。 小波变换融合： 利用小波分析的多分辨率特性进行影像融合。 基于统计模型的融合： 如PCA融合、Brovey变换融合。 深度学习在融合中的应用： 介绍卷积神经网络（CNN）等在自动特征提取和高精度融合中的潜力。 面向对象的影像分析（OBIA）： 区别于传统的像元级分析，OBIA将影像分割成具有相似属性的对象，然后基于对象的特征进行分类和分析。重点介绍影像分割算法（如多尺度分割、模糊分割）、对象特征提取（形状、纹理、光谱）和对象分类方法。 深度学习在遥感影像处理中的应用： 随着人工智能技术的发展，深度学习在遥感领域展现出巨大潜力。 卷积神经网络（CNN）： 在影像分类、目标检测、语义分割等方面取得了突破性进展。 循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）： 在处理时序遥感数据，如地物变化监测、作物生长模拟等方面有独特优势。 生成对抗网络（GAN）： 在数据增强、超分辨率重建、影像生成等方面展现应用前景。 第三部分：高分辨率遥感卫星应用技术 本部分详细介绍高分辨率遥感数据在各个领域的具体应用实例，展示其解决实际问题的能力。 土地利用/土地覆盖（LULC）分类与监测： 高精度LULC分类： 利用高分辨率影像，区分更精细的土地利用类型，如城市建成区、不同类型的农田、森林、水体等。 城市扩张与变化监测： 跟踪城市边界的扩展，分析城市发展模式，为城市规划提供决策支持。 耕地资源监测与评估： 精确绘制耕地边界，监测耕地面积变化，评估耕地质量。 森林资源监测： 估算森林面积、蓄积量，监测森林火灾、病虫害和非法采伐。 环境监测与保护： 水体质量监测： 识别和监测湖泊、河流、海岸带的水体污染，评估水体富营养化程度。 荒漠化监测与治理： 识别荒漠化区域，监测其扩展趋势，评估治理效果。 地质灾害监测与预警： 识别滑坡、泥石流、地震等灾害发生的潜在区域，监测灾害前兆，评估灾害影响。 生物多样性监测： 评估栖息地覆盖情况，监测关键物种的分布与变化。 农业遥感应用： 作物识别与种植面积估算： 精确识别不同作物类型，估算作物种植面积，为农业生产管理提供依据。 作物长势监测与估产： 分析作物长势，预测作物产量，指导精准农业。 病虫害监测与预警： 早期识别作物病虫害的发生迹象，为及时防治提供预警。 灌溉与施肥管理： 评估土壤湿度和作物需水情况，优化灌溉和施肥方案。 城市规划与管理： 城市基础设施监测： 绘制和更新城市道路、建筑物、绿地等基础设施信息。 不动产测绘与管理： 用于土地权属调查、地籍信息更新。 应急响应与灾害评估： 在自然灾害（如洪水、地震、火灾）发生后，快速评估受灾范围和损失。 环境影响评估： 评估大型工程项目对周边环境的影响。 海洋与海岸带应用： 海岸线监测与变化分析： 监测海岸线的侵蚀与淤积，分析海岸带演变。 海域环境监测： 监测海冰、赤潮、溢油等海洋环境变化。 海洋资源调查： 辅助渔业资源调查，监测海洋捕捞活动。 其他新兴应用领域： 智慧城市建设： 为城市交通管理、公共安全、环境监测等提供空间数据支持。 文化遗产保护： 监测历史遗迹的保存状况，辅助考古研究。 地球科学研究： 用于地质构造分析、地貌演变研究等。 总结 《高分辨率遥感卫星应用：成像模型、处理算法及应用技术（第二版）》通过深入浅出的讲解，系统地梳理了高分辨率遥感卫星从成像原理到实际应用的全过程。书中不仅详细介绍了相关的成像模型和处理算法，更通过大量的案例分析，展示了高分辨率遥感数据在解决现实世界问题中的巨大价值。本书适合从事遥感科学、地理信息科学、环境科学、测绘工程、城市规划、农业等相关领域的研究人员、工程师、学生以及对高分辨率遥感技术感兴趣的广大读者。

评分☆☆☆☆☆

接着深入阅读，关于处理算法的部分，更是让我大开眼界。这本书不仅仅是简单地罗列各种算法，而是将它们置于整个遥感影像处理的流程中进行讲解，并且重点突出了高分辨率影像的特性所带来的挑战和机遇。从影像的预处理，如辐射定标、大气校正、几何校正，到更高级的影像增强、特征提取、目标识别，书中的阐述层层递进，逻辑严密。我特别关注了书中关于几何校正的章节，针对高分辨率影像，由于其视场角大、地表起伏变化等因素，传统的几何校正方法往往难以满足精度要求。本书详细介绍了基于精细数字高程模型（DEM）的影像几何精纠正方法，并结合了地面控制点（GCP）的使用，以及无GCP影像的自纠正技术。这些内容对于我实际操作中遇到的影像配准、数据融合等问题提供了非常宝贵的指导。此外，书中还对多光谱、高光谱、全色影像的处理方法进行了详细的介绍，并且深入探讨了融合多源、多时相影像的技术，这对于提升信息提取的精度和时效性至关重要。书中穿插的大量算法的原理讲解、伪代码示例，以及对各种算法优劣势的对比分析，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

我是一名长期关注城市遥感应用的研究人员，一直以来，我对高分辨率遥感影像在城市精细化管理方面的潜力充满兴趣，但苦于缺乏系统性的理论指导和实践案例。这本书的出现，无疑是为我提供了一扇全新的窗口。在书中关于城市应用的章节，我看到了作者对于城市发展脉络的深刻理解。从建筑物识别、提取，到道路网络的构建、分析，再到城市绿地覆盖率的量化、变化监测，每一个环节都阐述得非常细致。特别是书中关于城市内部空间格局分析的部分，通过纹理特征、光谱信息以及多时相影像的叠加，能够清晰地勾勒出城市功能分区、人口密度分布等关键信息，这对于城市规划部门进行科学决策至关重要。书中还详细介绍了如何利用高分辨率影像进行城市基础设施的动态监测，例如公共设施的更新、道路交通的拥堵状况分析等，这些都为我未来的研究提供了非常具体和可操作的思路。我尤其欣赏的是，书中并没有简单地停留在“有什么用”，而是深入探讨了“怎么用”，如何将原始影像转化为有价值的信息，并最终服务于城市管理的各个方面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值并不仅仅在于对现有技术的总结，更在于其对未来发展趋势的洞察。在阅读关于应用技术的部分时，我感受到了作者对于高分辨率遥感技术未来发展方向的深刻思考。例如，书中提及了“天-空-地”一体化的遥感观测体系，以及人工智能在遥感影像解译中的广泛应用。这让我认识到，未来的高分辨率遥感技术将更加注重多源数据的融合、智能化的信息提取和实时性的服务。书中对于大数据分析、云计算在遥感影像处理中的应用也有所涉及，这表明了作者对于技术融合和平台化发展的预见性。我尤其关注了书中对“遥感+”模式的探索，例如“遥感+AI”、“遥感+GIS”、“遥感+物联网”等，这些跨领域的融合，无疑将极大地拓展高分辨率遥感技术的应用边界。这本书让我看到了，高分辨率遥感技术正从一个单一的技术领域，发展成为一个赋能千行百业的通用技术平台。

评分☆☆☆☆☆

在阅读过程中，我惊喜地发现，这本书对于高分辨率遥感影像的“全要素”提取和分析进行了非常深入的探讨。所谓“全要素”，我理解为不仅仅是影像表面的光谱信息，还包括了影像所蕴含的空间几何信息、纹理特征，乃至结合多时相、多视角数据所能揭示的时间维度和深度信息。书中关于建筑物的三维重建、倾斜摄影技术的应用，以及如何利用 LiDAR 数据与光学影像融合，进行城市三维模型的构建，给我留下了深刻的印象。这种对影像信息深层次挖掘的追求，正是当前高分辨率遥感技术发展的重要方向。我尤其关注了书中关于地物分类精度的提升和不确定性分析的部分。传统的分类方法往往在复杂地物混合的区域表现不佳，而本书引入了机器学习和深度学习等先进方法，通过对大量训练样本的学习，能够实现更高精度、更精细化的地物分类。同时，书中对分类结果的不确定性进行了探讨，这对于提高遥感信息的可信度和可靠性具有重要意义。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在测绘领域工作多年的技术人员，我始终对影像的几何精度要求非常高，而高分辨率遥感卫星恰恰是满足这一要求的关键。在这本《高分辨率遥感卫星应用----成像模型、处理算法及应用技术(第二版)》中，我尤其重视关于几何处理的部分。书中对成像模型的严谨推导，以及对不同成像几何（如推扫式、凝视成像）的详细解析，让我对影像的空间定位有了更清晰的认识。而关于几何校正的章节，更是对我日常工作提供了直接的帮助。书中详细介绍了不同几何校正方法的原理，包括辐射畸变、倾斜畸变、地形畸变等，以及如何利用高精度的 DEM 和 GCP 数据来实现高精度的影像纠正。我特别欣赏的是，书中对各种纠正方法的适用条件、优缺点进行了详细的对比分析，并给出了实际操作中的注意事项。这使得我在面对不同类型的影像和不同的应用需求时，能够选择最合适、最有效的几何处理方案。

评分☆☆☆☆☆

在书中关于数据融合的讨论部分，我看到了高分辨率遥感卫星所能带来的协同效应。单独的高分辨率影像固然强大，但当它与其他数据源（例如，低分辨率的多光谱影像、雷达影像、甚至非遥感数据如人口普查数据、交通数据等）融合时，其信息挖掘的能力将得到指数级的提升。书中详细介绍了不同类型数据融合的理论基础、关键技术和典型应用。例如，如何利用高分辨率全色影像的光谱信息来锐化低分辨率多光谱影像的空间分辨率，从而生成高分辨率多光谱影像，这在遥感领域是一个非常经典且重要的技术。此外，书中还探讨了如何将遥感影像与 GIS 数据进行叠加分析，以及如何利用机器学习方法融合多源异构数据，以解决更复杂的实际问题。这些内容让我意识到，高分辨率遥感卫星的应用，并非孤立存在，而是构建在多源数据融合和信息集成的大背景下，最终服务于更全面的决策支持。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《高分辨率遥感卫星应用----成像模型、处理算法及应用技术(第二版)》的时候，我心里是既期待又有些忐忑的。期待的是，高分辨率遥感技术这几年发展势头迅猛，我一直想找一本能够系统梳理其脉络、深入浅出讲解原理，同时又能紧跟前沿进展的著作。忐忑的是，这类技术性很强的图书，往往要么过于理论化，晦涩难懂，要么过于碎片化，缺乏整体性，很难真正理解其精髓。翻开第一章，我便被它严谨的逻辑和清晰的结构吸引住了。作者开宗明义，从成像模型入手，详细阐述了不同类型高分辨率遥感卫星的光学特性、成像原理及其数学模型。这一点非常重要，因为只有深刻理解了“如何成像”，才能更好地理解后续的“如何处理”和“如何应用”。书中对经典成像模型进行了详细的推导和分析，并结合实际卫星的参数，进行了大量的实例说明，这使得抽象的数学公式变得生动起来。我尤其欣赏的是，作者并没有停留在理论层面，而是深入探讨了成像过程中可能存在的各种误差源，例如大气效应、几何畸变、辐射定标误差等，并初步介绍了如何进行校正。这为我后续理解更复杂的处理算法打下了坚实的基础。读完这一部分，我对高分辨率遥感影像的“前世今生”有了更直观的认识，也更加期待后续的内容。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对高光谱遥感技术抱有浓厚兴趣的初学者，我在这本《高分辨率遥感卫星应用----成像模型、处理算法及应用技术(第二版)》中找到了非常宝贵的入门指引。虽然书中并没有专门开辟一个章节来讲解高光谱遥感，但高光谱影像的成像模型、辐射定标、大气校正以及各类特征提取算法，都巧妙地融入在全书的体系之中。例如，在关于辐射定标的部分，书中详细阐述了如何对不同光谱波段的影像进行精确的辐射校正，这对于高光谱影像准确获取地物光谱信息至关重要。在处理算法部分，书中不仅介绍了传统的多光谱影像处理方法，还重点提到了针对高光谱影像的降维技术、光谱混合分析、高光谱影像分类等专题，这些内容虽然篇幅不长，但抓住了核心要点，为我理解高光谱影像的处理流程奠定了基础。此外，书中关于遥感数据融合的讨论，也为我理解如何将高光谱影像与其他类型的数据（如高分辨率全色影像）结合，以获取更丰富的信息提供了思路。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑填补了当前高分辨率遥感技术领域一本内容全面、结构严谨、技术前沿的重要著作。作为一名长期从事遥感数据处理和应用的研究者，我深知要编写这样一本高质量的书籍需要作者具备扎实的理论功底、丰富的实践经验以及敏锐的学术洞察力。书中对成像模型的深入剖析，让我看到了作者对基础理论的重视；对处理算法的详细阐述，展现了作者在实际操作中的熟练掌握；对应用技术的广泛介绍，体现了作者对技术转化和产业应用的关注。我尤其欣赏的是，作者在书中始终坚持以问题为导向，以实际应用为出发点，将抽象的理论知识与生动的案例相结合，使得整本书读起来既有深度又不失趣味性。对于想要深入了解高分辨率遥感卫星技术、掌握相关处理算法、并将其应用于实际工作中的读者来说，这本书无疑是一本不可多得的宝贵参考资料。它不仅能够帮助读者建立起系统的知识体系，更能激发读者在技术创新和应用拓展方面的灵感。

评分☆☆☆☆☆

在应用技术方面，这本书展现了高分辨率遥感卫星强大的实际应用潜力，让我看到了这项技术在解决现实世界问题中的重要作用。从传统的地理信息系统（GIS）的精度提升，到城市规划、土地资源监测、环境保护、灾害应急响应等，书中列举了非常多详实的案例。我尤其被书中关于城市精细化管理的案例所吸引。例如，如何利用高分辨率影像进行建筑物提取、道路网络分析、绿地覆盖监测，以及如何将其与人口密度、交通流量等数据相结合，进行更智能化的城市管理。书中对于农作物估产、病虫害监测的介绍，也让我看到了遥感技术在精准农业领域的光明前景。另外，书中还涉及了海洋监测、地质勘探、军事侦察等更广泛的应用领域，让我对高分辨率遥感技术的应用范围有了更宏观的认识。更重要的是，书中不仅描述了应用场景，还深入分析了在不同应用领域中，需要重点关注的影像特征、处理方法和结果分析的要点。这让我明白，真正的技术应用，需要将理论与实践紧密结合。

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好书，知识点比较全面。

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不错，可以好好学学，对专业了解有帮助

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