遥感数字图像处理教程/全国高校地理信息科学教学丛书（第二版 ） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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韦玉春，汤国安，江闵，杨昕 等 著

图书标签:

• 遥感
• 数字图像处理
• 地理信息科学
• GIS
• 教程
• 第二版
• 高等教育
• 教材
• 图像处理
• 遥感应用

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030422828

版次：2

商品编码：11616014

包装：平装

丛书名： 全国高校地理信息科学教学丛书

开本：16开

出版时间：2015-02-01

用纸：胶版纸

页数：312

字数：486000

正文语种：中文

附件：光盘

附件数量：1

内容简介

　　《遥感数字图像处理教程/全国高校地理信息科学教学丛书（第二版）》面向地理学发展和地理信息科学教学需要，阐述了遥感数字图像处理的概念和主要方法，覆盖了光学遥感数字图像处理的主要内容。全书以图像的获取和存储、图像数字表示和描述、图像显示、图像校正、图像变换、滤波、图像分割、分类和遥感信息提取为主线，相关知识前后衔接清楚；各章节按“理论-基础-方法应用”描述明确，便于理解和学习。
　　《遥感数字图像处理教程/全国高校地理信息科学教学丛书（第二版）》可作为遥感、地理、环境、测绘、土地、海洋、农业、地矿、水利、信息等学科的本科生和研究生教材，也可供资源环境、遥感和地理信息系统、计算机等领域研究人员和技术人员参考。

内页插图

目录

丛书序
丛书前言
前言

第1章 概论
1.1 图像和遥感数字图像
1.2 遥感数字图像处理
1.3 数字图像处理的发展和两个观点
1.4 基本理论和知识要求
1.5 章节组织和内容安排
思考题

第2章 遥感数字图像的获取和存储
2.1 遥感图像的获取
2.2 遥感图像类型
2.3 遥感数字图像的级别和数据格式
2.4 遥感数据检索
2.5 图像的基本参数
2.6 本书图像数据说明
思考题

第3章 遥感数字图像的表示和度量
3.1 遥感图像模型
3.2 遥感图像的数字表示
3.3 单波段图像的统计特征
3.4 多波段图像的统计特征
3.5 图像的度量和计算
3.6 纹理
3.7 遥感数字图像处理的对象
思考题

第4章 图像显示和拉伸
4.1 数字图像的显示
4.2 图像的彩色合成
4.3 图像拉伸
思考题

第5章 图像校正
5.1 辐射传输
5.2 图像的辐射误差
5.3 系统辐射校正
5.4 传感器端的辐射校正
5.5 大气校正
5.6 地面辐射校正
5.7 辐射定标和验证
5.8 图像的几何误差
5.9 几何校正的主要内容
5.10 几何精纠正
思考题

第6章 图像变换
6.1 傅里叶变换
6.2 波段运算
6.3 K-I变换
6.4 缨帽变换
6.5 彩色变换
6.6 数字图像融合
思考题

第7章 图像滤波
7.1 空间域滤波和频率域滤波
7.2 图像平滑
7.3 图像锐化
7.4 频率域滤波
7.5 同态滤波
思考题

第8章 图像分割
8.1 图像分割方法和流程
8.2 灰度阈值法
8.3 梯度法
8.4 区域方法
8.5 数学形态学方法
8.6 区域标识
思考题

第9章 遥感图像分类
9.1 基本原理和方法
9.2 像素间的相似性度量
9.3 图像分类的工作流程
9.4 非监督分类
9.5 监督分类
9.6 其他分类方法
9.7 专家系统分类方法
9.8 主要遥感图像分类方法总结
9.9 图像分类后处理
9.10 图像分类精度评估
9.11 遥感专题制图
9.12 提高分类精度的对策
思考题

第10章 遥感信息提取
10.1 概述
10.2 图像特征
10.3 单一目标物的遥感信息提取
10.4 高光谱图像处理
10.5 高空间分辨率图像处理
10.6 面向对象的信息提取
10.7 变化检测
思考题

主要参考文献

附录1 遥感数字图像处理的软件
附录2 配书光盘内容说明

前言/序言

《数字地球影像解析导论》 一、 内容概述 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字地球影像处理与分析的入门引导。从基础概念出发，循序渐进地讲解遥感影像的几何校正、辐射定标、图像增强、信息提取、变化检测等核心技术。通过丰富的理论阐述和案例分析，帮助读者理解数字地球影像的特性、质量影响因素以及如何对其进行有效的处理和分析，从而挖掘影像中蕴含的丰富地理信息。 二、 章节安排与核心内容 第一部分：数字地球影像基础 第一章：数字地球与遥感影像概述 数字地球的概念与发展历程。 遥感技术的原理与基本流程。 不同类型的遥感影像（如光学、雷达、热红外等）及其特点。 数字地球影像的构成要素：像元、分辨率、光谱信息等。 遥感影像的数据源与获取方式。 第二章：遥感影像的辐射特性与定标 地物与电磁波的相互作用。 大气对遥感信号的影响。 辐射亮度、辐射温度、反射率等基本概念。 辐射定标的原理与方法：绝对定标与相对定标。 定标对后续影像分析的重要性。 第三章：遥感影像的几何特性与纠正 影像畸变的来源：平台运动、地球曲率、地形起伏等。 几何纠正的基本原理：地面控制点法、传感器模型法。 不同类型的几何纠正：几何校正、正射校正。 地理配准与坐标系统转换。 多源影像的几何配准技术。 第二部分：数字地球影像处理技术 第四章：遥感影像增强技术 增强的目的：改善视觉效果，突出地物特征。 常用的图像增强方法： 灰度变换：线性拉伸、非线性拉伸、直方图均衡化。 空间域增强：平滑滤波（高斯滤波、均值滤波）、锐化滤波（Sobel算子、Laplacian算子）。 多光谱影像增强：假彩色合成、主成分变换（PCA）、缨帽变换（Brovey Transform）。 不同增强方法的适用场景与效果评价。 第五章：遥感影像分类与信息提取 遥感影像分类的基本思想：将像元分配到预定义的类别。 分类方法： 监督分类：最大似然法、最小距离法、支持向量机（SVM）、随机森林。 非监督分类：K-means聚类、ISODATA。 面向对象的影像分类（OBIA）简介。 图像分割与特征提取。 利用分类结果提取地物信息：面积、分布、属性等。 第六章：遥感影像变化检测 变化检测的意义与应用领域。 变化检测的基本流程：预处理、变化特征提取、变化分类。 常用的变化检测方法： 图像代数法：图像差值、图像比值。 图像变换法：主成分变换（PCA）变化检测、缨帽变换（Brovey Transform）变化检测。 分类后比较法。 面向对象的时序分析。 变化检测结果的解释与分析。 第七章：遥感影像质量评价与应用 遥感影像质量的评价指标：空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率、时间分辨率、信噪比等。 影像质量对分析结果的影响。 常见遥感影像处理软件介绍。 数字地球影像在不同领域的应用案例：土地利用/覆盖变化监测、城市规划、环境监测、灾害评估、资源勘查等。 三、 学习目标与适用人群 学习目标： 理解数字地球影像的基本原理、数据特性与获取途径。 掌握遥感影像的辐射定标与几何校正方法。 熟练运用各种图像增强技术改善影像质量。 掌握遥感影像分类与信息提取的基本技术。 理解变化检测的原理与常用方法，并能应用于实际问题。 了解遥感影像的质量评价标准，并能分析其对应用结果的影响。 初步了解当前数字地球影像处理领域的常用工具与技术前沿。 适用人群： 地理信息科学、测绘工程、遥感科学与技术、环境科学、地质学、城市规划、林业、农业等相关专业的本科生、研究生。 从事遥感数据处理、地理信息系统（GIS）开发、空间分析等工作的技术人员。 对数字地球与遥感影像处理技术感兴趣的社会各界人士。 四、 本书特色 本书在内容组织上力求系统性与实用性的结合，不仅涵盖了遥感影像处理的基础理论，更注重实际操作技能的培养。通过对典型案例的深入剖析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。本书语言通俗易懂，图文并茂，适合作为高等院校相关专业的教材或参考书，也可作为相关领域技术人员的自学读物。 五、 结语 数字地球影像作为人类认识地球的重要工具，其处理与分析技术是构建数字地球、实现可持续发展的重要支撑。本书的出版，旨在为读者打开通往数字地球影像世界的大门，激发对这一前沿领域的探索兴趣，为未来在相关领域的学习与工作奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书在概念的清晰度和严谨性上，给我留下了深刻的印象。很多教材在介绍像“地物光谱反射率”、“大气校正”、“几何校正”等基础概念时，可能只是简单地定义一下，然后就过去了。但这本书则会花大量的篇幅，深入浅出地讲解这些概念的内涵和外延。例如，在讲解大气校正时，它会详细分析大气对遥感影像的影响，包括吸收、散射等物理过程，以及不同的大气校正模型（如辐射传输模型、经验模型等）的原理和适用性。在几何校正部分，它会详细讲解传感器畸变、地球曲率、地形起伏等因素如何导致几何误差，以及多项式模型、RPC模型等校正方法的原理。这种深入的讲解，让我不再只是停留在“知道有这么回事”，而是能够真正理解这些处理的必要性和背后的科学原理，这对于我将来独立分析遥感数据至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，我必须点个赞。它从基础知识开始，循序渐进地引入更高级的内容，整个学习路径非常清晰。第一部分会从遥感的基本原理和数据获取讲起，让我这个完全的新手也能快速了解遥感是什么，常用的遥感传感器有哪些，采集到的原始数据是什么样子的。接着，它会进入图像的预处理阶段，比如几何校正、辐射校正等，这些都是后续处理的基础，这本书对这些环节的讲解非常细致，解释了为什么要做这些处理，以及常用的方法。然后，它会重点讲解图像的增强和变换，比如对比度拉伸、滤波、主成分分析等，这部分是图像处理的核心内容，书中的介绍既有理论深度，又不乏实践指导。我特别欣赏的是，作者并没有把各种处理方法孤立开来，而是会说明它们之间的联系和应用场景，比如在什么情况下使用哪种滤波方法效果更好。最后，它还会涉及一些应用方面的内容，比如监督分类、非监督分类等，这些都是从图像信息中提取有用数据的关键步骤。这种由浅入深、层层递进的结构，让我在学习过程中不会感到迷茫，每掌握一个阶段的内容，都能为下一个阶段的学习打下基础，让我觉得学习过程是扎实有效的，而不是碎片化的。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的内容深度和广度都超出了我的预期。原本我以为它会是一本比较基础的入门教程，但读完之后，我发现它涵盖了遥感数字图像处理的方方面面，从基础原理到高级应用，都涉及到了。例如，在图像变换方面，它不仅仅介绍了常见的几何变换和辐射变换，还深入讲解了主成分分析（PCA）、因子分析、缨调变换（Pansharpening）等高级技术，并详细解释了它们在信息提取和影像融合中的作用。在图像分类方面，它不仅介绍了监督分类和非监督分类的基本原理，还涉及了面向对象的影像分析（Object-Based Image Analysis, OBIA）的概念，这是一种与传统的基于像元的分类方法截然不同的思路。而且，书中还对一些新兴的技术，如高光谱影像的处理、时序影像分析等，都有所提及。这些内容让我感到，这本书不仅仅是一本“教程”，更像是一本“工具书”或者“参考书”，可以让我不断地学习和探索，满足我不断增长的知识需求。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书时，我被它的排版和插图深深吸引了。虽然这是本技术类的书籍，但它的排版非常清晰、整洁，重点内容都会用醒目的方式标示出来，阅读起来一点都不费力。更值得一提的是，书中大量的插图和图表，不仅仅是装饰，而是真正起到了画龙点睛的作用。很多抽象的算法和原理，通过生动的图示，就能一目了然。比如，在讲解图像融合时，书中就通过多幅图清晰地展示了不同融合方法的效果对比，这比纯文字描述要直观得多。另外，书中还引用了很多实际的遥感影像作为案例，这些案例覆盖了不同的地理区域和地物类型，让我能够更具体地理解书中所讲的技术是如何应用的。我个人比较喜欢书中的一些对比分析，比如同一种处理方法在不同参数设置下的效果差异，或者不同方法在处理同一类问题时的优劣势分析，这些都能帮助我更深入地思考问题，并学会选择最合适的方法。总的来说，这本书在视觉呈现和案例应用方面都做得非常出色，让我在学习知识的同时，也能获得良好的阅读体验。

评分☆☆☆☆☆

我最欣赏这本书的地方在于，它没有回避一些复杂的或者容易出错的地方，而是选择将其清晰地呈现在读者面前，并提供解决思路。比如，在讲解图像分类时，它会坦诚地告诉读者，没有哪一种分类方法是万能的，每种方法都有其局限性，并且会详细分析导致分类误差的常见原因，如像元混合、光谱重叠、样本选择不当等，并给出相应的避免或减缓策略。此外，书中还涉及了一些关于遥感数据质量评估的内容，比如Kappa系数、总体精度等，并解释了如何通过这些指标来评价分类结果的可靠性。这让我意识到，遥感图像处理不仅仅是应用各种算法，更重要的是对结果的分析和评估，以及对潜在问题的认识和解决。这种“坦诚”和“负责任”的态度，让我觉得这本书值得信赖，因为它是在认真地教我如何做好遥感图像处理，而不是仅仅罗列一些技术。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一个初学者来说，这本书最大的价值在于它提供的“可操作性”。很多教程可能停留在理论层面，让你知道“是什么”，但却不知道“怎么做”。这本书则不同，它在讲解每个技术点时，都会详细说明如何实现，甚至会提供一些伪代码或者算法步骤。虽然书中没有直接提供软件操作教程，但它所讲解的原理和算法，基本上是通用性的，我可以通过学习这些内容，去理解并应用各种遥感图像处理软件，比如ENVI、ERDAS IMAGINE，甚至Python的GDAL库等。我尤其欣赏的是，书中对于图像分类部分的讲解，它详细阐述了监督分类和非监督分类的原理，以及各种分类算法（如最大似然法、支持向量机、K-means等）的适用条件和优缺点。这让我明白，图像分类并不是一个简单的“点一下”就能完成的任务，而是需要根据具体的应用场景和数据特点，选择合适的算法和参数。这本书让我感觉，我不仅仅是在“看”书，更是在“学”如何做，为我将来真正动手处理遥感数据打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我之前也接触过一些关于遥感图像处理的书籍，但很多都过于偏重理论，或者过于偏重某个特定的软件操作，缺乏一个整体的框架和系统性的知识体系。这本书在这方面做得非常好。它提供了一个非常完整的遥感数字图像处理的框架，从原始数据的获取，到预处理，再到增强、变换、分类，最后到应用，每一个环节都讲解得非常到位，并且各个环节之间都相互关联，形成了一个有机的整体。我特别喜欢的是，书中在讲解每个主题时，都会先给出一个清晰的背景介绍，然后深入剖析核心内容，最后还会总结该主题的关键点和注意事项。这种结构化的讲解方式，让我能够清晰地把握每个知识点的定位，理解它在整个遥感图像处理流程中的作用。而且，书中还会时不时地进行一些跨章节的联系，比如在讲解图像增强时，会提到这些增强后的图像对后续的图像分类有什么样的影响，这种联系性的讲解，让我能够更好地理解知识的内在逻辑。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我最大的感受是它在概念的阐述上做得非常到位。有时候，我们看一些技术类的书籍，可能会觉得概念堆砌，很多术语让人望而却步。但这本书不一样，它在介绍每一个新的概念时，都会先从宏观的角度进行解释，然后逐步深入，用非常形象的比喻和通俗易懂的语言来阐释复杂的原理。比如，在讲解图像增强的时候，它并没有直接跳到各种滤波算法，而是先让我们理解为什么需要增强，图像增强的目的到底是什么，然后再去介绍具体的算法，这样我就能更好地理解每种算法的作用和适用场景。另外，书中对理论与实践的结合也处理得相当好。它不仅讲解了背后的数学原理和算法逻辑，还提供了大量的实例，这些实例往往都来自真实的遥感数据，让我能够看到理论知识是如何转化为实际应用的。我尤其喜欢书中的一些图示，清晰明了，能够帮助我直观地理解一些抽象的概念，比如不同增强算法对同一幅图像的处理效果对比，一目了然。虽然我不是这个领域的专业人士，但这本书让我觉得遥感数字图像处理并没有想象中那么遥不可及。它让我对这个学科有了更深入的认识，也激发了我对未来学习的更多兴趣。我会在之后的学习和工作中，不断回顾书中的内容，温故知新，也希望这本书能带给我更多启发，让我能够独立解决一些遥感数据处理中遇到的实际问题。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我买这本书的时候，并没有太高的期望值，只是觉得作为一本“教程”，应该会涵盖一些基础的知识点。但没想到，它在细节的把握上做得如此出色。很多我之前在其他地方看到或者听说过的概念，在这本书里得到了非常详尽的解释。例如，关于不同影像传感器的光谱分辨率和空间分辨率的差异，以及这些差异如何影响我们对地物的识别，这本书都给出了清晰的解释，并配有相应的示例。在图像增强部分，它详细对比了线性拉伸、直方图均衡化、局部直方图均衡化等不同方法的优缺点，并分析了它们在不同类型图像上的效果。对于滤波，它不仅介绍了均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，还解释了它们的作用机理，比如为什么中值滤波能有效去除椒盐噪声。我特别惊喜的是，书中还涉及了一些高级的主题，比如缨调技术，它讲解了如何将高空间分辨率的黑白影像与低空间分辨率的多光谱影像融合，以获得既有高空间细节又有丰富光谱信息的影像，这一点让我大开眼界。尽管有些内容我可能还不能完全理解，但这本书至少让我看到了遥感数字图像处理的广阔天地，让我对这个领域有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

我当初选择这本书，纯粹是被“遥感数字图像处理教程”这个名字吸引住了。我对遥感领域一直有着浓厚的好奇心，总觉得那些卫星图像背后蕴藏着无数的秘密，能够揭示我们脚下这片土地的变化和规律。尤其是“数字图像处理”这几个字，更让我觉得这本书是打开遥感大门的一把钥匙，它应该会详细讲解如何将那些看似杂乱的像素点转化为有意义的信息。我脑海中勾勒出的画面是，翻开书页，就能看到各种遥感图像的“前世今生”，了解它们是如何被采集、存储，以及最关键的，是如何被“加工”得如此清晰、有条理。我期待这本书能像一位经验丰富的向导，一步步带领我穿越数字图像处理的复杂迷宫，让我理解那些高深的算法背后究竟是什么原理，又是如何应用到实际的遥感数据分析中去的。当然，作为一本教程，我更希望它能够有足够的案例和实践指导，让我能够融会贯通，不仅仅停留在理论层面，而是能真正掌握一些基本的图像处理技术，哪怕只是处理一些基础的卫星影像，能够识别出地物类别，或者大致了解区域的土地利用状况，我都觉得非常有成就感。这本书的副标题“全国高校地理信息科学教学丛书（第二版）”也让我觉得它有一定的权威性和学术价值，相信内容会比较系统和严谨，能够为我打下坚实的基础，为我将来进一步深入学习遥感和地理信息科学做好铺垫。我希望这本书能够解答我对遥感图像处理从入门到精通的渴望，成为我学习道路上的一块坚实垫脚石，而不是一本徒有其名的“花架子”。

评分☆☆☆☆☆

是正版，双色印刷很不错

评分☆☆☆☆☆

正品，实用，希望对考试有用

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好评好评好评好评好评

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好评！！！！！！！！！！！！

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这本书不错，排版尤其值得赞扬

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好评！！！！！！！！！！！！

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还没用应该看着不错还没用应该看着不错还没用应该看着不错还没用应该看着不错还没用应该看着不错还没用应该看着不错

评分☆☆☆☆☆

和要求的教材不太一样……买错了，有毒

评分☆☆☆☆☆

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