无人机载SAR图像信息提取技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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段连飞，黄国满编著 著

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• 无人机
• SAR图像
• 信息提取
• 遥感
• 图像处理
• 模式识别
• 雷达遥感
• 目标检测
• 数据融合
• 算法研究

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出版社： 西北工业大学出版社

ISBN：9787561247716

商品编码：11712957366

出版时间：2016-04-01

作  者:段连飞,黄国满 编著 定  价:58 出 版 社:西北工业大学出版社 出版日期:2016年04月01日 页  数:180 装  帧:平装 ISBN:9787561247716 ●第1章绪论
●1.1 无人机载SAR的发展历史与现状
●1.2 无人机载SAR成像原理
●1.3 无人机载SAR图像信息提取的关键技术
●1.4 无人机载SAR图像信息提取技术研究进展
●1.5 本书内容安排
●第2章SAR图像特征
●2.1 SAR图像色调特征
●2.2 SAR图像几何特征
●2.3 SAR图像的几何变形分析
●第3章无人机载SAR图像噪声抑制
●3.1 SAR图像噪声的数学模型
●3.2 基于统计模型的sAR图像噪声抑制
●3.3 保持边缘的噪声抑制方法
●3.4 试验与结果分析
●3.5 本章小结
●第4章无人机载SAR图像配准
●4.1 图像配准
●4.2 特征提取
●4.3 基于点特征和线特征的配准
●部分目录

内容简介

本书从技术角度，详细介绍了当前无人机载SAR图像信息提取技术原理以及方法实现策略、算法设计思想以及试验验证过程，重点阐述了SAR图像特征、无人机载SAR图像噪声抑制、无人机载SAR图像配准、无人机载SAR立体图像提取与立体定位、无人机载SAR正射影像提取与单片定位、无人机载SAR图像分类的原理与技术，并从实践的角度出发，阐述了无人机载SAR图像信息提取系统的设计与开发方法。 段连飞,黄国满 编著 段连飞，1977年出生，吉林省榆树市人，博士、硕士生导师、副研究员，地理空间信息工程国家测绘地理信息局重点实验室客座研究人员，国家发改委智能交通国家地方联合工程研究中心副主任，城市交通管理集成与优化技术公安部重点实验室大数据研究室常务副主任，历任教师、教研室副主任、主任等职，原南京军区高层次人才带教导师，中国兵工学会光电子分会委员，中国空间科学学会会员，中国航空学会会员。军队很好专业技术人才二类、三类岗位津贴获得者。长期从事无人机图像处理、目标准确定位、摄影测量与遥感等领域的教学和科研工作。主持与参加完成了包括“无人机信息处理系统”“无人机航空像片全数字定位仪”“无人机载SAR图像定位系统”“等

《太空的眼睛：遥感影像的奥秘与应用》 一、 遥感，一双无处不在的眼睛 自人类仰望星空以来，我们便渴望了解地球的全貌。从古老的地理学家们绘制的地图，到伽利略用望远镜观测行星，我们一直在努力扩展视野的边界。而遥感技术的诞生，则为我们安装了一双“太空的眼睛”，这双眼睛能够从高处、从远处，捕捉地球的每一个细微变化，揭示我们赖以生存的星球隐藏的秘密。 遥感，顾名思义，即“遥远的感知”。它是一种非接触式的探测技术，利用传感器在非接触的情况下，接收和记录地物反射或发出的电磁波信息，并通过对这些信息的分析，来识别、判读地物的性质、状态及其变化规律。从卫星搭载的光学相机拍摄地球照片，到搭载各种先进传感器的飞机、无人机在空中巡航，再到探测宇宙深处的射电望远镜，遥感技术已经渗透到我们认识和利用地球的方方面面。 《太空的眼睛：遥感影像的奥秘与应用》并非聚焦于单一的遥感技术，而是力图描绘一幅更宏大、更全面的遥感图景。本书将带领读者穿越时空，从遥感的历史渊源出发，深入浅出地剖析不同类型遥感传感器的工作原理，解析遥感影像所蕴含的丰富信息，并系统阐述遥感技术在各个领域的广泛应用，以及未来发展的前景。 二、 遥感传感器的“百宝箱” 理解遥感，首先要了解它的“眼睛”——传感器。这些传感器各有千秋，就像一个“百宝箱”，能够捕捉不同波段、不同特性的电磁波信息，从而提供多维度、多层次的地球视图。 可见光与近红外传感器： 这是我们最熟悉的“眼睛”。它们就像人眼一样，能够接收可见光和人眼看不见的近红外光。植物的光合作用在近红外区域有很强的反射，因此这类传感器对于监测植被覆盖、健康状况、农作物生长周期至关重要。我们看到的卫星地图、光学遥感影像，大多来自于这类传感器。它们能够清晰地分辨出不同的地物类型，如森林、城市、农田、水体等。 热红外传感器： 与可见光传感器不同，热红外传感器探测的是地物自身辐射的热量。地物的温度越高，发出的热红外辐射就越强。这使得它们能够监测地表温度，例如监测城市热岛效应、火山活动、森林火灾的发生和蔓延，以及海洋温度的变化。 微波传感器： 微波传感器能够穿透云层、雨雾，不受天气条件的影响，实现全天候的观测。它们可以分为主动传感器和被动传感器。 被动微波传感器： 接收地物自身发出的微弱微波辐射，主要用于监测地表温度、土壤湿度、海洋盐度等。 主动微波传感器（雷达）： 主动发出微波信号，然后接收地物反射回来的信号。其中，合成孔径雷达（SAR）是主动微波传感器中的佼佼者。SAR利用平台的运动合成一个长长的虚拟天线，从而获得极高的空间分辨率，即使在远距离也能成像。SAR对地物的几何形状、粗糙度、介电常数非常敏感，因此能够穿透植被、识别地表起伏、监测地表形变（如地震、滑坡），甚至探测到水下地形。（此处，我们强调SAR的独特性，但并不深入探讨其信息提取技术，以区别于您提到的图书内容）。 高光谱传感器： 这类传感器能够探测极其精细的光谱信息，将电磁波划分为成百上千个窄带，如同为地球拍下“光谱写真”。通过分析不同物质在不同波长下的吸收和反射特征，高光谱技术能够精确地识别出各种矿物、土壤类型、水体污染物，甚至能够区分不同种类的植物。 本书将系统介绍这些传感器的成像原理、工作方式、优缺点，以及它们如何协同工作，为我们提供更全面、更深入的地球信息。 三、 遥感影像：地球的“数字基因” 遥感传感器捕捉到的电磁波信息，最终转化为一幅幅“遥感影像”。这些影像并非简单的照片，它们更像是地球的“数字基因”，蕴含着海量、多维度、多时相的地物信息。 影像的构成： 遥感影像通常由一系列像素组成，每个像素都代表着地表的一个小区域。每个像素都有其亮度值，这个值反映了该区域地物对特定电磁波的反射或辐射强度。通过不同波段的影像叠加，我们可以构建出多光谱或全光谱的影像，为信息提取提供丰富的依据。 影像中的信息： 空间信息： 影像的像素分布、形状、大小、纹理等，直接反映了地物的空间形态和分布规律。通过这些信息，我们可以识别道路、河流、建筑物、农田等。 光谱信息： 同一地物在不同波段下具有独特的光谱响应曲线，这就像是地物的“指纹”。通过分析光谱曲线，我们可以识别地物的种类，如区分不同种类的植被、矿物等。 辐射信息： 影像的亮度值反映了地物的反射或辐射强度，与地物的物理性质（如粗糙度、湿度、温度、化学成分等）密切相关。 时间信息： 连续采集的遥感影像可以记录地物随时间的变化，如植被的生长、季节更替、城市扩张、水体变化等。 本书将详细解读遥感影像的“语言”，包括影像的几何特性、辐射特性、光谱特性，以及如何从这些影像中“读出”地物的信息。我们将探讨不同类型的遥感影像，如光学影像、热红外影像、雷达影像等，以及它们各自的信息特点。 四、 遥感技术的“万花筒”：广泛的应用领域 遥感技术，这双“太空的眼睛”，早已深入到我们社会生活的各个角落，成为现代社会不可或缺的工具。 地球观测与环境监测： 气象预报： 卫星气象云图，实时监测云系分布、台风路径，为天气预报提供关键数据。 气候变化研究： 监测全球温度、冰川融化、海平面上升、森林覆盖变化，为应对气候变化提供科学依据。 环境污染监测： 监测大气污染物、水体富营养化、土壤污染，为环境保护提供信息支持。 灾害监测与预警： 实时监测地震、洪水、滑坡、森林火灾等自然灾害的发生和发展，为防灾减灾提供及时信息。 资源勘探与管理： 地质与矿产勘探： 利用高光谱遥感技术，识别潜在的矿产资源区域。 水资源管理： 监测地表水体、地下水信息、土壤湿度，优化水资源配置。 森林资源监测： 评估森林面积、蓄积量、病虫害情况，为森林可持续经营提供支持。 农业与粮食安全： 农作物长势监测： 通过近红外影像，评估农作物健康状况，预测产量。 精准农业： 根据地块的土壤状况和长势差异，实现精准施肥、灌溉，提高农业生产效率。 病虫害监测： 早期发现农作物病虫害的迹象，及时采取防治措施。 城市规划与管理： 城市扩张监测： 跟踪城市发展变化，评估土地利用效率。 基础设施监测： 监测道路、桥梁、管线等基础设施的状态。 交通流量分析： 通过光学影像分析交通拥堵情况，优化交通管理。 国防与安全： 军事侦察： 获取高分辨率影像，用于目标识别、战场态势分析。 国土安全： 监测边境活动、非法移民、走私活动。 海洋监测： 监视海上交通、渔业活动、海洋污染。 文化遗产保护与考古： 古遗址探测： 通过遥感影像，发现埋藏在地下的古遗址。 文化景观监测： 监测历史文化遗迹的环境变化，为保护提供依据。 本书将通过大量的实例，生动地展示遥感技术在这些领域的具体应用，让读者直观地感受到遥感技术如何改变我们的生活，如何助力科学研究和社会发展。 五、 遥感技术的未来展望 随着科技的不断进步，遥感技术正以前所未有的速度发展。 高分辨率与高时效： 传感器分辨率不断提高，能够捕捉更精细的地物细节；卫星星座的密集化，使得对同一区域的观测频率大大增加，实现近乎实时的地球监控。 多源数据融合： 将不同类型、不同平台的遥感数据进行融合，可以克服单一传感器技术的局限性，获得更全面、更准确的信息。 人工智能与大数据： 人工智能技术的引入，极大地提升了遥感影像的自动化解译和信息提取能力，能够处理和分析海量的遥感数据。 新兴传感器技术： 如激光雷达（LiDAR）能够获取精确的三维地形信息，高光谱与SAR的融合将带来更丰富的探测能力。 《太空的眼睛：遥感影像的奥秘与应用》将带领读者展望遥感技术的未来发展方向，探讨它在解决人类面临的重大挑战，如可持续发展、环境保护、灾害应对等方面所扮演的关键角色。 这本书，将是一次对地球奥秘的深度探索，一场对遥感技术魅力的全景展现。它不仅适合对遥感技术感兴趣的学生、研究人员，也欢迎所有渴望了解我们脚下这片土地、仰望星空、探索未知世界的读者。让我们一起，用“太空的眼睛”，看见更广阔的世界。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，我立刻被它别具一格的视角所吸引。作者没有选择从宏观的SAR原理讲起，而是直接切入了无人机载SAR成像的独特挑战和机遇。这让我觉得非常新颖，因为无人机平台的特殊性，比如较低的飞行高度、较小的载荷以及不稳定性，都对SAR图像的处理提出了更高的要求，而这本书恰恰抓住了这些关键点。 我尤其被书中关于“噪声抑制与畸变校正”部分的详尽阐述所折服。无人机在飞行过程中，由于姿态变化、环境干扰等因素，SAR图像中往往会叠加各种噪声，并且存在不同程度的几何畸变。作者针对这些问题，详细介绍了多种先进的去噪算法和校正技术，并配以大量的实测数据和处理结果对比，让我清晰地看到了不同算法在实际应用中的优劣。 在信息提取方面，作者还特别强调了“上下文信息”的重要性。他指出，单一的像素信息往往不足以准确地识别地物，而结合周围像素的纹理、形状以及与其他地物的空间关系，则能大大提高信息提取的精度。书中关于“图卷积神经网络（GCN）”在SAR图像地物分类中的应用，更是让我眼前一亮，这是一种我之前鲜有接触但却极具潜力的研究方向。 让我印象深刻的还有书中关于“三维重建与变化检测”的章节。作者不仅介绍了如何利用SAR图像进行地物的高精度三维重建，还探讨了如何通过对比不同时期的SAR影像，来监测地物的变化。这对于灾害监测、城市规划、环境评估等领域具有重要的意义，也让我看到了无人机载SAR技术在实际应用中的巨大潜力。 总的来说，这本书是一本非常“硬核”的技术书籍。它深入探讨了无人机载SAR图像信息提取的各个环节，并提供了一系列前沿的解决方案。作者的专业知识和独到见解，让我受益匪浅。虽然部分内容对我来说还有些挑战，但我相信，通过反复研读和实践，我一定能从这本书中获得巨大的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，真是让人耳目一新。我一直对遥感技术很感兴趣，特别是SAR成像，但市面上相关的书籍往往过于理论化，要么就是晦涩难懂的学术论文。然而，这本书却采取了一种更加务实和贴近实际应用的角度。作者在开篇就强调了无人机在SAR领域日益增长的重要性，并迅速切入主题，探讨了如何从这些图像中挖掘出有价值的信息。 我最喜欢的是书中关于“特征工程”的章节。以往阅读其他资料时，总觉得特征提取是一个非常抽象的概念，很难找到具体的实践方法。但这本书则提供了一系列非常具体、可操作的技巧，比如如何针对不同的地物类型设计合适的滤波器，如何利用纹理、形状等信息来增强分类效果。作者甚至还分享了一些自己开发的实用工具和代码片段，这对于我这样的初学者来说，无疑是巨大的帮助。 此外，书中对“深度学习在SAR图像信息提取中的应用”的探讨，也让我大开眼界。作者并没有简单地罗列各种模型，而是深入分析了深度学习模型在SAR图像处理中的优势和挑战，并结合实际案例，展示了如何构建高效的深度学习模型来解决诸如目标检测、语义分割等问题。这种理论与实践相结合的讲解方式，让我对深度学习的强大能力有了更深刻的认识。 我特别欣赏作者在描述复杂算法时所使用的类比。比如，在解释卷积神经网络（CNN）的工作原理时，他将卷积层比作“提取局部特征的放大镜”，将池化层比作“精简信息、保留关键点的‘决策者’”。这样的比喻虽然简单，但却非常形象，能够帮助我快速抓住算法的核心思想，而不是被繁琐的数学公式所困扰。 总的来说，这本书为我打开了一扇新的大门。它不仅让我学到了无人机载SAR图像信息提取的核心技术，更重要的是，它激发了我进一步探索这个领域的兴趣。我感觉这本书的内容非常“接地气”，实操性强，对于希望将理论知识转化为实际应用的研究人员和工程师来说，绝对是一本不可多得的参考书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常巧妙，它并不是按照传统的“理论-方法-应用”的模式来组织内容，而是以“问题-解决方案”的逻辑贯穿始终。作者开篇就抛出了无人机载SAR图像在信息提取过程中面临的种种难题，比如数据量大、噪声多、特征复杂等等，然后逐一给出相应的解决之道。这种方式让读者在阅读过程中始终保持高度的参与感，仿佛在与作者一起解决一个又一个技术难题。 让我印象特别深刻的是书中关于“特征选择与降维”的章节。作者认为，在SAR图像信息提取中，并非所有的特征都对分类或识别有贡献，有时甚至会引入噪声，影响效率。因此，他详细介绍了多种特征选择和降维的方法，并结合案例分析，演示了如何有效地降低数据的维度，从而提高模型的训练速度和泛化能力。 此外，作者还对“集成学习”在SAR图像信息提取中的应用进行了深入的探讨。他解释了如何通过组合多个分类器，来提高整体的预测精度和鲁棒性。书中详细介绍了随机森林、梯度提升树等集成学习算法在SAR图像分类中的具体实现，以及如何调整参数以获得最佳效果。 我特别欣赏作者在描述算法原理时所使用的“庖丁解牛”式的方法。他不会生硬地给出公式，而是从直观的几何意义出发，逐步推导出算法的数学模型，让读者能够深刻理解算法的内在逻辑。这种讲解方式，使得原本复杂的算法变得清晰易懂，更容易被读者所掌握。 总而言之，这本书是一本非常“有温度”的技术书籍。作者在传授知识的同时，也充满了对读者的关怀。他不仅提供了丰富的技术内容，还给出了许多实用的建议和学习方法。我相信，任何一位认真阅读这本书的读者，都将在这场技术探索之旅中收获满满。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就相当吸引人，简洁的线条勾勒出无人机和SAR图像的轮廓，色彩运用也十分讲究，给人一种专业而又前沿的感觉。拿到手里，纸张的质感也很棒，印刷清晰，文字排版舒服，翻阅起来体验极佳。迫不及待地开始阅读，虽然我对无人机和SAR技术算不上是专家，但作者的叙述方式却异常地亲切。他用一种循序渐进的方式，从最基础的概念讲起，就像一位经验丰富的老师，耐心地引导着读者一步步深入。 其中关于SAR成像原理的阐述，简直是我的福音。之前总是被那些复杂的电磁波理论搞得头晕目眩，而这本书却用非常形象的比喻和图解，把原本晦涩难懂的知识变得通俗易懂。尤其是那些关于后向散射、相干性以及不同地形对SAR信号影响的解释，让我茅塞顿开。感觉作者真的花了很多心思去理解读者可能会遇到的困难，并针对性地给出了解决方案。 读到信息提取的部分，更是让我惊叹于作者的深度和广度。从目标检测、特征提取，到地物分类、变化检测，每一个环节都被剖析得淋漓尽致。作者不仅介绍了各种经典的算法，还结合了最新的研究成果，让我对无人机载SAR图像的应用前景有了更清晰的认识。我尤其对书中关于“小目标检测”的章节印象深刻，里面提到的某些创新思路，给我带来了一些启发，感觉这不仅仅是一本技术手册，更是一本能够激发读者创新思维的宝典。 书中穿插的案例分析更是锦上添花。作者选择了几个实际的应用场景，比如城市监测、农业遥感、地质勘探等，详细地介绍了如何运用无人机载SAR图像来解决实际问题。这些案例不仅具有很强的说服力，也让我在理论学习之余，能够感受到技术的实际价值。我感觉自己仿佛身临其境，跟着作者一起进行了一次次精彩的实地考察和数据分析，学习的過程充滿了趣味性。 总而言之，这本书的专业性、系统性和前沿性都让我印象深刻。作者在技术细节的讲解上毫不含糊，同时又兼顾了读者的理解能力，将复杂的知识转化为易于吸收的内容。对于任何对无人机载SAR图像信息提取技术感兴趣的读者来说，这本书都绝对是一本不容错过的佳作。它不仅能帮助你打下坚实的理论基础，更能为你提供解决实际问题的思路和方法，是一本真正能够帮助你成长的图书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的整体风格非常严谨，字里行间都透着作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。我最先被吸引的是书中关于“SAR图像几何校正与配准”的详尽论述。作者详细介绍了不同类型的几何畸变，并提供了多种有效的校正算法，包括基于控制点的传统方法以及基于模型和深度学习的方法。 在信息提取方面，作者对于“多尺度特征融合”的讲解尤为精彩。他指出，SAR图像中不同尺度的地物信息往往蕴含着不同的语义，如何有效地融合这些多尺度特征，是提高信息提取精度的关键。书中详细介绍了多种多尺度特征融合策略，并结合了卷积神经网络的架构，为读者提供了清晰的实现思路。 我特别赞赏作者在书中对“面向特定应用的SAR图像信息提取”的深入探讨。他并没有局限于理论方法，而是选择了几个具有代表性的应用领域，如森林覆盖监测、水体提取、城市扩张分析等，详细介绍了如何根据特定应用的需求，选择和优化信息提取技术。这种“知行合一”的讲解方式，让读者能够更好地理解技术的实际价值。 此外，作者还对“SAR图像去云与去阴”等难题进行了详尽的分析和讨论。这些是SAR图像在实际应用中常常遇到的挑战，而作者提供的解决方案，则极具参考价值。我感觉自己仿佛置身于一个高端的研究实验室，与作者一同攻克技术难关。 总而言之，这本书是一本不可多得的学术专著。它内容丰富、逻辑严谨、技术前沿，对于从事无人机载SAR图像信息提取领域的研究人员、工程师以及相关专业的学生来说，都具有重要的参考价值。通过阅读这本书，我不仅拓宽了视野，更坚定了继续深入研究的决心。