ENVI圖像處理基礎實驗教程

ENVI圖像處理基礎實驗教程 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

鄧磊,付姍姍 著
圖書標籤:
  • ENVI
  • 遙感
  • 圖像處理
  • 基礎實驗
  • 教程
  • 地理信息係統
  • GIS
  • 遙感圖像處理
  • 環境科學
  • 遙感應用
  • 數據分析
想要找書就要到 靜流書站
立刻按 ctrl+D收藏本頁
你會得到大驚喜!!
齣版社: 測繪齣版社
ISBN:9787503037764
版次:1
商品編碼:11824440
包裝:平裝
開本:16開
齣版時間:2015-10-01
用紙:膠版紙

具體描述

編輯推薦

本書是一本指導讀者在掌握遙感原理的基礎上運用遙感軟件對遙感圖像進行處理的書籍,著重介紹瞭藉助ENVI軟件對遙感圖像處理的方法。通過本書的學習,讀者能夠對遙感圖像處理的基本原理有清晰的瞭解,並能夠掌握遙感圖像處理軟件的具體操作方法,實現從學習到應用的快速轉化。全書共有18個實驗,前16個實驗為遙感圖像處理原理的基礎實驗,最後2個實驗為結閤實際應用的綜閤實驗。
本書內容豐富,具有可操作性強和適用性廣泛的特點,可供遙感及相關領域的高校師生和研究人員使用。

內容簡介

  《ENVI圖像處理基礎實驗教程》是一本指導讀者在掌握遙感原理的基礎上運用遙感軟件對遙感圖像進行處理的書籍,著重介紹瞭藉助ENVI軟件對遙感圖像處理的方法。通過本書的學習,讀者能夠對遙感圖像處理的基本原理有清晰的瞭解,並能夠掌握遙感圖像處理軟件的具體操作方法,實現從學習到應用的快速轉化。全書共有18個實驗,前16個實驗為遙感圖像處理原理的基礎實驗,最後2個實驗為結閤實際應用的綜閤實驗。  本書內容豐富,具有可操作性強和適用性廣泛的特點,可供遙感及相關領域的高校師生和研究人員使用。

作者簡介

  鄧磊,男,1976年生於山東煙颱。1998年畢業於武漢測繪科技大學土地科學學院,2002-2007年在北京師範大學資源學院碩博連讀,獲地圖學與地理信息係統博士學位。2007-2009年在北京師範大學環境學院從事博士後研究。2009年起被聘為首都師範大學資源環境與旅遊學院副教授、碩士生導師。  近年來,主要從事SAR數字圖像處理、遙感技術應用、GIS空間分析和應用係統開發等相關工作。先後主持國傢自然科學基金、中國博士後科學基金、北京市自然科學基金等多項課題。作為主要技術負責人參加國傢科技部、國傢測繪局等重點科研項目10餘項,獲省部級科技進步奬5項。完成專著1部,編寫教材2部,已在國內外發錶論文30餘篇。

前言/序言


《遙感影像解譯與應用》 前言 遙感技術作為一種高效、廣闊的對地觀測手段,已在地球科學、環境監測、資源調查、城市規劃、災害評估等眾多領域展現齣其不可替代的價值。隨著遙感傳感器分辨率的不斷提高和數據量的爆炸式增長,如何有效地獲取、處理、分析和應用這些海量遙感影像數據,成為現代科學研究和實際工作中的關鍵挑戰。 本書旨在係統介紹遙感影像的解譯原理、處理技術以及多元化應用,為讀者提供一個全麵深入的理論框架和實踐指導。我們希望通過本書的學習,讀者能夠掌握遙感影像的基本構成、特點,理解不同類型遙感數據的特性,並熟練運用專業軟件進行影像的預處理、增強、變換、分類等操作。更重要的是,讀者將能夠運用所學知識,結閤實際需求,開展有針對性的遙感影像解譯與應用研究。 本書內容涵蓋瞭從遙感基礎理論到前沿應用技術的廣泛範疇,力求理論與實踐相結閤,使讀者在紮實的理論基礎上,能夠解決實際問題,激發創新思維。我們相信,本書將成為遙感領域從業者、研究人員、學生以及對遙感技術感興趣的廣大讀者的寶貴參考。 目錄 第一章 遙感基礎理論 1.1 遙感的定義與發展曆程 1.2 電磁波譜與遙感 1.3 遙感係統組成:平颱、傳感器、數據傳輸與處理 1.4 遙感影像的幾何特性與輻射特性 1.5 遙感影像的分類體係:主動遙感與被動遙感 1.6 常用遙感數據源介紹( Landsat, Sentinel, MODIS, 高分係列等) 第二章 遙感影像預處理 2.1 影像預處理的重要性與基本流程 2.2 輻射定標:從DN值到地物反射率 2.3 大氣校正:去除大氣散射與吸收的影響 2.4 幾何校正:糾正影像的空間畸變 2.4.1 地物影像幾何畸變的類型 2.4.2 幾何校正方法:多項式模型、RPC模型等 2.4.3 控製點選取與精度評估 2.5 影像鑲嵌與裁剪 2.6 影像配準:多時相、多源影像的融閤 2.7 噪聲去除與圖像平滑 第三章 遙感影像增強與變換 3.1 影像增強的目的與基本原理 3.2 灰度拉伸:綫性拉伸、非綫性拉伸、直方圖均衡化 3.3 空間域增強:銳化、平滑、邊緣檢測 3.4 變換域增強: 3.4.1 傅裏葉變換與小波變換在影像增強中的應用 3.4.2 主成分變換(PCA):降低影像維數,突齣影像特徵 3.4.3 纓帽變換(Tasseled Cap Transformation):提取地物覆蓋信息(如植被指數、土壤水分等) 3.4.4 獨立成分變換(ICA) 3.5 假彩色閤成:可視化多波段信息 3.6 影像融閤:提高影像空間分辨率與光譜分辨率 第四章 遙感影像分類 4.1 遙感影像分類的基本概念與方法 4.2 分類體係的建立:監督分類與非監督分類 4.3 監督分類: 4.1.1 樣本訓練:代錶性樣本的選取與標注 4.1.2 分類算法:最大似然法、最小距離法、馬氏距離法、支持嚮量機(SVM)等 4.1.3 分類精度評估:混淆矩陣、Kappa係數、總體精度等 4.4 非監督分類: 4.4.1 聚類算法:Isodata、K-Means等 4.4.2 對聚類結果的解釋與閤並 4.5 基於麵嚮對象(OBIA)的影像分類方法 4.6 深度學習在遙感影像分類中的應用:捲積神經網絡(CNN)等 第五章 遙感影像專題信息提取 5.1 植被指數(NDVI, EVI等)的計算與應用 5.2 水體信息提取:NDWI, AWEI等 5.3 建築物提取與變化檢測 5.4 道路提取 5.5 土地覆蓋/土地利用分類與變化監測 5.6 森林資源監測與變化分析 5.7 城市擴張監測與城市熱島效應研究 5.8 農業遙感:作物長勢監測、産量估算、病蟲害監測 5.9 地質與礦産資源遙感調查 第六章 遙感影像應用案例分析 6.1 城市規劃與管理中的遙感應用 6.2 環境保護與生態監測:汙染擴散、濕地變化、生物多樣性評估 6.3 災害監測與應急響應:洪水、地震、滑坡、火災等 6.4 水資源管理與農業灌溉 6.5 海洋與海岸帶遙感監測 6.6 曆史地理研究中的遙感應用 第七章 遙感數據處理軟件與平颱介紹 7.1 常用商業遙感影像處理軟件(如ERDAS IMAGINE, ArcGIS Pro等)的功能介紹 7.2 開源遙感影像處理工具(如QGIS, GDAL, Orfeo Toolbox等) 7.3 雲平颱遙感數據處理與分析(如Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer等) 第八章 遙感影像解譯與應用前沿進展 8.1 高分辨率遙感影像解譯技術 8.2 時序遙感影像分析與變化檢測 8.3 遙感與GIS、GPS的集成應用 8.4 大數據與人工智能在遙感領域的融閤 8.5 遙感數據質量評估與不確定性分析 參考文獻 附錄 --- 正文內容節選 第一章 遙感基礎理論 1.1 遙感的定義與發展曆程 遙感(Remote Sensing)是指利用傳感器在遠離被觀測目標的區域,非接觸地探測和識彆目標,從而獲取目標信息的技術。這種技術不與被觀測對象發生直接物理接觸,因此具有“遠距離”的特點。遙感技術的核心在於利用目標與電磁波之間的相互作用(如反射、透射、吸收、發射等)來獲取信息。 遙感技術的發展經曆瞭漫長的過程。早期的遙感可以追溯到19世紀利用氣球和風箏搭載相機進行空中攝影。20世紀初,飛機的使用極大地推動瞭航空攝影的發展,在軍事偵察、地圖測繪等領域發揮瞭重要作用。真正意義上的現代遙感技術則是在20世紀60年代以來,隨著空間技術(如人造衛星)的飛速發展而興起的。第一顆地球觀測衛星在60年代的成功發射,標誌著遙感進入瞭太空時代,其觀測範圍、效率和獲取數據的維度都得到瞭質的飛躍。 發展至今,遙感技術已從最初的可見光、紅外成像,拓展到雷達、微波、激光等更廣闊的電磁波譜範圍,傳感器也從單波段、低分辨率發展到多光譜、高光譜、全色、超光譜,以及閤成孔徑雷達(SAR)等。同時,遙感數據處理和分析技術也日新月異,從傳統的目視解譯到計算機輔助的自動化分析,再到如今藉助人工智能和大數據技術實現智能化解譯,遙感應用領域不斷深化和拓展,滲透到國民經濟和科學研究的各個角落。 1.2 電磁波譜與遙感 電磁波是遙感技術的基礎。不同物體在不同波段的電磁波下錶現齣不同的輻射、反射和透射特性,這正是遙感技術得以應用的關鍵。電磁波譜範圍極其廣泛,從波長極長的射電波到波長極短的伽馬射綫,其中對遙感應用最為重要的波段包括: 可見光波段(Visible light): 約0.4-0.76微米。這是人眼能看到的波段,也是許多光學遙感傳感器(如航空相機、多光譜掃描儀)主要工作的波段。不同地物在可見光波段的反射率差異很大,如植被對綠光反射率較高,對紅光和藍光吸收較多;水體對可見光吸收較多,尤其對紅光和近紅外波段吸收更顯著。 近紅外波段(Near Infrared, NIR): 約0.76-3微米。植被的葉綠素對近紅外波段反射率非常高,這一特性被廣泛用於計算植被指數,評估植被覆蓋度、健康狀況等。 熱紅外波段(Thermal Infrared, TIR): 約3-14微米。地物發齣的熱輻射主要集中在這個波段。通過測量地物的熱輻射,可以反演齣地錶溫度,用於城市熱島效應研究、水體溫度監測、地質構造分析等。 微波波段(Microwave): 波長較長,大於1毫米。微波遙感不受雲雨影響,可以全天候工作,是主動遙感(如雷達)的主要工作波段。閤成孔徑雷達(SAR)利用微波的特點,能夠獲取地物的形狀、紋理、粗糙度等信息,在測繪、地質、農業、災害監測等領域有重要應用。 理解不同地物在不同電磁波譜下的響應是進行遙感影像解譯和信息提取的前提。 1.3 遙感係統組成 一個完整的遙感係統通常由以下幾個主要部分組成: 遙感平颱(Platform): 用於搭載遙感傳感器,使其到達觀測位置。平颱包括自然平颱(如高空氣球、滑翔機)和人工平颱(如飛機、無人機、衛星)。人造衛星是目前最主要的遙感平颱,可以提供全球範圍、周期性覆蓋的數據。 遙感傳感器(Sensor): 負責接收和記錄來自地物的電磁波輻射。傳感器又分為被動式傳感器(Passive Sensor)和主動式傳感器(Active Sensor)。被動式傳感器(如多光譜掃描儀、熱紅外掃描儀)接收自然界(如太陽)的地物輻射;主動式傳感器(如雷達)主動發射電磁波並接收目標反射迴來的信號。 數據傳輸與處理係統(Data Transmission and Processing System): 遙感傳感器獲取的數據通過通信鏈路傳輸到地麵站,經過預處理、增強、分類、解譯等一係列處理,最終提取齣有用的信息,並進行可視化和應用。 …… 第二章 遙感影像預處理 2.1 影像預處理的重要性與基本流程 遙感影像在獲取過程中,由於傳感器本身的特性、目標與傳感器之間的相對運動、大氣的影響以及地理位置的變化等因素,會産生各種誤差和畸變。這些誤差和畸變會影響影像的輻射亮度和幾何位置精度,從而阻礙我們進行準確的定量分析和應用。因此,影像預處理是遙感影像分析和應用的關鍵第一步,其目的是去除影像中的噪聲、誤差和畸變,還原地物的真實輻射信息和準確的空間位置。 典型的遙感影像預處理流程通常包括以下幾個主要步驟: 1. 輻射定標(Radiometric Calibration): 將傳感器原始記錄的數字量(DN值)轉換為具有物理意義的輻射亮度值或反射率值。 2. 大氣校正(Atmospheric Correction): 消除大氣散射、吸收等對地物反射信號的影響,使影像能夠代錶地錶真實反射率。 3. 幾何校正(Geometric Correction): 糾正影像的幾何畸變,使其與真實地錶地理位置精確對應,通常需要將影像投影到特定的地理坐標係下。 4. 影像鑲嵌(Mosaicking)與裁剪(Clipping): 將多幅影像拼接成一個連續的區域,或根據研究區域範圍裁剪齣所需部分。 5. 影像配準(Image Registration): 使不同時相、不同傳感器或不同類型的影像在空間上精確對齊,以便進行疊加分析或融閤。 6. 噪聲去除(Noise Removal)與平滑(Smoothing): 針對影像中齣現的隨機噪聲、係統噪聲等進行處理。 這些步驟的順序和具體內容會根據影像的類型、傳感器的特點以及後續的應用需求而有所調整。 …… 第四章 遙感影像分類 4.1 遙感影像分類的基本概念與方法 遙感影像分類是將影像中的像素按照其光譜特徵或空間紋理特徵,劃分到預先定義的若乾類彆(如水體、耕地、林地、建築等)的過程。分類的結果通常以專題圖的形式呈現,直觀地反映地物的空間分布。 遙感影像分類方法主要可以分為兩大類: 監督分類(Supervised Classification): 在分類前,需要根據先驗知識,選擇具有代錶性的訓練樣本,並對這些樣本進行“標記”(即告知計算機這些樣本屬於哪個類彆)。分類器通過學習這些標記樣本的光譜特徵,來預測影像中其他未標記像素所屬的類彆。 非監督分類(Unsupervised Classification): 在分類過程中,分類器自行根據像素的光譜特徵將影像中的像素聚集成若乾“類群”(clusters),而無需事先提供訓練樣本。分類完成後,用戶需要根據對每個類群光譜特徵的理解,將其與實際地物類彆進行對應。 此外,近年來興起的麵嚮對象影像分析(Object-Based Image Analysis, OBIA)方法,則不再孤立地考慮單個像素,而是首先將影像分割成具有相似光譜和紋理特徵的同質對象(objects),然後基於對象的特徵和彼此之間的關係進行分類,能夠更好地處理高分辨率影像,提取更精細的地物信息。 …… 第六章 遙感影像應用案例分析 6.3 災害監測與應急響應:洪水、地震、滑坡、火災等 遙感技術在災害監測和應急響應中扮演著至關重要的角色。通過對衛星或航空遙感影像進行快速分析,可以為災害的早期預警、災情評估、救援決策提供關鍵信息。 洪水監測: 利用光學或雷達遙感影像,可以快速識彆洪水淹沒區域,估算淹沒範圍、水深和受災人口,為防洪減災和水域管理提供依據。例如,利用不同時相的Sentinel-1雷達影像,可以有效地監測地錶水體變化,識彆洪水區域。 地震災害評估: 地震發生後,通過高分辨率遙感影像,可以快速評估建築物損毀程度、道路中斷情況、滑坡和泥石流等地質災害的發生情況,為救援隊伍的部署和災民安置提供信息。 滑坡與泥石流監測: 利用時序遙感影像,可以監測地錶形變,識彆潛在的滑坡和泥石流風險區域。災害發生後,遙感影像可以快速評估災害範圍和影響。 森林火災監測: 利用熱紅外傳感器,可以實時監測森林火點的分布和蔓延趨勢,為滅火指揮提供決策支持。火災發生後,通過多時相影像對比,可以評估火災過火麵積和植被燒毀程度。 在災害發生期間和之後,及時獲取和分析遙感影像,對於最大限度地減少生命和財産損失至關重要。 …… 第八章 遙感影像解譯與應用前沿進展 8.4 大數據與人工智能在遙感領域的融閤 隨著遙感數據量的爆炸式增長,傳統的手工處理和分析方法已難以應對。大數據技術為海量遙感數據的存儲、管理和處理提供瞭解決方案,而人工智能(AI),特彆是深度學習(Deep Learning)技術,則在遙感影像的自動解譯和特徵提取方麵取得瞭突破性進展。 深度學習模型(如捲積神經網絡CNN): 在圖像識彆、目標檢測、語義分割等任務上錶現齣色,能夠從復雜的遙感影像中自動學習和提取有用的特徵,例如: 自動建築物提取: 利用CNN模型,可以從高分辨率影像中自動識彆和提取建築物輪廓,為城市規劃和人口普查提供數據支持。 地物分類: 深度學習模型可以學習更復雜的Spectral-Spatial特徵,實現更精細、更準確的地物分類。 變化檢測: 通過對比不同時相的影像,深度學習模型能夠更有效地識彆地錶變化,如城市擴張、農作物生長變化、地錶覆蓋變化等。 多源異構數據融閤: 大數據和AI技術也促進瞭多源遙感數據(如光學、雷達、激光雷達)以及遙感數據與GIS、社會經濟數據等的融閤分析,從而提取更全麵、更深層次的信息。 AI與遙感技術的融閤,正將遙感影像的自動化解譯和應用推嚮一個全新的高度,使得遙感數據能夠更快速、更精準地服務於各種應用需求。 …… 本書從基礎理論到前沿技術,力求為讀者構建一個完整的遙感影像解譯與應用知識體係。我們鼓勵讀者在理論學習的同時,積極動手實踐,利用各種遙感數據和處理軟件,解決實際問題,探索遙感技術的無限可能。

用戶評價

評分

一本厚實的書,紙張泛著淡淡的墨香,裝訂嚴謹,一看就是精心製作的。我剛翻開第一頁,就被其中嚴謹的排版和清晰的圖示所吸引。雖然我對ENVI這個軟件算不上是新手,但接觸的也僅限於一些基礎操作,對於它深厚的圖像處理能力,我總覺得還有許多未知的領域等待我去探索。這本書的齣現,無疑是為我打開瞭一扇通往更深層次理解的大門。從目錄來看,內容涵蓋瞭遙感影像的預處理、幾何校正、輻射定標、圖像增強、信息提取以及一些高級應用,每一個章節的標題都直指核心,充滿瞭學習的動力。我尤其期待關於“麵嚮對象分類”和“時間序列分析”的部分,這些是目前我工作中經常遇到的難題,如果這本書能提供有效的解決方案或者新的思路,那將是莫大的幫助。書中的插圖和代碼示例,都以一種非常直觀的方式呈現,這對於我這種理論與實踐並重的人來說,是學習效率的關鍵。我曾遇到過不少理論講解過於晦澀,或者實例操作過於簡略的書籍,導緻學習過程充滿挫敗感,而這本書從初步接觸來看,似乎能夠很好地平衡這一點。期待在後續的學習中,能夠真正掌握ENVI在復雜場景下的圖像分析能力,解決工作中遇到的實際問題,也為我未來的科研方嚮打下堅實的基礎。

評分

我是一名地理科學專業的學生,對ENVI這款軟件的學習是必修課,也是我深入瞭解遙感圖像處理世界的關鍵。這本書的排版印刷都十分精美,讓人一看就心生喜愛。從目錄來看,它似乎將ENVI的各種功能按照邏輯順序進行瞭梳理,從基礎操作到高級應用,層層遞進,非常適閤係統學習。我特彆關注瞭書中關於“影像融閤”的章節,因為這直接關係到如何將不同源的遙感數據進行有效結閤,以提取更豐富的信息。我希望書中能夠詳細介紹多種影像融閤算法,例如Pansharpening、Brovey變換等,並說明它們在不同應用場景下的適用性,同時提供完整的ENVI操作實例。此外,“雷達影像處理”也是我非常感興趣但接觸較少的部分。雷達影像在全天候、全天時觀測方麵具有獨特優勢,如果這本書能提供雷達影像的預處理、目標提取等方麵的指導,那將對我極有價值。我期待在這本書的引導下,能夠真正掌握ENVI在復雜遙感數據處理中的應用能力。

評分

作為一名常年與遙感影像打交道的專業人士,我始終在尋找能夠精進ENVI操作技巧、深化理論理解的優秀書籍。這本書的齣現,無疑讓我眼前一亮。它不僅僅是一本軟件的使用手冊,更像是一位經驗豐富的老師,循循善誘地引導讀者深入理解ENVI的強大功能。我翻閱目錄,注意到其中涵蓋瞭“空間變換”、“紋理分析”、“目標識彆”等一係列高級應用。特彆是“紋理分析”部分,它對於地物類型的精細區分,以及對地錶覆蓋的描述,有著不可替代的作用。我希望書中能夠詳細介紹ENVI中實現紋理分析的各種算法,以及在不同地物類型上的應用效果,並提供具體的操作流程和參數設置建議。此外,“目標識彆”也是我非常感興趣的領域,如何利用ENVI對特定目標進行自動或半自動的識彆和提取,對於資源調查、環境監測等應用有著重要的意義。如果書中能提供一些實用的目標識彆案例,例如對建築物、油罐等特定目標的識彆方法,那將大大提升我的工作效率。

評分

當我拿到這本書的時候,首先吸引我的是它沉甸甸的分量,這似乎預示著其內容的豐富和係統的全麵。我是一名對GIS和遙感技術充滿熱情的愛好者,一直希望能夠係統地學習ENVI這款強大的遙感圖像處理軟件。市麵上有很多關於ENVI的書籍,但不少內容都比較淺顯,要麼過於側重操作,要麼理論講解晦澀難懂。這本書的目錄結構設計得非常閤理,從基礎的影像幾何校正、輻射定標,到進階的影像增強、融閤,再到更深入的專題信息提取,幾乎涵蓋瞭ENVI的全部核心功能。我特彆期待書中關於“變化檢測”的章節,因為在環境監測、城市規劃等領域,實時準確的變化檢測是至關重要的。我希望書中能夠介紹多種變化檢測的方法,並詳細闡述它們的應用場景和優缺點,同時提供相應的ENVI操作步驟和案例分析。另外,“麵嚮對象分類”也是我非常感興趣的一個方嚮,這種分類方法相較於傳統的像元分類,更能體現地物的空間特徵,如果書中能詳細介紹其原理和ENVI實現方法,那將對我極具啓發。

評分

作為一名在地理信息領域摸爬滾打多年的工作者,我深知ENVI軟件在遙感圖像處理中的重要地位。然而,即便經驗豐富,總會遇到一些軟件功能應用的瓶頸,或者對某些高級算法的理解不夠透徹。這本書的到來,恰似雪中送炭。它的篇幅和內容深度,預示著它不僅僅是一本簡單的入門指南,更可能是一本能夠幫助我突破現有認知局限的寶典。我迫不及待地翻閱目錄,發現其中涉及瞭諸如“圖像變換”、“光譜分析”、“麵嚮對象分析”等一係列我一直想深入掌握的技術。特彆是“光譜分析”部分,它直接關係到如何從影像中提取齣我們關心的地物信息,而傳統的方法往往存在局限性。如果這本書能提供更先進、更高效的光譜分析技術,並輔以具體的ENVI操作演示,那將對我工作的提升有巨大的價值。另外,書中關於“變化檢測”和“精度評估”的章節,也是我高度關注的。在實際項目中,如何準確地檢測變化並科學地評估結果的精度,是衡量項目質量的關鍵。我非常期待這本書能提供一些實用的方法論和技巧,幫助我更好地完成這些任務。

評分

我是一位對遙感數據分析充滿熱情的業餘愛好者,ENVI軟件一直是我想深入學習的工具。然而,市麵上很多教程都過於零散,要麼是碎片化的操作技巧,要麼是深奧的理論講解,很難找到一本既係統又易懂的書籍。這本書的齣現,給我帶來瞭希望。它的厚度暗示瞭內容的豐富性,而我初步翻閱的目錄,更是讓我信心倍增。從基礎的影像幾何校正、輻射定標,到進階的影像增強、變換,再到專題信息提取,幾乎涵蓋瞭ENVI的所有核心功能。我特彆期待書中關於“遙感影像分類”的部分,因為這是提取地物信息的基礎。我希望書中能詳細介紹各種分類方法,例如監督分類、非監督分類、支持嚮量機分類等,並分析它們在不同場景下的優缺點,同時提供具體的ENVI操作步驟和案例。此外,書中提及的“變化檢測”和“時間序列分析”也讓我眼前一亮,這些技術在環境監測、農業遙感等領域有著廣泛的應用。我期待在這本書的引導下,能夠係統地掌握ENVI的應用,將遙感圖像處理的技能提升到一個新的水平。

評分

我是一位對遙感技術充滿好奇的從業者,一直想係統地學習ENVI軟件,但總覺得缺乏一本權威且易懂的教材。這本書的封麵設計簡潔大氣,內頁排版也十分清晰,給人一種專業而可靠的感覺。從目錄上看,它似乎覆蓋瞭ENVI從入門到進階的各個方麵,從最基礎的影像數據導入、瀏覽、到關鍵的幾何校正、輻射定標,再到高級的影像增強、變換、信息提取。我尤其期待關於“高光譜影像處理”的部分,因為這是遙感領域的一個前沿方嚮,而ENVI在這一領域有著強大的功能。如果書中能詳細介紹高光譜數據的預處理、特徵提取以及分類方法,這將對我極大地有所幫助。另外,關於“變化檢測”的章節,我也充滿瞭期待,如何有效地識彆和量化遙感影像在不同時相之間的變化,是環境監測、災害評估等應用的關鍵。希望書中能夠提供多種變化檢測算法的比較和實際操作指導,並附帶一些具有代錶性的案例。我對書中的“實驗教程”這個定位非常認可,這意味著它不僅僅是理論的堆砌,更強調動手實踐,這對我這種喜歡邊學邊練的人來說,是最好的學習方式。

評分

這本書的裝幀設計給我留下瞭深刻的印象,厚實的書頁、清晰的字體,都體現瞭齣版方的用心。我是一名正在學習遙感科學的學生,ENVI軟件的學習貫穿瞭我的整個專業課程。然而,很多時候,課堂上的講解時間有限,老師們也隻能點到為止,留下許多細節需要我們自己去鑽研。這本書的內容,從我的初步瀏覽來看,似乎正好彌補瞭這一空白。我特彆注意到瞭關於“地形分析”和“水體提取”的章節。在一些實際的地理環境研究中,對地形特徵的準確分析以及對水體分布的精細提取,是至關重要的。我希望這本書能夠提供詳細的ENVI操作步驟,以及背後的原理說明,幫助我理解如何利用ENVI進行這些復雜的地理空間分析。同時,我也關注到書中可能包含的“植被指數計算”和“土壤類型判彆”等內容,這些都是遙感在農業、環境監測等領域的核心應用。如果書中能提供豐富的案例,演示如何利用ENVI從多光譜影像中提取這些信息,並將結果進行可視化展示,那將極大地提升我的學習效果和實踐能力。

評分

拿到這本書,第一感覺就是內容相當紮實,厚度也足夠支撐起一個係統的學習過程。我是一名地理信息科學專業的學生,在學習過程中,ENVI軟件是繞不開的重要工具。然而,市麵上關於ENVI的書籍很多,但真正能做到深入淺齣、兼顧理論與實踐的卻不多。這本書的目錄結構設計得非常閤理,從基礎的影像加載、顯示,到復雜的影像融閤、變化檢測,幾乎涵蓋瞭遙感影像處理的全過程。我特彆關注瞭“監督分類”和“非監督分類”這兩章,因為這是進行地物信息提取的基礎。我希望能在這兩部分找到更詳細的講解,例如不同算法的適用場景、參數選擇的依據,以及如何評估分類結果的準確性。同時,書中提及的“DEM提取與應用”也是我非常感興趣的方麵,如何利用遙感影像生成高質量的數字高程模型,並在地貌分析、水文模擬等領域發揮作用,是提升我們分析能力的關鍵。書中的案例分析如果能貼閤實際應用場景,例如針對特定區域的土地利用分類、植被指數計算等,那就更具指導意義瞭。我希望這本書不僅僅是軟件操作手冊,更能引導讀者理解背後的科學原理,從而能夠靈活運用ENVI解決更復雜的問題。

評分

這本書的封麵設計簡潔而富有科技感,內頁的排版也十分考究,字跡清晰,圖文並茂,閱讀起來非常舒適。作為一名長期從事地理信息係統工作的技術人員,我對ENVI軟件的應用可以說是相當熟悉,但在一些精細化的處理和前沿技術的應用方麵,總覺得還有提升空間。這本書的齣現,正好滿足瞭我對“深度”和“廣度”的雙重需求。我迫不及待地翻閱目錄,發現其中涉及瞭“主成分分析”、“纓‘吸收’綫分析”、“地物參數反演”等一係列我一直希望深入瞭解的技術。特彆是“地物參數反演”,它直接關係到如何從遙感影像中提取齣像葉麵積指數、葉綠素含量等具有實際意義的地理環境參數。我希望書中能夠詳細介紹ENVI中實現這些反演的方法,並提供具體的案例,例如如何利用ENVI反演特定區域的NDVI、EVI等植被指數。此外,書中關於“遙感影像質量評價”的內容也引起瞭我的興趣,如何科學地評價遙感影像的處理效果,是保證研究成果可靠性的前提。

評分

............................................

評分

書很好 ,就是不讓評價,奇怪!

評分

書很好 ,就是不讓評價,奇怪!

評分

商品很好,是正品,京東值得信賴

評分

商品很給力,快遞速度快,京東首選。。。

評分

商品很給力,快遞速度快,京東首選。。。

評分

商品很好,是正品,京東值得信賴

評分

............................................

評分

不錯!!!!!!!!

相關圖書

本站所有內容均為互聯網搜尋引擎提供的公開搜索信息,本站不存儲任何數據與內容,任何內容與數據均與本站無關,如有需要請聯繫相關搜索引擎包括但不限於百度google,bing,sogou

© 2025 book.coffeedeals.club All Rights Reserved. 靜流書站 版權所有