遙感數字圖像處理教程：IDL編程實現 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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趙銀娣 著

圖書標籤:

• 遙感
• 數字圖像處理
• IDL
• 圖像處理
• 遙感應用
• 教程
• 編程
• 科學計算
• 地球科學
• 計算機視覺

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503038556

版次：1

商品編碼：11886167

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

　　遙感圖像處理

內容簡介

　　本書結閤IDL編程語言係統介紹瞭遙感數字圖像處理的基本概念、理論和方法。全書共8章，主要內容包括：緒論，光學成像遙感傳感器，遙感圖像讀寫，遙感圖像幾何校正，遙感圖像輻射校正，遙感圖像增強，遙感圖像變換與融閤，遙感圖像分類。本書在內容安排上循序漸進、深入淺齣、側重算法原理和IDL編程實現，各章均配有實例和思考題，力求突齣重點、麵嚮應用，提高解決實際問題的能力。
　　本書可作為攝影測量與遙感、地理信息係統等專業本科生教材，也可作為相關專業研究生、教師和科研工作者的參考用書。

目錄

第1章 緒論 1
1.1 遙感數字圖像的基本概念 1
1.2 遙感數字圖像處理的主要內容 5
1.3 遙感數字圖像處理的應用示例 12
第2章 光學成像遙感傳感器 20
2.1遙感傳感器的類型及組成 20
2.2光學成像傳感器的物理參數 22
2.3 攝影型傳感器 32
2.4 掃描型多光譜傳感器 38
2.5 成像光譜儀 46
第3章 ENVI/IDL遙感圖像讀寫 54
3.1 IDL基本語法 54
3.2 遙感數字圖像格式 66
3.3 ENVI/IDL遙感數字圖像讀取 71
3.4 ENVI/IDL遙感數字圖像輸齣 80
第4章 遙感圖像幾何校正 91
4.1 幾何變形誤差的來源 91
4.2 幾何校正模型與方法 95
4.3 遙感圖像配準 103
4.4 遙感圖像鑲嵌 107
4.5 遙感圖像裁剪 108
第5章 遙感圖像輻射校正 114
5.1 傳感器端的輻射校正 114
5.2 大氣校正 116
5.3 地麵輻射校正 120
5.4 輻射校正程序實現 123
第6章 遙感圖像增強 127
6.1 對比度拉伸 127
6.2 空間域濾波增強 139
6.3 頻率域濾波增強 146
第7章 遙感圖像變換與融閤 157
7.1 波段間的算術運算 157
7.2 多光譜圖像變換 162
7.3 遙感圖像融閤
第8章 遙感圖像分類 186
8.1 概述 186
8.2 樣本選取 188
8.3 監督分類 192
8.4 非監督分類 198
8.5 分類精度分析 213
參考文獻 219

前言/序言

　　隨著航天技術、通信技術和信息技術的飛速發展，遙感數字圖像正朝著“三多”（多傳感器、多平颱、多角度）和“四高”（高空間分辨率、高光譜分辨率、高時相分辨率、高輻射分辨率）方嚮發展。與一般的數字圖像相比，遙感數字圖像類型更為多樣、內容更為復雜、數據量更加龐大，因此遙感數字圖像處理不僅要掌握一般的數字圖像處理方法，還要掌握相當的地學知識和編程知識。IDL作為一種麵嚮矩陣計算的編程語言，在圖像處理以及大數據可視化分析方麵有著很大的優勢，是遙感數字圖像處理的理想編程工具。
　　本書在總結遙感教學經驗和遙感技術最新進展的基礎上，結閤IDL語言，係統地講述瞭遙感數字圖像處理的基本方法及其編程實現。為瞭適應教學實際需要，本書對經典的遙感數字圖像處理算法進行重點講解，提供瞭大量的應用實例，並給齣瞭相關的IDL代碼和數據來源，知識容量適度，理論實踐並重。全書共分8章：第1章緒論，對遙感數字圖像的基本概念和處理內容進行瞭簡要介紹；第2章光學成像遙感傳感器，重點介紹瞭遙感傳感器的基本組成和主要類型；第3章遙感圖像讀寫，主要介紹瞭IDL基本語法和遙感數字圖像的格式及其讀寫；第4章遙感圖像幾何校正，重點介紹瞭遙感圖像配準、鑲嵌和裁剪；第5章遙感圖像輻射校正，主要介紹瞭傳感器端的輻射校正、大氣校正、地麵輻射校正以及輻射校正程序實現；第6章遙感圖像增強，重點介紹瞭對比度拉伸、空間域和頻率域的濾波增強、僞彩色增強；第7章遙感圖像變換與融閤，主要介紹瞭波段間的算術運算、多光譜圖像變換和遙感圖像融閤；第8章遙感圖像分類，重點介紹瞭監督分類和非監督分類方法的基本原理、算法步驟和編程實現。
　　本書是在“江蘇高校品牌專業建設工程資助項目”（編號：測繪工程PPZY2015B144）的資助下齣版的，在編寫過程中得到瞭中國礦業大學環境與測繪學院測繪與地理信息係的領導和同事的關心和幫助，得到瞭加拿大新布倫瑞剋大學章雲教授的指導和幫助，在此一並錶示感謝。
　　由於遙感技術的迅速發展和個人水平的限製，書中錯誤和不妥之處在所難免，敬請讀者批評指正。

深度學習：模型、算法與應用 內容簡介 本書是一部係統、深入探討深度學習核心理論、關鍵算法與前沿應用的專業著作。它旨在為讀者構建一個堅實的理論基礎，並提供豐富的實踐指導，使其能夠全麵掌握深度學習領域的關鍵技術和最新發展動態。全書內容結構嚴謹，邏輯清晰，覆蓋麵廣，尤其側重於對復雜模型背後數學原理的剖析以及工程實現中的關鍵考量。 第一部分：深度學習基礎與數學基石 本部分為後續深入學習奠定堅實的數學和概念基礎。首先，我們將迴顧並深入解析綫性代數、概率論與數理統計在深度學習中的核心作用。重點講解嚮量空間、矩陣分解（如SVD在降維中的應用）、隨機變量的聯閤分布、貝葉斯定理的實際意義，以及最大似然估計（MLE）和最大後驗估計（MAP）在綫性迴歸和邏輯迴歸中的推導過程。 隨後，進入神經網絡的基石。詳細闡述感知機模型、多層前饋網絡（MLP）的結構。核心內容在於反嚮傳播算法（Backpropagation）的數學推導，清晰展示如何利用鏈式法則高效計算梯度。我們不僅會展示標準的反嚮傳播，還會討論其在不同網絡層（如捲積層、循環層）上的具體應用和變體。 在優化算法方麵，本書會超越傳統的梯度下降法。我們將細緻講解隨機梯度下降（SGD）的局限性，並深入剖析各種改進型優化器：從動量法（Momentum）、自適應學習率方法如AdaGrad、RMSProp，到業界廣泛采用的Adam和Nadam。針對每種優化器，本書會提供其收斂速度、內存消耗以及對超參數敏感度的對比分析，幫助讀者根據實際任務選擇最優策略。 第二部分：核心網絡架構與原理 本部分聚焦於現代深度學習中最具影響力的幾類網絡結構。 首先是捲積神經網絡（CNN）。我們詳盡解析瞭捲積操作的數學定義、局部連接性、權重共享機製及其帶來的參數效率提升。重點介紹經典CNN架構的演變，如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception結構）和ResNet（殘差連接機製）。對於ResNet，本書將深入探討殘差塊如何解決深層網絡中的梯度消失和退化問題，並分析其在計算機視覺任務中的魯棒性。此外，還將涵蓋擴張捲積（Dilated Convolution）和分組捲積（Grouped Convolution）在特定場景下的應用。 其次是循環神經網絡（RNN）及其變體。詳細介紹標準RNN處理序列數據時的結構和局限性（如長期依賴問題）。重點剖析長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構——輸入門、遺忘門、輸齣門（以及候選記憶單元）的精確數學模型。本書將通過實例演示這些門控機製如何精確控製信息流，從而有效捕獲序列中的長期依賴關係。 第三部分：高級主題與前沿模型 本部分深入探索當前深度學習領域的研究熱點和強大工具。 注意力機製（Attention Mechanism）是本部分的核心。從最初的Seq2Seq模型中的軟注意力，過渡到Transformer架構。本書將全麵解析Transformer的自注意力（Self-Attention）機製，包括多頭注意力（Multi-Head Attention）的並行計算優勢，以及如何通過位置編碼（Positional Encoding）引入序列順序信息。我們將清晰區分全局注意力與局部注意力，並分析其在自然語言處理（NLP）和視覺任務中的廣泛影響。 生成模型占據瞭重要篇幅。我們將詳細介紹變分自編碼器（VAE）的概率圖模型基礎、重參數化技巧以及KL散度損失項的意義。隨後，重點講解生成對抗網絡（GAN）的對偶博弈框架，包括判彆器和生成器的損失函數推導。本書會深入探討GANs在訓練過程中遇到的模式崩潰（Mode Collapse）問題，並介紹WGAN（Wasserstein GAN）、DCGAN等穩定化訓練的改進版本。 第四部分：模型部署與實用技術 理論學習的最終目標是成功應用。本部分關注模型訓練與部署過程中的關鍵實用技術。 正則化技術的討論將涵蓋L1/L2正則化、Dropout（包括其在訓練集和測試集上的不同行為）以及早停法。 遷移學習與預訓練模型是現代深度學習實踐的基石。本書將闡述如何利用大規模數據集預訓練的模型（如BERT、GPT係列、或ResNet/Vision Transformer在ImageNet上的權重）來加速和優化特定領域的任務，並詳細講解微調（Fine-tuning）的策略和技巧。 模型評估與解釋方麵，本書不滿足於單一的準確率指標。我們將探討混淆矩陣、精確率-召迴率麯綫、F1分數、ROC-AUC麯綫，並專門介紹模型可解釋性方法（XAI），如梯度加權類激活映射（Grad-CAM）和特徵重要性分析，幫助讀者理解模型做齣決策的依據，增強模型的可信賴性。 本書的編寫風格力求嚴謹而不失生動，所有重要公式均提供詳細的數學推導，關鍵概念輔以直觀的圖示和實際案例分析，確保讀者不僅“知道”如何使用，更能“理解”其背後的科學原理。它適閤作為高等院校相關專業本科生和研究生的教材或參考書，也為希望係統提升技能的工程師提供瞭一條清晰的學習路徑。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我在遙感數據分析中，最頭疼的就是如何有效地從海量的遙感影像中提取有用的信息，尤其是在進行大範圍的區域調查或環境監測時，效率至關重要。《遙感數字圖像處理教程：IDL編程實現》這本書，從書名上看就精準地擊中瞭我的需求。我非常看重它“IDL編程實現”的側重點，因為我深知，隻有掌握瞭編程工具，纔能真正地實現自動化、批量化的數據處理，從而大幅提升工作效率。我特彆期待書中能夠針對變化檢測、目標識彆等應用場景，提供詳實的IDL代碼實現方案。比如，在變化檢測方麵，我希望書中能演示如何利用IDL實現影像間的配準，然後通過不同的變化檢測算法（如圖像差值法、變化嚮量分析法等）來識彆地物變化，並能提供相關的評估指標。此外，對於目標識彆，我希望書中能介紹如何利用IDL來提取特徵，並結閤機器學習算法進行目標檢測。這本書的齣現，讓我看到瞭將先進的遙感技術與強大的編程工具相結閤的巨大前景，相信它能為我未來的科研工作帶來質的飛躍。

評分☆☆☆☆☆

在遙感應用研究的實踐中，我常常麵臨著將科研想法轉化為具體數據處理流程的挑戰。理論知識固然重要，但如何在實際操作中靈活運用，纔是衡量一個研究者能力的重要標準。《遙感數字圖像處理教程：IDL編程實現》這本書，恰恰是我一直在尋找的“橋梁”。我特彆期待書中能夠深入講解如何利用IDL實現一些高級的遙感圖像處理技術，例如麵嚮對象影像分析（OBIA）、時序影像分析等。我希望書中能通過具體的IDL代碼，清晰地展示如何將麵嚮對象分割與分類相結閤，從而實現更精細的地物信息提取。在時序影像分析方麵，我則希望能夠學習到如何利用IDL來處理多時相遙感數據，進行植被長勢監測、土地利用動態分析等。這本書不僅僅是提供一個工具的使用說明，更重要的是，它能夠啓發我如何根據不同的研究問題，設計和實現個性化的遙感數據處理流程。這種“授人以漁”式的教學方式，是我對這本書最大的期待。它的齣現，無疑將極大地拓展我在遙感數據處理方麵的技術視野和實踐能力。

評分☆☆☆☆☆

當我翻開《遙感數字圖像處理教程：IDL編程實現》這本書的時候，我感覺自己仿佛打開瞭一扇通往高效遙感數據處理世界的大門。之前，我在進行遙感數據預處理的時候，經常會遇到各種棘手的問題，比如不同影像之間的輻射差異、幾何畸變等等，這些都需要進行精細的校正。而這本書恰恰滿足瞭我在這方麵的迫切需求。我非常看重它在“IDL編程實現”這一部分，這意味著我不再是被動地接受一些既定的處理流程，而是有機會去理解和掌握背後的編程邏輯。我期待書中能詳細介紹如何利用IDL進行輻射定標，如何處理不同傳感器的數據，如何進行大氣校正。尤其是關於傳感器模型和幾何校正的部分，我希望它能通過IDL代碼演示如何實現不同類型的幾何變換，比如多項式模型、RPC模型等，並能解釋這些模型背後的數學原理。更進一步，我希望這本書能引導我如何根據特定的研究區域和傳感器類型，靈活調整IDL代碼，以獲得最準確的處理結果。這種賦能感，是我在閱讀其他相關書籍時很少獲得的。這本書的齣現，讓我看到瞭將理論知識轉化為實際操作的巨大潛力，也讓我對未來開展更深入的遙感研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

對於我這樣一位剛剛接觸遙感領域的研究生來說，《遙感數字圖像處理教程：IDL編程實現》這本書簡直就像一本“救命稻草”。我在學習過程中，經常被各種遙感圖像處理的理論概念搞得頭暈腦脹，尤其是涉及到各種復雜的算法和模型時，更是感覺無從下手。而這本書中“IDL編程實現”的特色，讓我看到瞭將抽象理論轉化為具體操作的可能性。我最期待的是，書中能夠提供清晰、易懂的IDL代碼示例，並且這些示例能夠覆蓋遙感數據處理中的核心環節，例如圖像增強、信息提取、分類等等。我希望能夠通過閱讀這些代碼，理解每一步操作背後的目的和意義，並能夠親手去運行、修改和調試。例如，在圖像分類部分，我希望能看到基於IDL的監督分類和非監督分類的代碼實現，並且能夠理解不同分類算法的優缺點，以及如何選擇閤適的算法。此外，我非常希望這本書能夠指導我如何利用IDL來處理不同種類的遙感數據，比如光學影像、SAR影像等，並能解釋在處理不同類型數據時可能遇到的特殊問題和解決方案。這本書的齣現，讓我覺得遙感圖像處理不再是高不可攀的科學，而是可以通過編程實踐來掌握的實用技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直是我在遙感領域摸索多年的一道曙光！作為一個多年在野外采集數據、又苦於後續處理效率低下的“老炮兒”，我一直渴望有一本既能講透遙感數字圖像處理的理論，又能提供切實可行編程實現方法的書。市麵上不乏理論深邃但代碼晦澀難懂的書籍，也有些工具書羅列瞭函數但缺乏係統性的講解，總讓人覺得隔靴搔癢。而《遙感數字圖像處理教程：IDL編程實現》這本書，從名字上就直擊痛點，讓我看到瞭希望。我尤其期待它在圖像增強、幾何校正、輻射定標、變化檢測等關鍵環節，能給齣清晰的IDL代碼示例，並且能夠解釋為什麼這樣寫，背後的原理是什麼。比如，在圖像增強部分，對於對比度拉伸、直方圖均衡化等方法，我希望書中能用IDL代碼演示如何一步步實現，並且對比不同算法的效果，分析其適用場景。更重要的是，我希望能通過這本書，真正掌握IDL這門語言在遙感數據處理中的強大能力，而不是僅僅停留在“會用”的層麵，而是能夠“用好”、“用活”，甚至能夠根據自己的科研需求，開發齣定製化的處理流程。這本書的齣現，讓我覺得多年的技術瓶頸有望被打破，可以更專注於科學問題的研究，而不是被繁瑣的技術操作所睏擾。

評分☆☆☆☆☆

一般般，主要是看著自己學院老師編寫的纔買的，偏理論，實戰較少。

評分☆☆☆☆☆

圖書有示例程序，很不錯，就是內容還不充足

評分☆☆☆☆☆

包裝太差，直接裝在袋子裏，封麵還被摺瞭一下。

評分☆☆☆☆☆

描述的很多，代碼很少，沒有內容

評分☆☆☆☆☆

對這次京東的購物很是失望，快遞都快一星期還到非常的包裹寄過來差評慢，一個訂單要分n多個

評分☆☆☆☆☆

圖書有示例程序，很不錯，就是內容還不充足

評分☆☆☆☆☆

不錯，做遙感的買這本比泛泛講IDL的強

評分☆☆☆☆☆

經濟實惠特價，不錯的，值

評分☆☆☆☆☆

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