图像对象层次的遥感影像分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈建裕 著

图书标签:

• 遥感影像分析
• 图像处理
• 目标检测
• 层次模型
• 图像分割
• 特征提取
• 模式识别
• 计算机视觉
• 深度学习
• 遥感应用

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030478474

版次：1

商品编码：11908863

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　图像对象层次的高分辨率遥感图像信息获取是近 十年来遥感应用领域的研究前沿。《图像对象层次的遥感影像分析》系统地阐述了高 分辨率遥感图像多尺度分析的基础理论、算法实现、 尺度优化及其应用技术。首先，叙述了面向地理对象 的遥感图像分析方法的发展过程、高分辨率遥感影像 蕴含的地物信息。其后，分析了多种类型的遥感图像 分割算法，重点讲述了多尺度分析方法的理论基础与 技术实现、优分割的尺度问题、集成边缘信息的图 像多尺度分析技术途径等。探讨了利用分割技 术实现图像对象层次的遥感分类和变化检测方法。结 合实际需求，还给出了高分辨率遥感图像应用多尺度 分析的若干案例。
　　本书可供从事遥感测绘、图像处理、地理信息科 学等领域研究的人员和工程技术人员参考使用，也可 作为高等院校相关专业的教学和研究资料。

目录

第1章 绪论
1.1 面向地理对象的遥感图像分析技术
1.1.1 概念
1.1.2 技术背景与历程
1.1.3 GEOBIA思想与特色
1.2 GEOBIA发展与工具软件
1.3 GEOBIA研究进展
1.3.1 分割尺度的选择与优化
1.3.2 面向对象的遥感信息获取
1.3.3 面向对象的遥感变化检测
1.3.4 GEOBIA与地学知识的关联
第2章 影像与图像对象所蕴含的信息
2.1 高空间分辨率遥感影像
2.2 图像对象中蕴含的信息
2.2.1 遥感影像中的物理量
2.2.2 地物波谱信息
2.2.3 图像的颜色信息
2.2.4 纹理信息
2.3 图像对象中的空间信息
2.3.1 几何位置信息
2.3.2 关系特征
2.3.3 形状特征
2.3.4 空间结构信息
2.3.5 空间信息的矢量表达
第3章 图像分割方法
3.1 相似性度量
3.2 图像分割基础
3.3 超像素图像分割
3.4 均值漂移聚类图像分割
3.5 纹理图像分割
3.6 图像混合分割
3.6.1 图像分割预处理
3.6.2 基于分水岭变换的混合分割算法
3.6.3 分割实验与结果分析
第4章 遥感影像多尺度分析技术
4.1 遥感影像多尺度分割算法
4.1.1 多尺度分割算法原理
4.1.2 图像对象的合并
4.2 分割算法优化
4.2.1 波段选择
4.2.2 分割参数选择
4.2.3 分割过程描述
4.3 分割结果分析
4.3.1 分割策略对结果的影响分析
4.3.2 不同地物分割结果分析
4.4 算法的变化
4.4.1 分割中合并代价的计算方法
4.4.2 生长点的选择
4.4.3 合并准则及次序
第5章 集成边缘的多尺度分析
5.1 边缘与多尺度分析
5.2 边缘检测
5.2.1 Canny边缘检测
5.2.2 SUSAN边缘检测
5.2.3 置信度边缘检测
5.3 边缘引导的多尺度分割方法
5.3.1 边缘获取
5.3.2 边缘约束的图像分割
5.3.3 应用案例
第6章 图像对象的最优分割
6.1 最优分割问题
6.2 全局最优分割尺度
6.3 图像对象的最优分割尺度
6.3.1 算法原理
6.3.2 分割过程分析
6.3.3 基于显著性曲线的最优分割结果确定.
6.3.4 基于差异性的图像对象识别
6.4 图像对象可分性理论分析
6.4.1 相邻图斑之间的分类可分性问题
6.4.2 分割过程中显著性差异的变化
第7章 图像分割精度评价
7.1 图像分割精度评价概述
7.2 非监督评价方法
7.2.1 区域内部一致性度量
7.2.2 区域差异性度量
7.2.3 复合度量
7.2.4 基于边界的分割评价
7.3 监督评价方法
7.4 应用案例
第8章 图像对象分类及信息获取
8.1 模糊聚类法
8.2 最邻近分类法
8.3 支持向量机分类法
8.3.1 SVM分类基本原理
8.3.2 SVM分类实现途径
8.3.3 决策树支持向量机的遥感图像分类
8.3.4 案例分析
第9章 基于图像分割的变化检测
9.1 遥感变化检测法
9.1.1 遥感变化检测的一般步骤
9.1.2 遥感变化检测精度评价
9.2 基于图像分割的变化检测概述
9.3 面向图斑的直接遥感变化检测法
9.3.1 区域协方差阵描述子
9.3.2 算法描述
9.4 案例分析
9.4.1 变化检测法对分割尺度的依赖
9.4.2 特征集成影像与图斑协方差阵表
9.4.3 结果讨论
第10章 图像对象层次的变化检测
10.1 相关研究工作
10.2 算法基础
10.3 方法描述
10.4 应用案例
10.4.1 变化检测结果
10.4.2 与常规变化检测方法比较
10.5 讨论与结论
10.5.1 形状变化意味着变化
10.5.2 有意义的图像对象至关重要
第11章 图像对象的形状表达及匹配
11.1 基于轮廓特征的形状匹配
11.1.1 基于图像矩的形状匹配
11.1.2 基于Sh印e Context的形状匹配算法
11.1.3 基于MPHD的形状匹配算法
11.2 云和云的阴影的形状表达及匹配
11.2.1 云与云阴影图像对象获取
11.2.2 云与云阴影图像对象的匹配前处理.
11.2.3 匹配过程优化
11.2.4 云及云阴影替补
参考文献
后记

前言/序言

好的，这是一份关于一本未提及《图像对象层次的遥感影像分析》的图书的详细简介，旨在避免提及该书内容，并力求内容自然、详实。 --- 书名：《先进光学传感器数据处理与地物分类：从像素到场景的深度融合》 作者：[此处可插入虚构作者姓名，例如：王明哲 教授] 出版社：[此处可插入虚构出版社名称，例如：地理信息科学出版社] 出版年份：[此处可插入虚构年份，例如：2024年] --- 图书简介 《先进光学传感器数据处理与地物分类：从像素到场景的深度融合》 是一部全面深入探讨现代光学遥感数据处理前沿技术的专著。本书紧密围绕当前高分辨率、多光谱及高光谱遥感影像的特点，旨在为遥感数据科学家、地理信息系统工程师以及相关领域的研究人员提供一套系统、实用的理论框架与技术指导。本书的叙事脉络清晰，从基础的数据预处理，逐步过渡到复杂的特征提取与场景理解，最终聚焦于面向特定应用的高级分类方法。 第一部分：基础理论与数据预处理的精细化 本书开篇首先对新一代光学遥感平台的传感器特性进行了详尽的梳理，特别是对高空间分辨率（如亚米级）和高光谱分辨率传感器的辐射传输模型与成像机制进行了深入剖析。这部分内容不仅回顾了经典的大气校正方法，更重点引入了近年来发展的基于物理模型的反演技术，旨在最大限度地减小环境因素对地物真实反射率的影响。 随后，数据预处理环节被提升到了一个精细化的层面。我们详细阐述了如何有效处理影像中的噪声，包括条带噪声、随机噪声的抑制技术。在几何校正方面，本书超越了传统的地面控制点（GCP）方法，着重介绍了基于高精度数字地表模型（DSM）和先进的迭代配准算法，以实现更高精度的地理定位。此外，针对不同尺度影像数据的融合需求，本书还专门辟章节讨论了多分辨率图像融合的理论基础与不同融合算法（如小波域融合、基于深度学习的融合方法）的优缺点及适用场景。 第二部分：特征工程的革新与多源数据集成 传统遥感分析往往侧重于光谱特征的挖掘，而本书则将分析的重点扩展到了几何结构、纹理信息及时间序列特征上。 在光谱特征方面，我们不仅复习了常用的指数（NDVI, NDWI等）计算，更深入探讨了高光谱数据的特征降维技术，如最小噪声分离（MNF）变换、波段选择算法，以及如何通过构建面向特定植被或矿物的波段组合，增强目标信息的可分性。 几何与纹理特征的提取是本书的一大亮点。详细介绍了基于形态学操作的特征提取，以及诸如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等经典纹理描述符的数学原理及其在不同地物（如建筑、林冠）识别中的有效性。 更具前瞻性的是，本书深入探讨了多源数据集成的策略。我们不仅讨论了光学数据与激光雷达（LiDAR）点云数据的融合，如何利用LiDAR提供的精确高程信息来辅助光学影像的解译，还探讨了将SAR（合成孔径雷达）数据引入分析流程，利用其对目标物介电常数和粗糙度的敏感性，来弥补纯光学数据的局限性，实现更鲁棒的分类结果。 第三部分：高级地物分类与场景理解 在数据和特征准备就绪后，本书进入了核心的地物分类模块。本书采取了自底向上（从像素到区域）与自顶向下（从场景到对象）相结合的视角，但重点突出了现代数据驱动模型的应用。 监督分类部分，我们详尽对比了传统的最大似然法、支持向量机（SVM）与随机森林（RF）等方法的性能边界。重点章节集中于深度学习在遥感分类中的应用。书中详细解析了卷积神经网络（CNN）的基础架构（如AlexNet、VGG、ResNet）如何被改编以适应遥感影像的独特空间结构。我们不仅介绍了像素级的分类应用，还重点展示了语义分割网络（如U-Net、DeepLab系列）在精确勾勒地物边界方面的优势。 无监督分类与目标识别方面，本书讨论了基于密度的聚类算法，以及如何利用自编码器（Autoencoders）进行特征的无监督学习。对于高分辨率影像，我们探讨了“小样本学习”和“迁移学习”在目标检测中的实际操作流程，这对于缺乏大规模标注数据的特定区域分析尤为重要。 第四部分：质量评估与应用案例分析 高质量的评估是验证分析结果可靠性的基石。本书用一整章的篇幅来规范化地介绍遥感分类结果的质量评估标准，包括混淆矩阵的构建、Kappa系数的解读，以及针对特定应用（如植被健康监测、城市不透水面提取）的专业评估指标。 最后，本书通过多个实际应用案例来巩固理论与技术。这些案例涵盖了从城市扩张监测、农业精细化管理（如作物识别与长势评估），到环境变化（如湿地退化、水体污染）的分析。每个案例都清晰地展示了数据选择、预处理流程、特征工程的选择、模型训练与最终结果的可视化与解释过程。 目标读者： 本书适合高年级本科生、研究生，以及所有从事遥感数据处理、地理信息科学、环境监测和国土资源管理等领域的专业技术人员和研究人员。通过阅读本书，读者将能够构建起一套完整、高效、面向现代遥感数据的分析工具箱，并能有效地将遥感技术应用于解决复杂的现实问题中。 ---

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计和排版质量令人印象深刻，初次翻阅时，那种厚重而扎实的触感，以及内页纸张的细腻质感，都透露出出版方对学术书籍应有品质的坚持。尤其是图文的排布，逻辑性极强，即便是涉及复杂的概念，作者也能巧妙地通过精美的插图和清晰的图示进行辅助说明，使得阅读体验非常流畅。我特别欣赏其中对于理论框架构建的细致打磨，每一个章节的过渡都像是一条精心铺设的道路，自然地将读者从基础概念引导至高阶应用。这不仅仅是一本技术手册，更像是一部结构严谨的学术论著，其对专业术语的精确界定和历史脉络的梳理，为深入理解这一领域奠定了坚实的基础。整体来看，这本书的物质形态和内容组织结构都体现了一种对知识的尊重和对读者的体贴，让人愿意花时间沉浸其中进行系统性的学习。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格是一种非常成熟、克制的学术叙事风格，这在很大程度上保证了信息的纯粹性和准确性。作者的文字精准且富有层次感，几乎没有冗余的修饰性词汇，每一个句子都像是在传递核心信息。这种严谨性对于需要精确理解复杂概念的读者来说是极大的福音，因为它减少了因歧义理解而产生的认知负担。尽管如此，作者在引言和总结部分展现出的对领域挑战的深刻洞察，又为这本严肃的专著注入了一股人文关怀的力量，使得阅读过程虽然需要高度集中注意力，却也充满了智力上的满足感。它要求读者投入心力，但所获得的回报绝对是成正比的。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我深切体会到作者在知识体系构建上的深厚功力与独到见解。它不像市面上某些教材那样，只是将各种技术罗列堆砌，而是非常注重底层逻辑的阐释和不同分析范式之间的内在联系。作者似乎花了大心思去挖掘那些隐藏在不同算法背后的哲学思想，比如在处理数据冗余和信息提取效率时所采取的视角转换，这对于提升读者的“分析思维”而非仅仅是“操作技能”至关重要。我惊喜地发现，许多我过去在实践中感到模糊或难以统一的现象，都在书中找到了一个更宏大、更具解释力的理论框架来承载。这种高屋建瓴的叙事方式，让原本枯燥的数理模型也充满了动态的、可探索的生命力，读完后感觉视野被极大地拓宽了。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的深度和广度对普通读者来说可能构成一定的挑战，但对于有志于在遥感分析领域进行深入研究或高级应用的人士而言，它是一部不可或缺的里程碑式的著作。作者在梳理经典理论的同时，也巧妙地穿插了对新兴方法的批判性审视，这种平衡处理使得全书既有历史的厚重感，又不失时代的锐气。尤其在探讨多源数据融合和知识表示方面的内容，其系统性和前瞻性达到了极高的水准，为后续的研究者指明了重要的研究空白和突破口。这本书的价值在于它成功地构建了一个坚固的、可供不断攀登的知识高地，是值得反复研读和长期参考的专业宝典。

评分☆☆☆☆☆

从实际应用的角度来评价，这本书的价值在于它提供了解决现实问题的“工具箱钥匙”，而非仅仅是一堆生硬的工具说明书。作者没有回避复杂性，反而通过一系列详实且具有代表性的案例研究，展示了如何将抽象的分析框架映射到真实的遥感数据场景中去。特别是关于数据预处理和特征工程部分，其详尽的步骤分解和对潜在陷阱的预警，对于初入该领域的工程师来说，无疑是避免“走弯路”的宝贵经验。更难能可贵的是，书中对不同时间尺度和空间分辨率数据融合的讨论，提供了前瞻性的视角，暗示了未来研究和应用的发展方向，使得这本书的参考价值得以超越当前的即时技术热点，具有更长的生命周期。