圖像對象層次的遙感影像分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳建裕 著

圖書標籤:

• 遙感影像分析
• 圖像處理
• 目標檢測
• 層次模型
• 圖像分割
• 特徵提取
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 深度學習
• 遙感應用

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030478474

版次：1

商品編碼：11908863

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-03-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　圖像對象層次的高分辨率遙感圖像信息獲取是近 十年來遙感應用領域的研究前沿。《圖像對象層次的遙感影像分析》係統地闡述瞭高 分辨率遙感圖像多尺度分析的基礎理論、算法實現、 尺度優化及其應用技術。首先，敘述瞭麵嚮地理對象 的遙感圖像分析方法的發展過程、高分辨率遙感影像 蘊含的地物信息。其後，分析瞭多種類型的遙感圖像 分割算法，重點講述瞭多尺度分析方法的理論基礎與 技術實現、優分割的尺度問題、集成邊緣信息的圖 像多尺度分析技術途徑等。探討瞭利用分割技 術實現圖像對象層次的遙感分類和變化檢測方法。結 閤實際需求，還給齣瞭高分辨率遙感圖像應用多尺度 分析的若乾案例。
　　本書可供從事遙感測繪、圖像處理、地理信息科 學等領域研究的人員和工程技術人員參考使用，也可 作為高等院校相關專業的教學和研究資料。

目錄

第1章 緒論
1.1 麵嚮地理對象的遙感圖像分析技術
1.1.1 概念
1.1.2 技術背景與曆程
1.1.3 GEOBIA思想與特色
1.2 GEOBIA發展與工具軟件
1.3 GEOBIA研究進展
1.3.1 分割尺度的選擇與優化
1.3.2 麵嚮對象的遙感信息獲取
1.3.3 麵嚮對象的遙感變化檢測
1.3.4 GEOBIA與地學知識的關聯
第2章 影像與圖像對象所蘊含的信息
2.1 高空間分辨率遙感影像
2.2 圖像對象中蘊含的信息
2.2.1 遙感影像中的物理量
2.2.2 地物波譜信息
2.2.3 圖像的顔色信息
2.2.4 紋理信息
2.3 圖像對象中的空間信息
2.3.1 幾何位置信息
2.3.2 關係特徵
2.3.3 形狀特徵
2.3.4 空間結構信息
2.3.5 空間信息的矢量錶達
第3章 圖像分割方法
3.1 相似性度量
3.2 圖像分割基礎
3.3 超像素圖像分割
3.4 均值漂移聚類圖像分割
3.5 紋理圖像分割
3.6 圖像混閤分割
3.6.1 圖像分割預處理
3.6.2 基於分水嶺變換的混閤分割算法
3.6.3 分割實驗與結果分析
第4章 遙感影像多尺度分析技術
4.1 遙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 圖像對象的閤並
4.2 分割算法優化
4.2.1 波段選擇
4.2.2 分割參數選擇
4.2.3 分割過程描述
4.3 分割結果分析
4.3.1 分割策略對結果的影響分析
4.3.2 不同地物分割結果分析
4.4 算法的變化
4.4.1 分割中閤並代價的計算方法
4.4.2 生長點的選擇
4.4.3 閤並準則及次序
第5章 集成邊緣的多尺度分析
5.1 邊緣與多尺度分析
5.2 邊緣檢測
5.2.1 Canny邊緣檢測
5.2.2 SUSAN邊緣檢測
5.2.3 置信度邊緣檢測
5.3 邊緣引導的多尺度分割方法
5.3.1 邊緣獲取
5.3.2 邊緣約束的圖像分割
5.3.3 應用案例
第6章 圖像對象的最優分割
6.1 最優分割問題
6.2 全局最優分割尺度
6.3 圖像對象的最優分割尺度
6.3.1 算法原理
6.3.2 分割過程分析
6.3.3 基於顯著性麯綫的最優分割結果確定.
6.3.4 基於差異性的圖像對象識彆
6.4 圖像對象可分性理論分析
6.4.1 相鄰圖斑之間的分類可分性問題
6.4.2 分割過程中顯著性差異的變化
第7章 圖像分割精度評價
7.1 圖像分割精度評價概述
7.2 非監督評價方法
7.2.1 區域內部一緻性度量
7.2.2 區域差異性度量
7.2.3 復閤度量
7.2.4 基於邊界的分割評價
7.3 監督評價方法
7.4 應用案例
第8章 圖像對象分類及信息獲取
8.1 模糊聚類法
8.2 最鄰近分類法
8.3 支持嚮量機分類法
8.3.1 SVM分類基本原理
8.3.2 SVM分類實現途徑
8.3.3 決策樹支持嚮量機的遙感圖像分類
8.3.4 案例分析
第9章 基於圖像分割的變化檢測
9.1 遙感變化檢測法
9.1.1 遙感變化檢測的一般步驟
9.1.2 遙感變化檢測精度評價
9.2 基於圖像分割的變化檢測概述
9.3 麵嚮圖斑的直接遙感變化檢測法
9.3.1 區域協方差陣描述子
9.3.2 算法描述
9.4 案例分析
9.4.1 變化檢測法對分割尺度的依賴
9.4.2 特徵集成影像與圖斑協方差陣錶
9.4.3 結果討論
第10章 圖像對象層次的變化檢測
10.1 相關研究工作
10.2 算法基礎
10.3 方法描述
10.4 應用案例
10.4.1 變化檢測結果
10.4.2 與常規變化檢測方法比較
10.5 討論與結論
10.5.1 形狀變化意味著變化
10.5.2 有意義的圖像對象至關重要
第11章 圖像對象的形狀錶達及匹配
11.1 基於輪廓特徵的形狀匹配
11.1.1 基於圖像矩的形狀匹配
11.1.2 基於Sh印e Context的形狀匹配算法
11.1.3 基於MPHD的形狀匹配算法
11.2 雲和雲的陰影的形狀錶達及匹配
11.2.1 雲與雲陰影圖像對象獲取
11.2.2 雲與雲陰影圖像對象的匹配前處理.
11.2.3 匹配過程優化
11.2.4 雲及雲陰影替補
參考文獻
後記

前言/序言

好的，這是一份關於一本未提及《圖像對象層次的遙感影像分析》的圖書的詳細簡介，旨在避免提及該書內容，並力求內容自然、詳實。 --- 書名：《先進光學傳感器數據處理與地物分類：從像素到場景的深度融閤》 作者：[此處可插入虛構作者姓名，例如：王明哲 教授] 齣版社：[此處可插入虛構齣版社名稱，例如：地理信息科學齣版社] 齣版年份：[此處可插入虛構年份，例如：2024年] --- 圖書簡介 《先進光學傳感器數據處理與地物分類：從像素到場景的深度融閤》 是一部全麵深入探討現代光學遙感數據處理前沿技術的專著。本書緊密圍繞當前高分辨率、多光譜及高光譜遙感影像的特點，旨在為遙感數據科學傢、地理信息係統工程師以及相關領域的研究人員提供一套係統、實用的理論框架與技術指導。本書的敘事脈絡清晰，從基礎的數據預處理，逐步過渡到復雜的特徵提取與場景理解，最終聚焦於麵嚮特定應用的高級分類方法。 第一部分：基礎理論與數據預處理的精細化 本書開篇首先對新一代光學遙感平颱的傳感器特性進行瞭詳盡的梳理，特彆是對高空間分辨率（如亞米級）和高光譜分辨率傳感器的輻射傳輸模型與成像機製進行瞭深入剖析。這部分內容不僅迴顧瞭經典的大氣校正方法，更重點引入瞭近年來發展的基於物理模型的反演技術，旨在最大限度地減小環境因素對地物真實反射率的影響。 隨後，數據預處理環節被提升到瞭一個精細化的層麵。我們詳細闡述瞭如何有效處理影像中的噪聲，包括條帶噪聲、隨機噪聲的抑製技術。在幾何校正方麵，本書超越瞭傳統的地麵控製點（GCP）方法，著重介紹瞭基於高精度數字地錶模型（DSM）和先進的迭代配準算法，以實現更高精度的地理定位。此外，針對不同尺度影像數據的融閤需求，本書還專門闢章節討論瞭多分辨率圖像融閤的理論基礎與不同融閤算法（如小波域融閤、基於深度學習的融閤方法）的優缺點及適用場景。 第二部分：特徵工程的革新與多源數據集成 傳統遙感分析往往側重於光譜特徵的挖掘，而本書則將分析的重點擴展到瞭幾何結構、紋理信息及時間序列特徵上。 在光譜特徵方麵，我們不僅復習瞭常用的指數（NDVI, NDWI等）計算，更深入探討瞭高光譜數據的特徵降維技術，如最小噪聲分離（MNF）變換、波段選擇算法，以及如何通過構建麵嚮特定植被或礦物的波段組閤，增強目標信息的可分性。 幾何與紋理特徵的提取是本書的一大亮點。詳細介紹瞭基於形態學操作的特徵提取，以及諸如灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等經典紋理描述符的數學原理及其在不同地物（如建築、林冠）識彆中的有效性。 更具前瞻性的是，本書深入探討瞭多源數據集成的策略。我們不僅討論瞭光學數據與激光雷達（LiDAR）點雲數據的融閤，如何利用LiDAR提供的精確高程信息來輔助光學影像的解譯，還探討瞭將SAR（閤成孔徑雷達）數據引入分析流程，利用其對目標物介電常數和粗糙度的敏感性，來彌補純光學數據的局限性，實現更魯棒的分類結果。 第三部分：高級地物分類與場景理解 在數據和特徵準備就緒後，本書進入瞭核心的地物分類模塊。本書采取瞭自底嚮上（從像素到區域）與自頂嚮下（從場景到對象）相結閤的視角，但重點突齣瞭現代數據驅動模型的應用。 監督分類部分，我們詳盡對比瞭傳統的最大似然法、支持嚮量機（SVM）與隨機森林（RF）等方法的性能邊界。重點章節集中於深度學習在遙感分類中的應用。書中詳細解析瞭捲積神經網絡（CNN）的基礎架構（如AlexNet、VGG、ResNet）如何被改編以適應遙感影像的獨特空間結構。我們不僅介紹瞭像素級的分類應用，還重點展示瞭語義分割網絡（如U-Net、DeepLab係列）在精確勾勒地物邊界方麵的優勢。 無監督分類與目標識彆方麵，本書討論瞭基於密度的聚類算法，以及如何利用自編碼器（Autoencoders）進行特徵的無監督學習。對於高分辨率影像，我們探討瞭“小樣本學習”和“遷移學習”在目標檢測中的實際操作流程，這對於缺乏大規模標注數據的特定區域分析尤為重要。 第四部分：質量評估與應用案例分析 高質量的評估是驗證分析結果可靠性的基石。本書用一整章的篇幅來規範化地介紹遙感分類結果的質量評估標準，包括混淆矩陣的構建、Kappa係數的解讀，以及針對特定應用（如植被健康監測、城市不透水麵提取）的專業評估指標。 最後，本書通過多個實際應用案例來鞏固理論與技術。這些案例涵蓋瞭從城市擴張監測、農業精細化管理（如作物識彆與長勢評估），到環境變化（如濕地退化、水體汙染）的分析。每個案例都清晰地展示瞭數據選擇、預處理流程、特徵工程的選擇、模型訓練與最終結果的可視化與解釋過程。 目標讀者： 本書適閤高年級本科生、研究生，以及所有從事遙感數據處理、地理信息科學、環境監測和國土資源管理等領域的專業技術人員和研究人員。通過閱讀本書，讀者將能夠構建起一套完整、高效、麵嚮現代遙感數據的分析工具箱，並能有效地將遙感技術應用於解決復雜的現實問題中。 ---

評分☆☆☆☆☆

這本書的語言風格是一種非常成熟、剋製的學術敘事風格，這在很大程度上保證瞭信息的純粹性和準確性。作者的文字精準且富有層次感，幾乎沒有冗餘的修飾性詞匯，每一個句子都像是在傳遞核心信息。這種嚴謹性對於需要精確理解復雜概念的讀者來說是極大的福音，因為它減少瞭因歧義理解而産生的認知負擔。盡管如此，作者在引言和總結部分展現齣的對領域挑戰的深刻洞察，又為這本嚴肅的專著注入瞭一股人文關懷的力量，使得閱讀過程雖然需要高度集中注意力，卻也充滿瞭智力上的滿足感。它要求讀者投入心力，但所獲得的迴報絕對是成正比的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀設計和排版質量令人印象深刻，初次翻閱時，那種厚重而紮實的觸感，以及內頁紙張的細膩質感，都透露齣齣版方對學術書籍應有品質的堅持。尤其是圖文的排布，邏輯性極強，即便是涉及復雜的概念，作者也能巧妙地通過精美的插圖和清晰的圖示進行輔助說明，使得閱讀體驗非常流暢。我特彆欣賞其中對於理論框架構建的細緻打磨，每一個章節的過渡都像是一條精心鋪設的道路，自然地將讀者從基礎概念引導至高階應用。這不僅僅是一本技術手冊，更像是一部結構嚴謹的學術論著，其對專業術語的精確界定和曆史脈絡的梳理，為深入理解這一領域奠定瞭堅實的基礎。整體來看，這本書的物質形態和內容組織結構都體現瞭一種對知識的尊重和對讀者的體貼，讓人願意花時間沉浸其中進行係統性的學習。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的深度和廣度對普通讀者來說可能構成一定的挑戰，但對於有誌於在遙感分析領域進行深入研究或高級應用的人士而言，它是一部不可或缺的裏程碑式的著作。作者在梳理經典理論的同時，也巧妙地穿插瞭對新興方法的批判性審視，這種平衡處理使得全書既有曆史的厚重感，又不失時代的銳氣。尤其在探討多源數據融閤和知識錶示方麵的內容，其係統性和前瞻性達到瞭極高的水準，為後續的研究者指明瞭重要的研究空白和突破口。這本書的價值在於它成功地構建瞭一個堅固的、可供不斷攀登的知識高地，是值得反復研讀和長期參考的專業寶典。

評分☆☆☆☆☆

從實際應用的角度來評價，這本書的價值在於它提供瞭解決現實問題的“工具箱鑰匙”，而非僅僅是一堆生硬的工具說明書。作者沒有迴避復雜性，反而通過一係列詳實且具有代錶性的案例研究，展示瞭如何將抽象的分析框架映射到真實的遙感數據場景中去。特彆是關於數據預處理和特徵工程部分，其詳盡的步驟分解和對潛在陷阱的預警，對於初入該領域的工程師來說，無疑是避免“走彎路”的寶貴經驗。更難能可貴的是，書中對不同時間尺度和空間分辨率數據融閤的討論，提供瞭前瞻性的視角，暗示瞭未來研究和應用的發展方嚮，使得這本書的參考價值得以超越當前的即時技術熱點，具有更長的生命周期。

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本書的過程中，我深切體會到作者在知識體係構建上的深厚功力與獨到見解。它不像市麵上某些教材那樣，隻是將各種技術羅列堆砌，而是非常注重底層邏輯的闡釋和不同分析範式之間的內在聯係。作者似乎花瞭大心思去挖掘那些隱藏在不同算法背後的哲學思想，比如在處理數據冗餘和信息提取效率時所采取的視角轉換，這對於提升讀者的“分析思維”而非僅僅是“操作技能”至關重要。我驚喜地發現，許多我過去在實踐中感到模糊或難以統一的現象，都在書中找到瞭一個更宏大、更具解釋力的理論框架來承載。這種高屋建瓴的敘事方式，讓原本枯燥的數理模型也充滿瞭動態的、可探索的生命力，讀完後感覺視野被極大地拓寬瞭。