高光谱遥感图像处理与应用/信息科学技术学术著作丛书 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘代志 等 著

图书标签:

• 高光谱遥感
• 遥感图像处理
• 图像处理
• 信息科学
• 应用研究
• 光谱分析
• 数据挖掘
• 模式识别
• 地球科学
• 精准农业

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030499684

版次：01

商品编码：12054462

包装：平装

丛书名： 信息科学技术学术著作丛书

开本：32开

出版时间：2016-10-01

用纸：胶版纸

页数：244

正文语种：中文

内容简介

　　《高光谱遥感图像处理与应用》是一部关于高光谱遥感图像处理与应用的科研论著。全书包括七章，主要内容有高光谱遥感数据的采集与处理，高光谱数据的波段选择，高光谱数据的降维处理，高光谱数据的端元提取和混合像元的解混，以及基于高光谱遥感图像数据的目标探测和异常检测及伪装识别等。各章节介绍的理论和方法，用实例进行了验证和阐述，并结合了当前的前沿研究情况，旨在为读者提供实用的工具，介绍发展动态。
　　本书可作为高等院校遥感、测绘、地理信息和精准农业等专业的本科生和研究生的教学用书，也可供相关科

目录

《信息科学技术学术著作丛书》序
前言
第1章 绪论
1.1 高光谱遥感成像原理及特点
1.2 高光谱成像技术
1.3 高光谱遥感图像波段选择与降维技术
1.3.1 波段选择方法概述
1.3.2 国外高光谱波段选择研究现状
1.3.3 国内高光谱波段选择研究现状
1.4 高光谱图像目标检测技术
1.5 高光谱图像混合像元分解技术
参考文献
第2章 高光谱数据获取
2.1 引言
2.2 野外数据采集
……

图书名称：深度学习在计算机视觉中的前沿应用与实践 作者： 张伟、李明、王芳 出版社： 电子工业出版社 丛书： 前沿人工智能技术系列 --- 图书简介 本书深入探讨了近年来深度学习技术在计算机视觉领域取得的突破性进展，并聚焦于当前最前沿的应用实例与实际操作方法。内容涵盖了从基础理论构建到复杂系统实现的完整流程，旨在为计算机视觉、人工智能、模式识别等领域的科研人员、工程师及高年级学生提供一本兼具理论深度与实践指导价值的参考资料。 全书共分为八个章节，逻辑清晰，层层递进。 第一部分：深度学习与视觉基础回顾 (第1章至第2章) 第1章：深度学习基础与卷积网络演进 本章首先回顾了深度学习的核心概念，包括反向传播算法、优化器（如Adam、RMSProp）的选择与调优策略。重点阐述了卷积神经网络（CNN）的结构演变，从经典的LeNet、AlexNet到现代的GoogLeNet、ResNet以及DenseNet的创新点。特别分析了残差连接、批标准化（Batch Normalization）等关键技术如何有效解决了深层网络的梯度消失和特征冗余问题。本章还探讨了Transformer架构在视觉任务中的初步应用探索，为后续章节打下理论基础。 第2章：经典计算机视觉任务的深度学习重构 本章聚焦于深度学习如何革新传统的计算机视觉任务。详细介绍了图像分类的最新进展，包括高效的轻量级网络设计（如MobileNet系列）及其在移动端和边缘计算设备上的部署优化。在目标检测方面，本书深入剖析了基于两阶段（如Faster R-CNN及其变体）和单阶段（如YOLO系列v4/v5/v7，SSD）检测器的原理差异、性能权衡及NMS（非极大值抑制）策略的改进。同时，对语义分割（FCN、U-Net、DeepLab系列）和实例分割（Mask R-CNN）的特征融合机制进行了详尽的数学描述和代码示例解析。 第二部分：前沿视觉模型与技术深度剖析 (第3章至第5章) 第3章：生成对抗网络（GAN）的理论与高级应用 本章全面解析了生成对抗网络的核心机制，包括判别器和生成器之间的博弈论基础。重点介绍了WGAN、CycleGAN、StyleGAN等高保真图像生成模型的结构创新，特别是如何通过改进损失函数或引入风格迁移模块来提升生成图像的真实感和多样性。实践部分提供了使用PyTorch框架实现高分辨率图像合成的详细步骤，并讨论了GAN在数据增强、图像修复和超分辨率重建中的应用案例分析。 第4章：视觉领域的自监督与对比学习 随着标注数据成本的急剧上升，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）成为研究热点。本章详细介绍了SSL的两种主要范式：基于对比学习（Contrastive Learning）的方法（如SimCLR、MoCo）和基于生成/重构的方法（如自编码器、掩码图像建模MAE）。深入分析了如何设计有效的“代理任务”来捕获图像的内在语义信息，从而在无标签数据上预训练出性能优越的特征提取器，并探讨了预训练模型在下游任务（如Few-Shot Learning）上的迁移效果。 第5章：Transformer架构在视觉任务中的融合与优化 本章专门探讨了Vision Transformer (ViT) 及其后续改进（如Swin Transformer）如何挑战CNN的主导地位。详细解释了Patch Embedding、多头自注意力机制（Multi-Head Self-Attention）在处理全局依赖性上的优势。对于计算复杂度较高的Transformer，本章引入了局部注意力机制、分层设计等优化策略，并展示了它们在复杂场景理解、视频分析以及3D点云处理中的实际应用效果。 第三部分：深度视觉系统的实践、部署与未来趋势 (第6章至第8章) 第6章：多模态数据融合与跨域适应 现代计算机视觉往往需要处理复杂的、多源异构数据。本章专注于如何有效地融合视觉信息与其他模态（如文本、LiDAR点云、红外等）。讨论了融合策略（早期融合、晚期融合、中间特征融合）的优缺点，并着重介绍了跨域适应（Domain Adaptation）技术，特别是无监督领域适应方法，以解决模型在源域训练后在目标域性能下降的问题。 第7章：可解释性、鲁棒性与安全性 随着深度学习模型被部署到关键决策领域，模型的可解释性（XAI）和鲁棒性变得至关重要。本章介绍了解释模型决策的常用技术，如Grad-CAM、SHAP值等，帮助用户理解网络内部的推理过程。同时，深入分析了对抗性攻击（Adversarial Attacks）的原理，并探讨了针对这些攻击的防御策略，例如对抗性训练和模型蒸馏，以增强系统的安全性和可靠性。 第8章：高效部署与边缘计算优化 本章关注如何将训练好的复杂模型高效地部署到实际生产环境。内容包括模型量化（如INT8量化）、模型剪枝（Pruning）技术，以及使用ONNX、TensorRT等推理引擎进行性能加速的实践指南。通过详细的案例分析，展示了如何在资源受限的嵌入式系统或移动设备上实现高吞吐量的实时视觉处理。最后，对未来十年视觉技术的发展方向，如神经渲染、神经辐射场（NeRF）的应用前景进行了展望。 --- 目标读者： 深入学习和研究深度学习在图像和视频处理中应用的工程师、研究生及科研人员。 配套资源： 书中所有代码示例均基于Python 3.9+及主流深度学习框架（PyTorch为主），并提供了完整的GitHub仓库链接，方便读者同步调试和实践。 本书通过详尽的理论阐述、最新的模型结构剖析以及大量的实际操作指导，力求成为深度学习视觉技术领域一本权威、实用的工具书。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对地理信息科学和遥感技术有浓厚兴趣的爱好者，我一直在寻找能够系统性、深入性地介绍某一遥感技术方向的专业书籍。《高光谱遥感图像处理与应用》这个书名，一下子就抓住了我的注意力。首先，“高光谱遥感”这几个字就表明了其技术前沿性和独特性，它意味着比传统多光谱遥感拥有更丰富、更精细的光谱信息，这无疑为地物识别和分析提供了更大的潜力。其次，“图像处理与应用”的组合，清晰地勾勒了本书的两大核心内容。我猜想，“图像处理”部分会详细讲解高光谱数据在采集、预处理（如辐射校正、大气校正、几何校正）、特征提取（如光谱指数、维度约简、光谱匹配）以及分类识别（如监督分类、非监督分类、机器学习、深度学习算法在地物分类中的应用）等方面的关键技术和方法，这部分内容对我来说是理解高光谱遥感核心技术的基础。而“应用”部分，则是我更关注的，这本书会不会探讨高光谱遥感在诸如矿产资源勘探、环境监测（水体、大气、土壤）、农作物估产与监测、森林资源调查、甚至城市热岛效应分析等众多领域的具体实践案例？我期待书中能够通过翔实的案例，展示高光谱遥感如何有效地解决实际问题，并展望其未来的发展趋势。这本书的出现，为我提供了一个深入了解和掌握高光谱遥感技术的宝贵机会，相信它能为我打开一扇新的科学视野。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期关注信息科学技术前沿发展的读者，我一直对遥感技术的发展及其在各个领域的应用前景抱有浓厚的兴趣。当看到《高光谱遥感图像处理与应用》这本书时，我立刻感受到了其内容的深度和专业性。这本书的定位非常明确，属于“信息科学技术学术著作丛书”，这预示着它将为读者提供扎实、系统、权威的学术内容。从书名来看，它将高光谱遥感图像的“处理”与“应用”紧密结合，这是一种非常务实的做法。我设想，在“处理”方面，书中必然会详细介绍如何从海量的原始高光谱数据中提取有价值的信息，这可能包括但不限于数据预处理（如辐射定标、大气校正）、特征提取（如光谱指数、光谱库匹配、维度约简技术）、以及最终的图像分类与目标识别。我尤其期待书中能够深入探讨高光谱数据在特征提取上的独特优势，例如如何利用其连续、精细的光谱信息来区分极其相似的物质或地物类型。而在“应用”方面，我非常好奇书中会涵盖哪些具体的领域。是会侧重于环境监测，比如水体质量分析、土壤类型划分、植被健康评估？还是会涉及资源勘探，例如矿产识别、油气藏探测？亦或是会关注农业生产，例如作物分类、长势监测、病虫害预警？这本书的出现，为我提供了一个深入了解高光谱遥感技术在实际中发挥作用的绝佳机会，我希望它能够帮助我构建一个更全面、更清晰的知识体系。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对地球观测技术充满好奇的学习者，平时也关注着一些与环境和资源相关的科学进展。高光谱遥感这个概念对我来说既熟悉又陌生，知道它比我们眼睛看到的光谱更丰富，能够捕捉到更多细节，但具体如何实现以及能做什么，就知之甚少了。《高光谱遥感图像处理与应用》这本书，从书名上看，直击了核心问题。我理解，“处理”部分大概会讲到如何将原始的遥感数据变成可以直接分析的形式，比如去噪、校正等等，这就像把原材料加工成半成品。而“应用”部分，则是我最期待的，它应该会展示这些“半成品”是如何被用来解决现实世界中的问题的。我脑海里会浮现出很多画面：在广袤的农田上空，飞机或卫星带着高光谱相机飞过，然后通过分析传回的数据，就能知道哪些地方的作物长得好，哪些地方需要施肥，甚至能提前预警病虫害的发生。又或者在偏远的山区，通过高光谱遥感，就能识别出隐藏的矿产资源，大大降低了勘探的成本和难度。这本书会不会像一本“工具箱”，里面不仅有高光谱遥感这项“工具”的详细介绍，还包含了各种“用法”说明和“成功案例”。我特别希望它能用比较易懂的方式，解释一些复杂的技术概念，让我这个非专业人士也能窥其门径，了解这项技术是如何改变我们认识和利用地球的。

评分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，正在进行遥感相关的课题研究，一直在寻找一本能够系统梳理高光谱遥感技术发展脉络，并且提供深入技术解析的教材。这本书的名字《高光谱遥感图像处理与应用》正中下怀。从书名来看，它显然不是那种泛泛而谈的科普读物，而是要深入到“处理”和“应用”这两个核心环节。我猜想，在“处理”的部分，会详细介绍不同类型的噪声去除方法、辐射定标、大气校正、几何校正等基础但至关重要的预处理步骤。更重要的是，我期待看到书中能够详细讲解高光谱遥感的独特性，比如如何利用其丰富的光谱信息进行特征提取，例如光谱指数、主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、以及一些更先进的降维技术。关于分类算法，我希望能看到经典的有监督和无监督分类方法（如支持向量机SVM、随机森林RF、ISODATA等）在高光谱数据上的具体应用和优劣分析，甚至可能包含一些深度学习模型（如CNN、RNN）在高光谱图像分类中的最新进展。而在“应用”部分，我期望书中能涵盖多个重要领域，例如地质矿产资源勘探（识别特定矿物）、农业监测（作物类型识别、长势监测、病虫害诊断）、环境科学（水体富营养化监测、土壤类型划分、植被覆盖变化分析）、甚至城市规划和灾害评估等。我很想知道书中是如何将复杂的处理算法与具体的应用场景相结合的，是否提供了详细的案例研究和数据分析流程，这将对我自己的研究工作提供极大的理论指导和实践参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透露出一种沉稳而专业的学术气息，封面上“高光谱遥感图像处理与应用”几个大字，旁边辅以“信息科学技术学术著作丛书”的标识，让人立刻明白这是一本面向专业领域、深入探讨特定技术的书籍。我本人虽然不是遥感领域的专家，但对前沿科技一直抱有浓厚兴趣，尤其是那些能够直接应用于实际解决问题的技术。高光谱遥感，光听名字就觉得它蕴含着巨大的潜力，能够捕捉到我们肉眼无法看到的更多信息，这对于环境监测、资源勘探、甚至农业生产的精细化管理，都可能带来革命性的改变。这本书的出现，无疑为我这样希望了解这一领域前沿进展的读者提供了一个绝佳的窗口。我尤其期待书中能够详细阐述高光谱遥感图像是如何采集的，其与传统多光谱遥感的区别在哪里，以及在数据预处理、特征提取、分类识别等关键处理环节，有哪些创新的方法和成熟的技术。同时，书中“应用”二字也深深吸引了我，我希望能看到具体的案例分析，了解高光谱遥感在哪些实际场景中已经发挥了重要作用，以及未来可能的发展方向。例如，在环境保护方面，它能否帮助我们更精准地识别污染源，监测植被健康状况；在农业领域，它能否指导农民进行精准施肥、灌溉，提高作物产量和品质。总而言之，这本书给我一种感觉，它不仅是理论的堆砌，更是一种连接理论与实践的桥梁，能够让我看到高光谱遥感技术如何从实验室走向广阔的应用天地。