星载雷达干涉测量及时间序列分析的原理方法与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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陈富龙，林珲，程世来 著

图书标签:

• 星载雷达
• 干涉测量
• InSAR
• 时间序列分析
• 雷达遥感
• 地表形变
• 地球物理
• 信号处理
• GIS
• 遥感应用

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030370204

版次：31

商品编码：12308213

包装：平装

丛书名： 地球观测与导航技术

开本：16开

出版时间：2018-02-01

页数：168

正文语种：中文

内容简介

本书从星载合成孔径雷达发展历程出发，采取理论阐述、案例分析、实践验证相结合方式，系统地介绍了雷达干涉原理、相干处理误差源、时间序列雷达干涉；以干涉大气分析、地物分类、地形信息提取、潜在滑坡监测、大型人工线状地物、大范围城市群地表形变反演应用为例．提出了对应的处理方法和改善模型。

《遥感图像处理与信息提取》 内容简介 本书深入探讨遥感图像处理的核心技术与信息提取的先进方法，旨在为相关领域的研究人员、工程师及学生提供一套系统、详实的理论框架与实践指南。全书内容围绕遥感数据的获取、预处理、增强、分类、变化检测、三维建模以及应用等关键环节展开，力求全面展现遥感技术在地理空间信息服务中的强大能力。 第一篇 遥感基础与数据获取 本篇首先回顾了遥感的基本原理，包括电磁波与地物的相互作用、遥感平台的类型（如卫星、航空器、无人机）及其各自的特点和优势。重点介绍了不同光谱范围（可见光、近红外、热红外、微波等）的遥感数据特点及其对地物信息敏感度的影响。随后，详细阐述了各类遥感数据的获取流程，从传感器类型、成像机制到数据产品格式（如TIFF, GeoTIFF, HDF, NetCDF等），为读者构建扎实的理论基础。此外，本篇还将简要介绍全球及国家层面的重要遥感卫星星座及其数据特性，使读者对当前主流的遥感数据资源有初步了解。 第二篇 遥感图像预处理与增强 预处理是遥感图像分析的首要步骤，其质量直接影响后续信息提取的精度。本篇将详尽阐述各项关键预处理技术： 辐射定标（Radiometric Calibration）：介绍将原始数字量转换为具有物理意义的辐射亮度或反射率的过程，包括太阳天顶角、大气透过率、地表反射率等概念的计算方法，以及不同传感器定标模型的应用。 几何校正（Geometric Correction）：讲解去除图像几何畸变，实现图像与地理坐标系精确匹配的技术。包括系统几何校正（利用传感器和平台姿态信息）和人为几何校正（利用控制点）。重点介绍多项式模型、共线方程模型等校正模型及其参数推算方法。 大气校正（Atmospheric Correction）：阐述大气对遥感信号的影响（吸收、散射），以及去除大气影响、获得地表真实反射率的方法。将详细介绍基于辐射传输模型（如MODTRAN, 6S）的方法、经验型算法（如FLAASH, FLA）以及相对辐射定标等技术。 噪声抑制（Noise Reduction）：介绍各种遥感图像中常见的噪声类型（如斑点噪声、条带噪声、高斯噪声）及其成因，并详细讲解针对这些噪声的滤波算法，包括空间域滤波（如均值滤波、中值滤波、高斯滤波、Lee滤波、Frost滤波）和变换域滤波（如小波变换滤波）。 图像增强（Image Enhancement）：旨在改善图像的视觉质量，突出地物特征。本篇将介绍多种增强技术，包括线性拉伸、非线性拉伸（如直方图均衡化、对比度拉伸）、影像融合（如 IHS变换、PCA融合、小波融合）以及空间滤波（锐化、平滑）等，并分析其适用场景。 第三篇 遥感图像分类与特征提取 分类是遥感图像信息提取的核心任务，旨在将图像划分为不同的地物类别。本篇将系统介绍各类分类方法，并重点关注特征提取。 监督分类（Supervised Classification）：详细介绍基于训练样本的分类器。 统计学习方法：包括最大似然法、最小距离法、马氏距离法等。 机器学习方法：深入讲解支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、决策树（Decision Tree）等在遥感分类中的应用，包括模型构建、参数优化和分类结果的评价。 深度学习方法：介绍卷积神经网络（CNN）、U-Net等在遥感图像语义分割和对象识别中的最新进展，重点讲解网络结构设计、损失函数选择、数据增强策略等。 非监督分类（Unsupervised Classification）：介绍无需训练样本的聚类方法，如K-means、ISODATA等，并讨论其结果的后处理和解释。 特征提取（Feature Extraction）：为了提高分类精度和效率，需要提取能够有效区分不同地物的特征。本篇将涵盖： 光谱特征：如反射率曲线形状、特定波段组合、植被指数（NDVI, EVI, SAVI等）、水体指数、土壤指数等。 纹理特征：介绍基于灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等提取纹理特征的方法。 形态特征：讲解基于形状、大小、连通性等几何特征的提取。 时序特征：在第三篇之后，也将进一步阐述如何从多时相遥感数据中提取与时间变化相关的特征。 分类精度评价（Classification Accuracy Assessment）：介绍混淆矩阵（Confusion Matrix）、Kappa系数、总体精度、用户精度、生产者精度等评价指标，以及基于这些指标的分析方法。 第四篇 遥感图像变化检测 变化检测是监测地表覆盖、生态环境、城市发展等动态过程的关键技术。本篇将系统介绍各种变化检测算法。 变化检测的基本原理：包括变化检测的时空要求、影响因素等。 基于图像代数的方法：如图像相减、图像比值、差值合成等，及其优缺点。 基于分类的方法：分别对不同时相的图像进行分类，然后比较分类结果。 基于对象的方法：首先对图像进行分割，然后比较不同时相中对象的属性变化。 基于深度学习的方法：介绍用于变化检测的先进深度学习模型，如Siamese网络、U-Net变体等，重点关注如何提取时空特征以捕捉细微变化。 变化检测结果的后处理与解释：包括变化区域的提取、变化类型的分类、变化速率的计算等。 第五篇 遥感影像融合与三维建模 遥感影像融合（Image Fusion）：旨在将来自不同传感器或同一传感器的多源遥感数据进行融合，以获得更丰富、更精确的空间信息。本篇将介绍： 不同空间分辨率的融合：如全色与多光谱影像的融合（P+XS融合），常用算法如IHS、PCA、Gram-Schmidt、Wavelet等。 不同光谱分辨率的融合：如高光谱与多光谱影像的融合。 不同时间分辨率的融合：如利用低分辨率数据增强高分辨率数据的时空信息。 深度学习在影像融合中的应用。 遥感影像三维建模（3D Modeling）：利用遥感数据构建地物的三维模型，以实现更直观的空间分析。 基于立体像对的三维重建：利用多视图影像进行视差计算，生成数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）。 基于倾斜摄影的三维建模：利用倾斜摄影技术获取不同角度的影像，生成精细的三维模型。 LiDAR数据的三维建模：介绍LiDAR点云数据的处理与三维模型构建。 三维模型的应用：如城市规划、地形分析、灾害评估等。 第六篇 遥感应用 本篇将结合前几篇介绍的技术，展示遥感技术在各个领域的实际应用。 土地覆盖与土地利用监测：利用分类、变化检测技术监测土地利用结构和变化。 城市环境监测与规划：包括城市扩张监测、城市热岛效应分析、绿地覆盖分析、建筑物提取等。 农业遥感：作物识别、长势监测、产量估算、病虫害监测、精准农业应用。 林业遥感：森林资源调查、森林火灾监测、病虫害预警、森林生态系统健康评估。 水体监测与管理：水体范围提取、水质评价（如叶绿素a、浊度）、内涝监测、水资源管理。 地质与灾害监测：地质构造解译、滑坡、地震、洪水、火山等灾害的监测与评估。 环境监测与生态评价：植被覆盖度、生态环境退化监测、空气污染（如PM2.5）估算、土壤侵蚀监测。 海洋遥感：海冰监测、赤潮监测、海洋污染监测、渔业资源调查。 附录 常用遥感软件介绍：如ENVI, ERDAS IMAGINE, ArcGIS, QGIS, Google Earth Engine等。 遥感数据处理流程示例：提供几个典型应用的完整数据处理流程。 术语表：对书中出现的专业术语进行解释。 本书结构清晰，逻辑严谨，理论与实践相结合，既有对基础原理的深入剖析，也有对前沿技术的介绍。力求通过本书的学习，读者能够掌握遥感图像处理与信息提取的关键技术，并能将其应用于解决实际问题，为遥感科学与技术的发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

作为一个初学者，我对星载雷达干涉测量（InSAR）这个领域知之甚少，这本书的书名似乎提供了一个非常棒的起点。我通常在接触一个新的技术领域时，最希望找到一本能够循序渐进、由浅入深的书籍。这本书的标题，特别是“原理方法与应用”这几个字，给我一种它会涵盖从基础概念到实际操作的全面介绍的感觉。我设想它会从InSAR最基本的工作原理讲起，比如电磁波与地表的相互作用，以及如何通过两次雷达观测的相位差来检测地表微小变化。然后，它可能会逐步深入到更复杂的方法论，例如如何处理大气延迟、轨道误差等影响测量精度的因素，以及如何进行形变速率的估计和异常检测。最让我兴奋的是“应用”部分，我非常好奇InSAR在实际中有哪些令人惊叹的用途，比如监测地震后的地表形变、评估滑坡的稳定性、追踪城市沉降的趋势，甚至是用它来研究古气候变化。这本书的完整性，从原理到实践的应用，让我觉得它很可能成为我入门InSAR领域的最佳指南，帮助我建立起系统性的知识框架。

评分☆☆☆☆☆

我是一名地质学背景的研究生，长期以来一直在寻找一本能够将InSAR技术与时间序列分析相结合的书籍，以期更好地理解和解释地表形变现象。这本书的书名《星载雷达干涉测量及时间序列分析的原理方法与应用》完美契合了我的研究需求。我尤其关注其“时间序列分析”的部分，因为仅仅获取形变数据是不够的，关键在于如何从这些数据中提取有意义的地质信息。我希望这本书能够详细介绍各种时间序列模型，例如ARIMA、卡尔曼滤波，甚至是一些更先进的机器学习方法，以及它们如何被应用于InSAR数据处理，以提升形变监测的精度和可靠性。我非常想了解如何利用这些方法来识别周期性形变（如季节性变化）和非周期性形变（如突发性形变），以及如何将这些形变趋势与地质构造、断层活动、岩浆活动等内在的地质过程联系起来。书中提及的“应用”部分，我也期待它能提供一些具体的案例研究，展示InSAR时间序列分析在解决实际地质问题中的强大能力，比如预测地震风险、监测火山爆发前兆，或者评估地热资源的开发潜力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我眼前一亮，因为我一直对星载雷达干涉测量（InSAR）及其在时间序列分析中的应用感到好奇，但苦于找不到一本既有深度又能通俗易懂的书籍。我常常在想，究竟是什么样的技术能够让一架架卫星在太空中精准地测量地表形变？它又是如何通过连续的观测数据，揭示出地球表面那些细微却至关重要的变化，比如地壳的隆升、沉降，或是冰川的融化？这本书的书名恰好点出了这些核心问题，让我对它充满了期待。我希望这本书能够详细地阐述InSAR的基本原理，例如干涉图的生成、相位解缠以及形变场的提取等关键步骤。更重要的是，我希望它能深入讲解如何利用时间序列分析技术，将一系列的InSAR数据串联起来，从而捕捉地表形变的动态过程。这不仅仅是技术的堆叠，更是对地球系统运动规律的科学探索。比如，我特别想了解如何通过分析形变的时间序列，来区分不同的形变驱动机制，是构造活动、地下水抽取、还是火山活动？这本书的出现，无疑为我打开了一扇了解这些前沿科学研究的大门。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的书名时，我立刻联想到自己在工作中遇到的一个难题。我是一名水利工程师，在处理大型水库或地下水抽取区域的沉降监测时，常常面临数据精度不高、时效性不足的问题。星载雷达干涉测量（InSAR）听起来是一种非常有前景的技术，能够提供大范围、高精度的地表形变信息，而“时间序列分析”则意味着可以持续监测和预测形变趋势。我迫切地希望这本书能详细介绍InSAR技术如何应用于水文地质领域，例如如何利用它来监测水库大坝的变形、评估地下水抽取导致的地面沉降，甚至是用它来监测土壤侵蚀和地下溶洞的形成。我特别关注的是书中是否会提供关于如何将InSAR数据与实际工程应用相结合的指导，比如如何根据监测到的形变速率来调整水库运行调度，或者如何为地下工程的安全设计提供依据。书中对“原理方法”的提及，也让我期待它能深入讲解InSAR数据处理的细节，以及如何处理诸如大气延迟、地形影响等可能干扰测量结果的因素，从而确保监测数据的准确性和可靠性。这本书如果能解决我在实际工作中遇到的这些痛点，那将对我来说是极大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来非常专业，也颇具挑战性。作为一个对地球科学充满浓厚兴趣的业余爱好者，我一直对遥感技术，尤其是那些能够“看见”地球深层变化的先进技术感到着迷。星载雷达干涉测量（InSAR）听起来就像是给地球安上了“透视眼”，能够捕捉到肉眼无法察觉的地表微小位移。而“时间序列分析”则意味着它不仅仅是捕捉一个瞬间，而是能够观察地球“呼吸”和“脉动”的过程。我期望这本书能够以一种相对易于理解的方式，向我介绍InSAR的科学原理，比如它是如何利用雷达波的干涉性来测量距离变化的，以及它在测量大地体量变方面的独特优势。更重要的是，我希望它能生动地阐述时间序列分析如何帮助我们理解这些变化背后的故事，比如地表形变的速度、方向、以及随时间推移的模式。我希望能了解到InSAR在哪些领域已经发挥了重要作用，比如监测全球的冰川融化、海岸线变化，甚至是对人类活动的监测。这本书的标题让我觉得，它可能会为我打开一扇了解地球动态变化奥秘的窗户，让我对这个星球有更深层次的认识。