星載雷達乾涉測量及時間序列分析的原理方法與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳富龍，林琿，程世來 著

圖書標籤:

• 星載雷達
• 乾涉測量
• InSAR
• 時間序列分析
• 雷達遙感
• 地錶形變
• 地球物理
• 信號處理
• GIS
• 遙感應用

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030370204

版次：31

商品編碼：12308213

包裝：平裝

叢書名： 地球觀測與導航技術

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

頁數：168

正文語種：中文

內容簡介

本書從星載閤成孔徑雷達發展曆程齣發，采取理論闡述、案例分析、實踐驗證相結閤方式，係統地介紹瞭雷達乾涉原理、相乾處理誤差源、時間序列雷達乾涉；以乾涉大氣分析、地物分類、地形信息提取、潛在滑坡監測、大型人工綫狀地物、大範圍城市群地錶形變反演應用為例．提齣瞭對應的處理方法和改善模型。

《遙感圖像處理與信息提取》 內容簡介 本書深入探討遙感圖像處理的核心技術與信息提取的先進方法，旨在為相關領域的研究人員、工程師及學生提供一套係統、詳實的理論框架與實踐指南。全書內容圍繞遙感數據的獲取、預處理、增強、分類、變化檢測、三維建模以及應用等關鍵環節展開，力求全麵展現遙感技術在地理空間信息服務中的強大能力。 第一篇 遙感基礎與數據獲取 本篇首先迴顧瞭遙感的基本原理，包括電磁波與地物的相互作用、遙感平颱的類型（如衛星、航空器、無人機）及其各自的特點和優勢。重點介紹瞭不同光譜範圍（可見光、近紅外、熱紅外、微波等）的遙感數據特點及其對地物信息敏感度的影響。隨後，詳細闡述瞭各類遙感數據的獲取流程，從傳感器類型、成像機製到數據産品格式（如TIFF, GeoTIFF, HDF, NetCDF等），為讀者構建紮實的理論基礎。此外，本篇還將簡要介紹全球及國傢層麵的重要遙感衛星星座及其數據特性，使讀者對當前主流的遙感數據資源有初步瞭解。 第二篇 遙感圖像預處理與增強 預處理是遙感圖像分析的首要步驟，其質量直接影響後續信息提取的精度。本篇將詳盡闡述各項關鍵預處理技術： 輻射定標（Radiometric Calibration）：介紹將原始數字量轉換為具有物理意義的輻射亮度或反射率的過程，包括太陽天頂角、大氣透過率、地錶反射率等概念的計算方法，以及不同傳感器定標模型的應用。 幾何校正（Geometric Correction）：講解去除圖像幾何畸變，實現圖像與地理坐標係精確匹配的技術。包括係統幾何校正（利用傳感器和平颱姿態信息）和人為幾何校正（利用控製點）。重點介紹多項式模型、共綫方程模型等校正模型及其參數推算方法。 大氣校正（Atmospheric Correction）：闡述大氣對遙感信號的影響（吸收、散射），以及去除大氣影響、獲得地錶真實反射率的方法。將詳細介紹基於輻射傳輸模型（如MODTRAN, 6S）的方法、經驗型算法（如FLAASH, FLA）以及相對輻射定標等技術。 噪聲抑製（Noise Reduction）：介紹各種遙感圖像中常見的噪聲類型（如斑點噪聲、條帶噪聲、高斯噪聲）及其成因，並詳細講解針對這些噪聲的濾波算法，包括空間域濾波（如均值濾波、中值濾波、高斯濾波、Lee濾波、Frost濾波）和變換域濾波（如小波變換濾波）。 圖像增強（Image Enhancement）：旨在改善圖像的視覺質量，突齣地物特徵。本篇將介紹多種增強技術，包括綫性拉伸、非綫性拉伸（如直方圖均衡化、對比度拉伸）、影像融閤（如 IHS變換、PCA融閤、小波融閤）以及空間濾波（銳化、平滑）等，並分析其適用場景。 第三篇 遙感圖像分類與特徵提取 分類是遙感圖像信息提取的核心任務，旨在將圖像劃分為不同的地物類彆。本篇將係統介紹各類分類方法，並重點關注特徵提取。 監督分類（Supervised Classification）：詳細介紹基於訓練樣本的分類器。 統計學習方法：包括最大似然法、最小距離法、馬氏距離法等。 機器學習方法：深入講解支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、決策樹（Decision Tree）等在遙感分類中的應用，包括模型構建、參數優化和分類結果的評價。 深度學習方法：介紹捲積神經網絡（CNN）、U-Net等在遙感圖像語義分割和對象識彆中的最新進展，重點講解網絡結構設計、損失函數選擇、數據增強策略等。 非監督分類（Unsupervised Classification）：介紹無需訓練樣本的聚類方法，如K-means、ISODATA等，並討論其結果的後處理和解釋。 特徵提取（Feature Extraction）：為瞭提高分類精度和效率，需要提取能夠有效區分不同地物的特徵。本篇將涵蓋： 光譜特徵：如反射率麯綫形狀、特定波段組閤、植被指數（NDVI, EVI, SAVI等）、水體指數、土壤指數等。 紋理特徵：介紹基於灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器等提取紋理特徵的方法。 形態特徵：講解基於形狀、大小、連通性等幾何特徵的提取。 時序特徵：在第三篇之後，也將進一步闡述如何從多時相遙感數據中提取與時間變化相關的特徵。 分類精度評價（Classification Accuracy Assessment）：介紹混淆矩陣（Confusion Matrix）、Kappa係數、總體精度、用戶精度、生産者精度等評價指標，以及基於這些指標的分析方法。 第四篇 遙感圖像變化檢測 變化檢測是監測地錶覆蓋、生態環境、城市發展等動態過程的關鍵技術。本篇將係統介紹各種變化檢測算法。 變化檢測的基本原理：包括變化檢測的時空要求、影響因素等。 基於圖像代數的方法：如圖像相減、圖像比值、差值閤成等，及其優缺點。 基於分類的方法：分彆對不同時相的圖像進行分類，然後比較分類結果。 基於對象的方法：首先對圖像進行分割，然後比較不同時相中對象的屬性變化。 基於深度學習的方法：介紹用於變化檢測的先進深度學習模型，如Siamese網絡、U-Net變體等，重點關注如何提取時空特徵以捕捉細微變化。 變化檢測結果的後處理與解釋：包括變化區域的提取、變化類型的分類、變化速率的計算等。 第五篇 遙感影像融閤與三維建模 遙感影像融閤（Image Fusion）：旨在將來自不同傳感器或同一傳感器的多源遙感數據進行融閤，以獲得更豐富、更精確的空間信息。本篇將介紹： 不同空間分辨率的融閤：如全色與多光譜影像的融閤（P+XS融閤），常用算法如IHS、PCA、Gram-Schmidt、Wavelet等。 不同光譜分辨率的融閤：如高光譜與多光譜影像的融閤。 不同時間分辨率的融閤：如利用低分辨率數據增強高分辨率數據的時空信息。 深度學習在影像融閤中的應用。 遙感影像三維建模（3D Modeling）：利用遙感數據構建地物的三維模型，以實現更直觀的空間分析。 基於立體像對的三維重建：利用多視圖影像進行視差計算，生成數字高程模型（DEM）和數字錶麵模型（DSM）。 基於傾斜攝影的三維建模：利用傾斜攝影技術獲取不同角度的影像，生成精細的三維模型。 LiDAR數據的三維建模：介紹LiDAR點雲數據的處理與三維模型構建。 三維模型的應用：如城市規劃、地形分析、災害評估等。 第六篇 遙感應用 本篇將結閤前幾篇介紹的技術，展示遙感技術在各個領域的實際應用。 土地覆蓋與土地利用監測：利用分類、變化檢測技術監測土地利用結構和變化。 城市環境監測與規劃：包括城市擴張監測、城市熱島效應分析、綠地覆蓋分析、建築物提取等。 農業遙感：作物識彆、長勢監測、産量估算、病蟲害監測、精準農業應用。 林業遙感：森林資源調查、森林火災監測、病蟲害預警、森林生態係統健康評估。 水體監測與管理：水體範圍提取、水質評價（如葉綠素a、濁度）、內澇監測、水資源管理。 地質與災害監測：地質構造解譯、滑坡、地震、洪水、火山等災害的監測與評估。 環境監測與生態評價：植被覆蓋度、生態環境退化監測、空氣汙染（如PM2.5）估算、土壤侵蝕監測。 海洋遙感：海冰監測、赤潮監測、海洋汙染監測、漁業資源調查。 附錄 常用遙感軟件介紹：如ENVI, ERDAS IMAGINE, ArcGIS, QGIS, Google Earth Engine等。 遙感數據處理流程示例：提供幾個典型應用的完整數據處理流程。 術語錶：對書中齣現的專業術語進行解釋。 本書結構清晰，邏輯嚴謹，理論與實踐相結閤，既有對基礎原理的深入剖析，也有對前沿技術的介紹。力求通過本書的學習，讀者能夠掌握遙感圖像處理與信息提取的關鍵技術，並能將其應用於解決實際問題，為遙感科學與技術的發展貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我眼前一亮，因為我一直對星載雷達乾涉測量（InSAR）及其在時間序列分析中的應用感到好奇，但苦於找不到一本既有深度又能通俗易懂的書籍。我常常在想，究竟是什麼樣的技術能夠讓一架架衛星在太空中精準地測量地錶形變？它又是如何通過連續的觀測數據，揭示齣地球錶麵那些細微卻至關重要的變化，比如地殼的隆升、沉降，或是冰川的融化？這本書的書名恰好點齣瞭這些核心問題，讓我對它充滿瞭期待。我希望這本書能夠詳細地闡述InSAR的基本原理，例如乾涉圖的生成、相位解纏以及形變場的提取等關鍵步驟。更重要的是，我希望它能深入講解如何利用時間序列分析技術，將一係列的InSAR數據串聯起來，從而捕捉地錶形變的動態過程。這不僅僅是技術的堆疊，更是對地球係統運動規律的科學探索。比如，我特彆想瞭解如何通過分析形變的時間序列，來區分不同的形變驅動機製，是構造活動、地下水抽取、還是火山活動？這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇瞭解這些前沿科學研究的大門。

評分☆☆☆☆☆

作為一個初學者，我對星載雷達乾涉測量（InSAR）這個領域知之甚少，這本書的書名似乎提供瞭一個非常棒的起點。我通常在接觸一個新的技術領域時，最希望找到一本能夠循序漸進、由淺入深的書籍。這本書的標題，特彆是“原理方法與應用”這幾個字，給我一種它會涵蓋從基礎概念到實際操作的全麵介紹的感覺。我設想它會從InSAR最基本的工作原理講起，比如電磁波與地錶的相互作用，以及如何通過兩次雷達觀測的相位差來檢測地錶微小變化。然後，它可能會逐步深入到更復雜的方法論，例如如何處理大氣延遲、軌道誤差等影響測量精度的因素，以及如何進行形變速率的估計和異常檢測。最讓我興奮的是“應用”部分，我非常好奇InSAR在實際中有哪些令人驚嘆的用途，比如監測地震後的地錶形變、評估滑坡的穩定性、追蹤城市沉降的趨勢，甚至是用它來研究古氣候變化。這本書的完整性，從原理到實踐的應用，讓我覺得它很可能成為我入門InSAR領域的最佳指南，幫助我建立起係統性的知識框架。

評分☆☆☆☆☆

我是一名地質學背景的研究生，長期以來一直在尋找一本能夠將InSAR技術與時間序列分析相結閤的書籍，以期更好地理解和解釋地錶形變現象。這本書的書名《星載雷達乾涉測量及時間序列分析的原理方法與應用》完美契閤瞭我的研究需求。我尤其關注其“時間序列分析”的部分，因為僅僅獲取形變數據是不夠的，關鍵在於如何從這些數據中提取有意義的地質信息。我希望這本書能夠詳細介紹各種時間序列模型，例如ARIMA、卡爾曼濾波，甚至是一些更先進的機器學習方法，以及它們如何被應用於InSAR數據處理，以提升形變監測的精度和可靠性。我非常想瞭解如何利用這些方法來識彆周期性形變（如季節性變化）和非周期性形變（如突發性形變），以及如何將這些形變趨勢與地質構造、斷層活動、岩漿活動等內在的地質過程聯係起來。書中提及的“應用”部分，我也期待它能提供一些具體的案例研究，展示InSAR時間序列分析在解決實際地質問題中的強大能力，比如預測地震風險、監測火山爆發前兆，或者評估地熱資源的開發潛力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名聽起來非常專業，也頗具挑戰性。作為一個對地球科學充滿濃厚興趣的業餘愛好者，我一直對遙感技術，尤其是那些能夠“看見”地球深層變化的先進技術感到著迷。星載雷達乾涉測量（InSAR）聽起來就像是給地球安上瞭“透視眼”，能夠捕捉到肉眼無法察覺的地錶微小位移。而“時間序列分析”則意味著它不僅僅是捕捉一個瞬間，而是能夠觀察地球“呼吸”和“脈動”的過程。我期望這本書能夠以一種相對易於理解的方式，嚮我介紹InSAR的科學原理，比如它是如何利用雷達波的乾涉性來測量距離變化的，以及它在測量大地體量變方麵的獨特優勢。更重要的是，我希望它能生動地闡述時間序列分析如何幫助我們理解這些變化背後的故事，比如地錶形變的速度、方嚮、以及隨時間推移的模式。我希望能瞭解到InSAR在哪些領域已經發揮瞭重要作用，比如監測全球的冰川融化、海岸綫變化，甚至是對人類活動的監測。這本書的標題讓我覺得，它可能會為我打開一扇瞭解地球動態變化奧秘的窗戶，讓我對這個星球有更深層次的認識。

評分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的書名時，我立刻聯想到自己在工作中遇到的一個難題。我是一名水利工程師，在處理大型水庫或地下水抽取區域的沉降監測時，常常麵臨數據精度不高、時效性不足的問題。星載雷達乾涉測量（InSAR）聽起來是一種非常有前景的技術，能夠提供大範圍、高精度的地錶形變信息，而“時間序列分析”則意味著可以持續監測和預測形變趨勢。我迫切地希望這本書能詳細介紹InSAR技術如何應用於水文地質領域，例如如何利用它來監測水庫大壩的變形、評估地下水抽取導緻的地麵沉降，甚至是用它來監測土壤侵蝕和地下溶洞的形成。我特彆關注的是書中是否會提供關於如何將InSAR數據與實際工程應用相結閤的指導，比如如何根據監測到的形變速率來調整水庫運行調度，或者如何為地下工程的安全設計提供依據。書中對“原理方法”的提及，也讓我期待它能深入講解InSAR數據處理的細節，以及如何處理諸如大氣延遲、地形影響等可能乾擾測量結果的因素，從而確保監測數據的準確性和可靠性。這本書如果能解決我在實際工作中遇到的這些痛點，那將對我來說是極大的幫助。