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黄昕 著

图书标签:

• 遥感
• 高分辨率
• 信息处理
• 图像处理
• 遥感应用
• 数据处理
• 空间数据
• 地理信息系统
• 遥感技术
• 图像分析

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030474285

版次：01

商品编码：12344459

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-04-01

页数：240

字数：302000

正文语种：中文

内容简介

《高分辨率遥感信息处理》介绍了高分辨率遥感影像处理技术、方法与应用的前沿进展，介绍了如何有效处理高分辨率遥感影像，挖掘高分辨率遥感影像的信息，发挥高分辨率遥感影像的应用潜力。《高分辨率遥感信息处理》内容主要包括四个部分：高分辨率遥感影像的基本介绍；高分辨率遥感影像的特征提取，包括像元形状指数、纹理、形态谱、形态学房屋指数等；高分辨率遥感影像机器学习与分类；高分辨率遥感影像的应用，包括城市变化检测、影像场景提取、目标提取与变化分析等案例。

目录

目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 高分辨率遥感影像概况 1
1.1.1 高空间分辨率遥感卫星的发展与现状 1
1.1.2 高分辨率遥感影像的特点 2
1.2 高分辨率遥感影像的处理方法 3
1.2.1 像素空间特征提取 3
1.2.2 面向对象的特征提取 3
1.2.3 影像分类 4
1.3 高分辨率遥感影像的应用 4
1.3.1 城市地物分类 4
1.3.2 场景识别 5
1.3.3 变化检测 5
参考文献 6
第2章 高分辨率影像特征提取：像元形状指数 10
2.1 PSI 10
2.1.1 像元形状指数的计算 10
2.1.2 基于支持向量机的光谱-形状特征融合 13
2.1.3 PSI与GLCM的比较 14
2.1.4 实验与分析 14
2.2 SFS 19
2.2.1 结构特征提取 20
2.2.2 自适应特征选择与维数减少 21
2.2.3 非参数化分类器 25
2.2.4 实验与分析 25
2.3 PSI的应用 33
2.4 小结与展望 34
参考文献 35
第3章 高分辨率影像特征提取：纹理 37
3.1 小波变换 37
3.1.1 基于小波的纹理特征提取 37
3.1.2 实验与分析 42
3.2 NSCT 45
3.2.1 基于NSCT的纹理特征提取算法 47
3.2.2 实验与分析 48
3.3 小结 52
参考文献 52
第4章 高分辨率影像特征提取：形态谱 54
4.1 数学形态谱基本介绍 54
4.1.1 形态学基本操作 54
4.1.2 数学形态谱 56
4.1.3 差分形态学谱 57
4.2 广义差分形态谱 59
4.2.1 基于完全重构的GDMP 59
4.2.2 基于偏重构的GDMP 64
4.2.3 特征分析 65
4.3 多成分形态谱 66
4.3.1 基影像构建 67
4.3.2 多成分形态谱 76
4.4 小结与展望 79
参考文献 80
第5章 面向对象影像分析 81
5.1 面向对象分析方法 81
5.1.1 面向对象分析思想 81
5.1.2 分形网络进化算法 82
5.2 基于均值漂移的特征空间分析 84
5.2.1 概率密度估计与均值漂移 84
5.2.2 基于均值漂移的对象提取与分类模型 86
5.2.3 自适应均值漂移模型的带宽选择 89
5.3 实验分析 91
5.3.1 华盛顿HYDICE航空影像实验 92
5.3.2 普渡大学HYMAP航空影像实验 101
5.4 小结与展望 104
参考文献 105
第6章 高分辨率影像特征提取：形态学房屋指数 108
6.1 形态学房屋指数 109
6.2 形态学阴影指数 112
6.3 增强房屋指数 113
6.4 MBI 的应用 115
6.4.1 房屋提取 115
6.4.2 变化检测 115
6.4.3 影像分类 116
6.4.4 城市环境 116
6.5 小结与展望 117
参考文献 117
第7章 高分辨率遥感影像机器学习与分类 121
7.1 SVM集成学习 121
7.1.1 光谱-空间多特征提取 122
7.1.2 多特征SVM集成 122
7.1.3 实验与分析 125
7.2 支持张量机 132
7.2.1 多类支持张量机分类器 132
7.2.2 融合多维主成分分析的支持张量机遥感影像分类框架 136
7.2.3 实验与分析 138
7.3 再学习 145
7.3.1 基于类别共生关系的再学习分类后处理 145
7.3.2 基于类别直方图的再学习分类后处理 147
7.3.3 实验与分析 148
7.4 自动样本选择 165
7.4.1 城市要素样本集自动提取 165
7.4.2 城市要素样本集优选 169
7.4.3 实验与分析 171
7.5 小结与展望 185
参考文献 188
第8章 高分辨率遥感应用 192
8.1 高分辨率城市变化检测 192
8.1.1 自动化热点变化监测 193
8.1.2 多级变化监测框架 194
8.2 城市场景提取：以城中村为例 201
8.2.1 基于语义场景表示的城中村提取方法 202
8.2.2 实验与分析 205
8.3 房屋变化检测 209
8.3.1 基于MBI的房屋变化检测 210
8.3.2 基于BCI的房屋变化检测 212
8.3.3 容错的房屋变化检测 214
8.3.4 实验与分析 217
8.4 水体提取与变化分析 223
8.4.1 高分辨率遥感影像城市水体提取与识别 223
8.4.2 长江中下游湖泊演化和驱动因素定量化分析 228
8.5 小结与展望 233
参考文献 233
附录 MATLAB代码 238

《数字地球时代的地表物质循环与环境响应》 书籍简介 本书深入探讨了在数字地球背景下，地表物质循环的复杂过程及其对全球环境变化的响应机制。全书立足于多源遥感数据、高精度地理信息系统（GIS）以及先进的地球系统模型，构建了一个跨尺度的地表物质流动态监测与模拟框架。我们旨在揭示从宏观的全球碳氮氧循环到微观的土壤水分迁移、从大气污染物的区域传输到地表生态系统的物质交换过程的内在规律。 第一部分：地表物质循环的理论基础与数据驱动 本部分首先构建了数字地球框架下地表物质循环研究的理论基石。详细阐述了物质循环的基本生态学、地球化学原理，并重点介绍了“同位素示踪”与“组分解析”在地表物质研究中的应用方法。 1.1 地表物质循环的系统观与尺度效应： 物质循环并非孤立事件，而是耦合于大气圈、水圈、岩石圈和生物圈的复杂系统。本章梳理了不同空间尺度（从地块到全球）和时间尺度（从小时到年代）上物质循环速率、缓冲能力及反馈机制的差异。特别关注了非线性过程和临界点（Tipping Points）的识别方法，为理解极端事件中的物质重分配提供理论支撑。 1.2 多源遥感数据融合与地表组分反演： 数字地球的核心在于数据。本章详细介绍了高光谱、激光雷达（LiDAR）、合成孔径雷达（SAR）以及热红外遥感在物质循环监测中的独特优势和互补性。重点阐述了基于深度学习的先进反演算法，如何从海量的观测数据中精确提取地表关键参数，如植被生物量、土壤有机碳含量、水体溶解氧浓度、以及大气气溶胶光学厚度（AOD）的精确时空分布。对“数据缺失”和“不确定性量化”的处理策略进行了深入探讨。 1.3 地球化学示踪与空间统计： 物质在传输过程中会留下“指纹”。本章介绍如何利用稳定同位素（如 $delta^{18}O, delta^{13}C$）和放射性同位素来追踪物质的来源和迁移路径。结合地理统计学方法，如克里金插值（Kriging）和空间自相关分析（Moran's I），实现了点状观测数据向连续空间场的有效插值，并评估了空间异质性对物质流估算的影响。 第二部分：关键圈层物质循环的精细化解析 本部分聚焦于地表最为活跃的几个关键物质循环过程，利用前述的数据和理论工具，进行了多尺度的案例分析。 2.1 陆地生态系统中的碳、氮、磷循环动态： 详细分析了森林、草原和农田生态系统中的初级生产力（GPP）、呼吸作用（Re）以及净生态系统交换（NEE）的精确量化。重点剖析了气候变化（温度、降水）和人类活动（土地利用变化、化肥施用）对碳汇/源功能的影响。特别关注了土壤微生物驱动下的氮素转化（硝化、反硝化）过程，以及流域尺度上营养物质的富集与外流机制。 2.2 水圈中的污染物迁移与水文响应： 本书将水体视为物质的“载体”和“汇集地”。探讨了地表径流、地下水补给与污染物（如微塑料、抗生素、重金属）的耦合关系。利用水文模型（如 SWAT, MIKE SHE）结合遥感反演的蒸散量和地表湿度数据，模拟了极端降水事件下污染物在流域内的快速传输路径和在水库、湖泊中的沉积速率。介绍了湖泊富营养化程度的遥感监测与预测模型。 2.3 区域大气-地表交换与气溶胶的物质贡献： 关注大气边界层内物质的交换过程。通过地基观测网络（如涡度协方差系统）和卫星遥感（如 OMI, MODIS），量化了挥发性有机化合物（VOCs）、氮氧化物（NOx）和颗粒物（PM2.5）的排放源识别与长距离传输。探讨了沙尘暴、森林火灾等自然事件对区域化学环境的瞬时扰动，以及气溶胶的生命周期及其对地表能量平衡的间接影响。 第三部分：模型集成、情景模拟与环境决策支持 本部分将目光投向应用层面，探讨如何将物质循环的理解转化为有效的环境管理工具。 3.1 地表物质循环的多尺度耦合模型构建： 本书提出了一个“自下而上”与“自上而下”相结合的建模策略。首先，利用过程模型（如 DAYCENT）进行小尺度参数校准；其次，通过同化遥感数据实现参数的空间变异性；最后，将这些模块集成到区域气候-土地表面耦合模型中，实现对地表物质流的长期、大范围模拟。着重介绍了耦合模型中动量、能量和物质通量闭合的理论处理。 3.2 基于物质循环的生态系统服务价值评估： 物质循环效率直接决定了生态系统的服务功能。本章阐述了如何将土壤肥力维持、水体净化能力等基于物质循环的指标，转化为可量化的经济价值。提供了基于“替代成本法”和“市场价值法”的生态系统服务价值评估框架，为自然资源资产核算提供科学依据。 3.3 面向可持续管理的物质流风险预警： 基于对物质循环临界点的理解，本书构建了一套风险预警指标体系。该体系整合了物质积累速率、反馈回路强度和外部扰动敏感性。针对特定区域（如三角洲、干旱区），本书提供了如何利用实时遥感数据和模型预报，提前识别土壤盐渍化风险、水资源短缺风险以及区域性污染负荷超载的决策支持流程。例如，如何利用水文模型预报未来十年流域内磷负荷对湖泊的潜在威胁，从而指导农业面源污染控制政策的制定。 结论： 《数字地球时代的地表物质循环与环境响应》是一部面向地球科学、环境工程、地理信息科学及资源管理领域研究人员和高级学生的参考专著。它不仅系统梳理了当前地表物质循环研究的前沿理论和技术，更提供了大量可操作的、数据驱动的分析范例，旨在推动对地球系统复杂反馈机制的深入认知，以应对当前紧迫的环境挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《高分辨率遥感信息处理》让我立刻联想到了它可能在环境监测和资源管理方面的巨大潜力。我一直关注着全球气候变化和生态环境的保护，深知精准、及时的信息对于制定有效的应对策略至关重要。我设想，一本关于高分辨率遥感信息处理的书，应该能详细介绍如何利用这些精细的影像数据来监测森林砍伐、评估水体污染、追踪冰川融化、分析土地利用变化等等。我尤其好奇书中是否会涉及到一些前沿的监测技术，比如如何识别不同类型的植被、如何量化地表覆盖的变化、如何评估土壤侵蚀的程度，以及如何利用这些信息来预测未来的环境趋势。我希望这本书能够提供一套系统的解决方案，帮助我们更有效地利用高分辨率遥感数据，为环境保护和可持续发展贡献力量。我期待书中能够展示一些成功的应用案例，让我看到这些技术是如何在实际工作中发挥作用，以及它可能为我们应对日益严峻的环境挑战带来哪些新的希望和可能。

评分☆☆☆☆☆

拿到《高分辨率遥感信息处理》这本书，最吸引我的地方在于它“高分辨率”这三个字。我一直觉得，随着技术的发展，我们对世界的观察正变得越来越精细，越来越清晰。我脑海里经常会想象，如果能看到比现在更清晰的街景，或者更细致的地表纹理，那将会解锁多少新的视角和可能性？我希望这本书能够深入探讨“高分辨率”这个概念在遥感领域所带来的技术革新和应用突破。比如，它会如何改变我们对城市扩张的监测？对农作物长势的分析？甚至是地质灾害的早期预警？我特别期待书中能够介绍一些先进的处理算法和技术，这些技术是如何从海量的高分辨率数据中提取出有价值的信息的，特别是那些肉眼难以察觉的细微变化。我希望书中不仅仅是理论的堆砌，更能给出一些具体的算法流程、软件工具的介绍，甚至是代码示例，让我能够理解“如何操作”，而不仅仅是“是什么”。我希望这本书能帮助我认识到，高分辨率遥感不仅仅是“看清楚”，更是一种“看得更深”、“看得更透”的能力，从而在我的研究或工作中获得新的启发和工具。

评分☆☆☆☆☆

《高分辨率遥感信息处理》这个书名，让我首先想到的是它在城市发展和基础设施建设领域的应用。我一直对城市规划、交通管理以及不动产信息有着浓厚的兴趣。我猜想，一本关于高分辨率遥感信息处理的书，应该会详细介绍如何利用这些精细的影像数据来绘制高精度地图、识别建筑物和道路、监测城市扩张、评估土地价值，甚至是规划新的交通线路。我特别好奇书中是否会涉及一些自动化提取城市要素的技术，比如如何自动识别绿地、水体、工业区等，以及如何利用这些信息来优化城市功能布局。我希望这本书能够提供一些实用的方法和案例，展示高分辨率遥感信息在提高城市管理效率、提升居民生活品质方面的作用。我期待这本书能够帮助我理解，这些看似抽象的技术，是如何实实在在地影响着我们的城市和生活，并且为未来的城市发展提供更科学、更精准的决策依据。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对数据分析和可视化感兴趣的普通读者，《高分辨率遥感信息处理》这本书的名字就充满了吸引力。我常常在思考，我们每天看到的地图、天气预报，甚至是那些壮观的自然风光图片，背后都有着怎样的技术支撑？我希望这本书能够揭示高分辨率遥感信息是如何被获取、处理和呈现的。我尤其感兴趣书中关于数据融合、图像增强、特征提取等技术的内容，这些技术如何帮助我们从原始的影像数据中挖掘出有用的信息，并且如何将这些信息转化为易于理解的可视化成果。我希望书中能提供一些清晰的图例和案例，展示处理前后的对比效果，让我直观地感受到信息处理的价值。此外，我也希望这本书能够简单介绍一些常用的遥感数据处理软件和平台，让我对实际操作有一个大概的了解，即使我不是专业人士，也能对这个领域有一个更全面的认识，甚至激发我进一步学习的兴趣。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字叫《高分辨率遥感信息处理》，光看书名，我脑子里就浮现出各种卫星图片、无人机航拍，还有那些我不太懂的算法和模型。不过，说实话，我并不是这个领域的专业人士，所以拿到书的时候，心里是既好奇又有点打怵。我一直对地球科学和地理信息系统（GIS）有着浓厚的兴趣，经常会在网上搜索一些关于卫星影像和地理分析的内容。但总觉得那些零散的信息不成体系，很难建立起深入的理解。我一直希望能找到一本既有理论深度，又能兼顾实际操作的书，能够带我从宏观层面理解高分辨率遥感信息是怎么获取的，然后又是如何一步步被处理成我们能够理解和利用的数据的。我特别期待书中能详细介绍各种传感器的工作原理，以及不同分辨率的影像在实际应用中的优势和局限性。同时，我也希望这本书能提供一些实用的案例，让我看到这些高精尖的技术是如何转化为解决现实问题的工具的，比如城市规划、环境保护、农业监测等等。我对书中关于数据预处理、信息提取、以及最终的成果展示等环节的介绍非常感兴趣，希望能从中学习到一套系统性的方法论，构建起自己对遥感信息处理的认知框架，并且希望能够触类旁通，将学到的知识应用到其他相关的领域。