面向对象高可信SAR数据处理（下册）——系统与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张继贤 等 著

图书标签:

• SAR数据处理
• 面向对象
• 高可信
• 遥感
• 系统设计
• 应用开发
• 图像处理
• 雷达遥感
• 数据融合
• 模式识别

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030571106

版次：01

商品编码：12368542

包装：平装

开本：32开

出版时间：2018-05-01

页数：184

正文语种：中文

内容简介

本书以国家高技术研究发展计划（863计划）“十二五”主题项目“面向对象的高可信SAR处理系统”为背景，针对合成孔径雷达数据在地貌地物、森林植被等方面的处理与解译难题，阐述利用多角度、多波段、多极化、极化干涉等多模式航空航天SAR数据，建立基于散射机理的地物特性知识库，构建地形辐射校正、极化干涉处理、立体测量、基于知识的地物解译等模型，开发高分辨率机载极化干涉SAR数据获取硬件系统与SAR影像高性能解译软件系统，实现以精度高、可靠性强、识别类型丰富为特征的SAR影像高可信处理与解译的原理、技术与方法，并对成果在测绘、林业等行业的应用示范效果进行了展示和分析。

遥感影像智能解译：新一代数据处理范式与实践 本书深入探讨了现代遥感技术在数据处理、信息提取与智能分析领域的前沿进展与关键技术。随着高分辨率对地观测系统的飞速发展，海量、多源、异构的遥感数据对传统处理流程提出了严峻挑战。本书聚焦于如何构建高效、鲁棒且具备自主学习能力的遥感信息处理系统，以应对复杂地物识别、快速变化监测及高精度三维重建等核心需求。 第一部分：遥感数据预处理与质量控制的革新 本部分详细阐述了从原始数据获取到可用信息产品转化的关键步骤。重点分析了针对不同传感器类型（如光学、雷达、激光雷达）的辐射定标、几何校正和大气校正技术的最新进展。 1.1 高精度几何配准与融合技术： 探讨了基于特征点匹配、深度学习模型辅助的亚像素级几何配准算法，以解决多时相、多传感器数据融合中的几何配准精度瓶颈。介绍了面向大场景、多平台数据的分布式并行配准框架。 1.2 噪声抑制与数据增强： 阐述了传统滤波方法（如Kuan、Lee滤波）的局限性，并重点介绍了基于深度卷积神经网络（CNN）的去噪模型在复杂背景下（如城市、山区）的性能提升。讨论了数据增强策略在提升遥感影像分类模型泛化能力中的作用。 1.3 质量评估与不确定性量化： 强调了数据质量控制在后续分析中的基础性地位。系统介绍了评估几何精度、辐射一致性和信息熵的方法，并引入了贝叶斯方法对处理流程中的不确定性进行量化描述。 第二部分：深度学习驱动的遥感影像智能解译 本部分是本书的核心内容，全面覆盖了当前遥感影像解译领域中基于深度学习的各项关键技术，从基础的分类识别到复杂的场景理解。 2.1 语义分割与实例分割的前沿模型： 详细剖析了U-Net、DeepLab系列模型在遥感影像地物分类中的优化与改进。特别关注了如何处理遥感影像中常见的小目标、密集排列和尺度变化问题。引入了Transformer架构在长距离依赖建模方面的应用，以提高复杂场景下边界提取的精度。 2.2 目标检测与小目标识别： 针对遥感影像中目标尺寸差异悬殊的特点，对比分析了基于Anchor的（如Faster R-CNN、YOLOv5/v7）和无Anchor的（如FCOS）目标检测框架在遥感应用中的适用性。重点阐述了特征金字塔网络（FPN）结合注意力机制如何有效增强对微小目标的敏感度。 2.3 场景分类与上下文理解： 探讨了如何利用深度学习模型捕捉影像的全局上下文信息，实现对大范围地理场景的准确分类（如农田类型、土地利用类型）。介绍了多尺度特征融合策略和图卷积网络（GCN）在整合空间关系信息方面的应用。 2.4 变化检测的深度表征学习： 阐述了遥感变化检测从传统的像元级、特征级对比，向深度特征差异学习的转变。对比了基于Siamese网络、Pseudo-Siamese网络以及三输入网络在监测自然灾害、城市扩张等方面的性能差异，并讨论了如何有效消除因传感器差异或光照变化带来的干扰。 第三部分：多源数据融合与三维重建技术 本部分聚焦于如何整合不同来源、不同维度的遥感数据，以获取更全面、更立体的地理信息。 3.1 异构数据深度融合策略： 区分了早期融合、中期融合和晚期融合的优缺点。重点介绍了基于深度神经网络的特征级（中期）融合方法，如何学习不同模态数据（如光学与SAR）之间的互补信息，以解决单一数据源的局限性。 3.2 点云处理与三维建模： 针对激光雷达（LiDAR）和立体影像获取的点云数据，详细介绍了点云滤波、分割、特征提取和分类算法。阐述了基于PointNet、PointNet++等模型的点云深度学习方法在建筑提取和植被高度模型生成中的应用。 3.3 倾斜摄影与实景三维重建： 介绍了从无人机或航空影像获取数据，通过结构光束法平差（SfM）和多视图立体匹配（MVS）技术生成高精度三维模型的流程。讨论了点云数据与城市地理信息系统（GIS）的集成方法。 第四部分：高性能计算与系统部署 本部分关注如何将先进的算法高效地转化为可落地的应用系统，涉及计算架构与工程化部署。 4.1 GPU加速与并行计算： 深入分析了CUDA编程模型在加速遥感图像处理（特别是深度学习推理和大型矩阵运算）中的实践。讨论了如何利用多GPU和分布式集群来处理TB/PB级数据。 4.2 云原生与服务化部署： 介绍了基于Docker和Kubernetes的遥感数据处理流水线构建方法，实现了算法的快速部署、弹性伸缩和远程调用。探讨了面向SaaS的遥感数据分析服务架构设计。 4.3 模型的轻量化与边缘计算： 针对资源受限的平台（如机载或车载处理单元），介绍了模型剪枝、量化和知识蒸馏等技术，以实现高效的实时解译。 全书结构严谨，理论阐述与工程实践相结合，旨在为遥感信息科学、计算机视觉及地理信息系统领域的科研人员和工程技术人员提供一套系统化、前瞻性的数据处理与智能解译工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容组织非常具有前瞻性，它没有沉溺于对传统SAR处理方法的复述，而是将大量的篇幅用于探讨未来趋势——特别是面向应用层面的集成与优化。我所在的团队目前正处于从“处理工具”向“智能化应用服务”转型的关键时期。这本书在后半部分关于“分布式计算框架下的SAR数据服务化”的探讨，为我们提供了宝贵的参考框架。它不仅谈了如何用面向对象思想来设计可扩展的服务接口，还涉及了如何通过优化对象生命周期管理来提升大规模并行处理的资源利用率。这种对“系统与应用”的关注，使得这本书的价值远远超越了纯粹的算法实现指南，它更像是一份构建下一代遥感信息服务的蓝图。对于那些希望将自己掌握的SAR技术真正推向市场的工程师和创业者来说，这本书的指导意义是无可替代的。

评分☆☆☆☆☆

天哪，这本书简直是为我量身定做的！我一直苦恼于如何将我那些晦涩难懂的雷达遥感理论真正落地到实际的SAR数据处理流程中去。市面上很多教材要么过于理论化，公式推导让人头晕脑胀，要么就是代码示例老旧且缺乏系统性。这本书的出现，就像在迷雾中点亮了一盏明灯。它非常注重“面向对象”的设计思想如何指导一个复杂系统（比如一个高精度的SAR数据处理平台）的构建。我特别欣赏作者对于模块化、封装性和继承性的深刻理解，并将其巧妙地融入到SAR数据的预处理、校正、到最终的图像生成与解译的每一个环节。读完前几章，我立刻就能感受到那种结构清晰、层次分明的软件架构美感。特别是关于面向对象设计原则在处理大规模异构数据时的应用，简直是醍醐灌顶，让我对自己正在维护的那个“面条式”代码有了彻底重构的勇气和方向。这本书不是那种读完就忘的快餐读物，它更像是一本工具书，需要反复研读，并在实际项目中对照实践，那种从理论到实践的飞跃感，让人欲罢不能。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的阅读体验是“烧脑”但“充实”的。它的语言风格非常严谨、专业，几乎没有可以被轻易跳过的冗余信息。对于初学者来说，可能需要配合一些基础的面向对象编程知识和SAR基础理论才能完全跟上节奏，因为它默认读者已经具备了一定的专业背景。但正是这份不妥协的专业性，才保证了其内容的高质量和高价值。我特别欣赏作者在关键概念定义上采取的精确措辞，这避免了不同读者在理解核心术语时产生歧义。例如，对于“高可信”的定义，它不仅仅是一个模糊的形容词，而是被分解为一系列可量化的性能指标和验证标准，这对于我们进行内部审核和外部审计时，提供了最坚实的技术支撑。这本书无疑是该领域内一本具有里程碑意义的参考著作，是知识体系从二维走向三维的关键一步。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，是抱着一种“试试看”的心态的，毕竟“高可信”这三个字在任何工程领域都意味着极高的门槛和严苛的要求。作为一名多年在一线与SAR数据打交道的工程师，我深知数据质量和处理结果的鲁棒性才是我们生存的根本。这本书并没有止步于展示如何跑出一个标准流程，它深入探讨了误差的量化、不确定性评估以及如何通过面向对象的方法构建自适应的误差补偿机制。我尤其被书中关于“信任度评估框架”的那一章节所吸引。它不再把处理过程看作是线性的、确定性的，而是引入了概率模型和状态估计，使得最终输出的图像不仅仅是“看起来清晰”，而是附带着一份详细的“健康报告”。这种对质量的极致追求，让我对作者的专业水准肃然起敬。这本书的深度，绝对不是那些肤浅地罗列算法的教材能够比拟的，它真正触及了将科研成果转化为工业级可靠产品的核心难点。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和插图设计，着实让人眼前一亮。很多技术类书籍往往为了节省篇幅或者成本，将图表做得密密麻麻，阅读起来非常吃力。然而，《面向对象高可信SAR数据处理（下册）》在图示的清晰度和信息密度之间找到了一个绝佳的平衡点。无论是描述复杂的几何校正流程图，还是抽象的面向对象类结构图，都绘制得极其精炼且富有逻辑性。我喜欢它将理论概念和实际的系统架构图无缝衔接起来的方式。例如，当作者讲解如何用UML图来设计SAR数据产品的元数据管理模块时，读者可以清晰地看到，书上那个抽象的“数据访问层”的类图，是如何对应到实际代码中通过何种接口来调用底层驱动的。这种可视化教学，极大地降低了理解复杂系统设计的认知负担，让原本枯燥的系统工程知识变得直观且易于吸收。