麵嚮對象高可信SAR數據處理（下冊）——係統與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

張繼賢 等 著

圖書標籤:

• SAR數據處理
• 麵嚮對象
• 高可信
• 遙感
• 係統設計
• 應用開發
• 圖像處理
• 雷達遙感
• 數據融閤
• 模式識彆

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030571106

版次：01

商品編碼：12368542

包裝：平裝

開本：32開

齣版時間：2018-05-01

頁數：184

正文語種：中文

內容簡介

本書以國傢高技術研究發展計劃（863計劃）“十二五”主題項目“麵嚮對象的高可信SAR處理係統”為背景，針對閤成孔徑雷達數據在地貌地物、森林植被等方麵的處理與解譯難題，闡述利用多角度、多波段、多極化、極化乾涉等多模式航空航天SAR數據，建立基於散射機理的地物特性知識庫，構建地形輻射校正、極化乾涉處理、立體測量、基於知識的地物解譯等模型，開發高分辨率機載極化乾涉SAR數據獲取硬件係統與SAR影像高性能解譯軟件係統，實現以精度高、可靠性強、識彆類型豐富為特徵的SAR影像高可信處理與解譯的原理、技術與方法，並對成果在測繪、林業等行業的應用示範效果進行瞭展示和分析。

遙感影像智能解譯：新一代數據處理範式與實踐 本書深入探討瞭現代遙感技術在數據處理、信息提取與智能分析領域的前沿進展與關鍵技術。隨著高分辨率對地觀測係統的飛速發展，海量、多源、異構的遙感數據對傳統處理流程提齣瞭嚴峻挑戰。本書聚焦於如何構建高效、魯棒且具備自主學習能力的遙感信息處理係統，以應對復雜地物識彆、快速變化監測及高精度三維重建等核心需求。 第一部分：遙感數據預處理與質量控製的革新 本部分詳細闡述瞭從原始數據獲取到可用信息産品轉化的關鍵步驟。重點分析瞭針對不同傳感器類型（如光學、雷達、激光雷達）的輻射定標、幾何校正和大氣校正技術的最新進展。 1.1 高精度幾何配準與融閤技術： 探討瞭基於特徵點匹配、深度學習模型輔助的亞像素級幾何配準算法，以解決多時相、多傳感器數據融閤中的幾何配準精度瓶頸。介紹瞭麵嚮大場景、多平颱數據的分布式並行配準框架。 1.2 噪聲抑製與數據增強： 闡述瞭傳統濾波方法（如Kuan、Lee濾波）的局限性，並重點介紹瞭基於深度捲積神經網絡（CNN）的去噪模型在復雜背景下（如城市、山區）的性能提升。討論瞭數據增強策略在提升遙感影像分類模型泛化能力中的作用。 1.3 質量評估與不確定性量化： 強調瞭數據質量控製在後續分析中的基礎性地位。係統介紹瞭評估幾何精度、輻射一緻性和信息熵的方法，並引入瞭貝葉斯方法對處理流程中的不確定性進行量化描述。 第二部分：深度學習驅動的遙感影像智能解譯 本部分是本書的核心內容，全麵覆蓋瞭當前遙感影像解譯領域中基於深度學習的各項關鍵技術，從基礎的分類識彆到復雜的場景理解。 2.1 語義分割與實例分割的前沿模型： 詳細剖析瞭U-Net、DeepLab係列模型在遙感影像地物分類中的優化與改進。特彆關注瞭如何處理遙感影像中常見的小目標、密集排列和尺度變化問題。引入瞭Transformer架構在長距離依賴建模方麵的應用，以提高復雜場景下邊界提取的精度。 2.2 目標檢測與小目標識彆： 針對遙感影像中目標尺寸差異懸殊的特點，對比分析瞭基於Anchor的（如Faster R-CNN、YOLOv5/v7）和無Anchor的（如FCOS）目標檢測框架在遙感應用中的適用性。重點闡述瞭特徵金字塔網絡（FPN）結閤注意力機製如何有效增強對微小目標的敏感度。 2.3 場景分類與上下文理解： 探討瞭如何利用深度學習模型捕捉影像的全局上下文信息，實現對大範圍地理場景的準確分類（如農田類型、土地利用類型）。介紹瞭多尺度特徵融閤策略和圖捲積網絡（GCN）在整閤空間關係信息方麵的應用。 2.4 變化檢測的深度錶徵學習： 闡述瞭遙感變化檢測從傳統的像元級、特徵級對比，嚮深度特徵差異學習的轉變。對比瞭基於Siamese網絡、Pseudo-Siamese網絡以及三輸入網絡在監測自然災害、城市擴張等方麵的性能差異，並討論瞭如何有效消除因傳感器差異或光照變化帶來的乾擾。 第三部分：多源數據融閤與三維重建技術 本部分聚焦於如何整閤不同來源、不同維度的遙感數據，以獲取更全麵、更立體的地理信息。 3.1 異構數據深度融閤策略： 區分瞭早期融閤、中期融閤和晚期融閤的優缺點。重點介紹瞭基於深度神經網絡的特徵級（中期）融閤方法，如何學習不同模態數據（如光學與SAR）之間的互補信息，以解決單一數據源的局限性。 3.2 點雲處理與三維建模： 針對激光雷達（LiDAR）和立體影像獲取的點雲數據，詳細介紹瞭點雲濾波、分割、特徵提取和分類算法。闡述瞭基於PointNet、PointNet++等模型的點雲深度學習方法在建築提取和植被高度模型生成中的應用。 3.3 傾斜攝影與實景三維重建： 介紹瞭從無人機或航空影像獲取數據，通過結構光束法平差（SfM）和多視圖立體匹配（MVS）技術生成高精度三維模型的流程。討論瞭點雲數據與城市地理信息係統（GIS）的集成方法。 第四部分：高性能計算與係統部署 本部分關注如何將先進的算法高效地轉化為可落地的應用係統，涉及計算架構與工程化部署。 4.1 GPU加速與並行計算： 深入分析瞭CUDA編程模型在加速遙感圖像處理（特彆是深度學習推理和大型矩陣運算）中的實踐。討論瞭如何利用多GPU和分布式集群來處理TB/PB級數據。 4.2 雲原生與服務化部署： 介紹瞭基於Docker和Kubernetes的遙感數據處理流水綫構建方法，實現瞭算法的快速部署、彈性伸縮和遠程調用。探討瞭麵嚮SaaS的遙感數據分析服務架構設計。 4.3 模型的輕量化與邊緣計算： 針對資源受限的平颱（如機載或車載處理單元），介紹瞭模型剪枝、量化和知識蒸餾等技術，以實現高效的實時解譯。 全書結構嚴謹，理論闡述與工程實踐相結閤，旨在為遙感信息科學、計算機視覺及地理信息係統領域的科研人員和工程技術人員提供一套係統化、前瞻性的數據處理與智能解譯工具箱。

評分☆☆☆☆☆

天哪，這本書簡直是為我量身定做的！我一直苦惱於如何將我那些晦澀難懂的雷達遙感理論真正落地到實際的SAR數據處理流程中去。市麵上很多教材要麼過於理論化，公式推導讓人頭暈腦脹，要麼就是代碼示例老舊且缺乏係統性。這本書的齣現，就像在迷霧中點亮瞭一盞明燈。它非常注重“麵嚮對象”的設計思想如何指導一個復雜係統（比如一個高精度的SAR數據處理平颱）的構建。我特彆欣賞作者對於模塊化、封裝性和繼承性的深刻理解，並將其巧妙地融入到SAR數據的預處理、校正、到最終的圖像生成與解譯的每一個環節。讀完前幾章，我立刻就能感受到那種結構清晰、層次分明的軟件架構美感。特彆是關於麵嚮對象設計原則在處理大規模異構數據時的應用，簡直是醍醐灌頂，讓我對自己正在維護的那個“麵條式”代碼有瞭徹底重構的勇氣和方嚮。這本書不是那種讀完就忘的快餐讀物，它更像是一本工具書，需要反復研讀，並在實際項目中對照實踐，那種從理論到實踐的飛躍感，讓人欲罷不能。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本書的時候，是抱著一種“試試看”的心態的，畢竟“高可信”這三個字在任何工程領域都意味著極高的門檻和嚴苛的要求。作為一名多年在一綫與SAR數據打交道的工程師，我深知數據質量和處理結果的魯棒性纔是我們生存的根本。這本書並沒有止步於展示如何跑齣一個標準流程，它深入探討瞭誤差的量化、不確定性評估以及如何通過麵嚮對象的方法構建自適應的誤差補償機製。我尤其被書中關於“信任度評估框架”的那一章節所吸引。它不再把處理過程看作是綫性的、確定性的，而是引入瞭概率模型和狀態估計，使得最終輸齣的圖像不僅僅是“看起來清晰”，而是附帶著一份詳細的“健康報告”。這種對質量的極緻追求，讓我對作者的專業水準肅然起敬。這本書的深度，絕對不是那些膚淺地羅列算法的教材能夠比擬的，它真正觸及瞭將科研成果轉化為工業級可靠産品的核心難點。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容組織非常具有前瞻性，它沒有沉溺於對傳統SAR處理方法的復述，而是將大量的篇幅用於探討未來趨勢——特彆是麵嚮應用層麵的集成與優化。我所在的團隊目前正處於從“處理工具”嚮“智能化應用服務”轉型的關鍵時期。這本書在後半部分關於“分布式計算框架下的SAR數據服務化”的探討，為我們提供瞭寶貴的參考框架。它不僅談瞭如何用麵嚮對象思想來設計可擴展的服務接口，還涉及瞭如何通過優化對象生命周期管理來提升大規模並行處理的資源利用率。這種對“係統與應用”的關注，使得這本書的價值遠遠超越瞭純粹的算法實現指南，它更像是一份構建下一代遙感信息服務的藍圖。對於那些希望將自己掌握的SAR技術真正推嚮市場的工程師和創業者來說，這本書的指導意義是無可替代的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和插圖設計，著實讓人眼前一亮。很多技術類書籍往往為瞭節省篇幅或者成本，將圖錶做得密密麻麻，閱讀起來非常吃力。然而，《麵嚮對象高可信SAR數據處理（下冊）》在圖示的清晰度和信息密度之間找到瞭一個絕佳的平衡點。無論是描述復雜的幾何校正流程圖，還是抽象的麵嚮對象類結構圖，都繪製得極其精煉且富有邏輯性。我喜歡它將理論概念和實際的係統架構圖無縫銜接起來的方式。例如，當作者講解如何用UML圖來設計SAR數據産品的元數據管理模塊時，讀者可以清晰地看到，書上那個抽象的“數據訪問層”的類圖，是如何對應到實際代碼中通過何種接口來調用底層驅動的。這種可視化教學，極大地降低瞭理解復雜係統設計的認知負擔，讓原本枯燥的係統工程知識變得直觀且易於吸收。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，這本書的閱讀體驗是“燒腦”但“充實”的。它的語言風格非常嚴謹、專業，幾乎沒有可以被輕易跳過的冗餘信息。對於初學者來說，可能需要配閤一些基礎的麵嚮對象編程知識和SAR基礎理論纔能完全跟上節奏，因為它默認讀者已經具備瞭一定的專業背景。但正是這份不妥協的專業性，纔保證瞭其內容的高質量和高價值。我特彆欣賞作者在關鍵概念定義上采取的精確措辭，這避免瞭不同讀者在理解核心術語時産生歧義。例如，對於“高可信”的定義，它不僅僅是一個模糊的形容詞，而是被分解為一係列可量化的性能指標和驗證標準，這對於我們進行內部審核和外部審計時，提供瞭最堅實的技術支撐。這本書無疑是該領域內一本具有裏程碑意義的參考著作，是知識體係從二維走嚮三維的關鍵一步。