ENVI 遥感图像处理方法(第二版) (配盘) 第2版 邓书斌 陈秋锦 杜会建

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店铺: 旷氏文豪图书专营店
出版社: 高等教育出版社
ISBN:9787040410662
商品编码:1509886822

具体描述


《高分辨率对地观测数据处理与应用前沿技术》 图书简介 本书聚焦于当前高分辨率对地观测领域的技术革新与实际应用,系统梳理和深入剖析了遥感数据处理链中各个关键环节的前沿方法与实用技术。全书结构严谨,内容覆盖从数据获取到信息提取、再到深度应用的全过程,旨在为从事遥感科学研究、地理信息系统开发、环境监测与资源评估的专业人员和高年级学生提供一本兼具理论深度和实践指导价值的参考书。 第一部分:高分辨率遥感数据基础与预处理 本部分首先深入探讨了新一代高分辨率对地观测卫星(如商业遥感卫星、机载LiDAR系统)的数据特性、成像机理及其在不同地理环境下的表现。重点分析了传感器辐射定标、几何校正的最新技术进展,特别是针对复杂地形和动态地物变化的精确配准算法。 1. 辐射定标与大气校正的精密化: 详细阐述了辐射定标模型的选择与优化策略,包括在不同光照和观测几何条件下的绝对定标精度提升方法。针对大气效应校正,本书不仅回顾了经典的大气校正模型(如FLAASH、ATCOR),更引入了基于深度学习的像素级大气校正框架,探讨如何利用先验知识和辅助数据提高反演精度,尤其在气溶胶光学厚度(AOD)难以精确获取的区域。 2. 高精度几何配准与融合技术: 探讨了如何利用高精度辅助数据(如高精度的数字地表模型DSM和外部地理参考信息)实现亚像素级的几何配准。内容涵盖了多源异构数据(如光学、雷达、高光谱数据)的融合策略,重点介绍了基于特征匹配和信息熵优化的多传感器数据融合方法,以提升空间分辨率和信息完备性。 第二部分:特征提取与信息增强 本部分着重于如何从海量高分辨率数据中有效地提取有价值的物理和地物信息。 3. 纹理分析与特征工程的深化: 传统纹理特征(如GLCM)的局限性在复杂地表场景中日益显现。本书引入了先进的尺度空间理论在纹理分析中的应用,如SIT(Scale Invariant Texture)分析,并探讨了如何结合傅里叶变换和小波分析来捕捉不同尺度下的地物结构信息。同时,详细介绍了针对高分辨率影像的特征工程方法,包括如何构建针对特定地物(如建筑、植被冠层)的判别性特征集。 4. 目标识别与分类算法的演进: 针对高分辨率影像中地物复杂度和混淆度增加的问题,本书对面向对象的图像分析(OBIA)进行了系统性的梳理和优化,强调了对象划分的最佳尺度选择和属性构建。在基于像素的分类方面,重点介绍了融合多源特征(光谱、纹理、形态)的混合分类器,并引入了最新的半监督和主动学习策略,以应对高分辨率数据标注成本高昂的挑战。 第三部分:深度学习在遥感解析中的突破 本部分将焦点完全转向当前最前沿的深度学习技术在遥感信息提取中的应用,并深入探讨其实际操作层面的难点与解决方案。 5. 深度卷积网络(CNN)的结构优化: 详细解析了ResNet、U-Net及其变体在遥感语义分割、目标检测中的应用。重点阐述了如何针对遥感影像的特点(如大场景、小目标、类别不平衡)设计高效的网络架构,包括空间金字塔池化(SPP)模块和注意力机制(Attention Mechanisms)的集成,以增强模型对多尺度目标的感知能力。 6. 弱监督与迁移学习的应用: 鉴于遥感领域高质量标注数据集的稀缺性,本书深入探讨了弱监督学习(如基于点或边界框的标注进行像素级分割)的最新进展。同时,详细介绍了如何利用在自然图像数据集上预训练的模型权重,结合少量遥感数据进行高效迁移学习,加速模型在特定区域或新任务上的收敛与性能提升。 7. 高光谱与时序数据的深度融合: 针对高光谱数据的维度灾难和时序数据的复杂依赖性,本书介绍了如何利用3D-CNN和循环神经网络(RNN/LSTM)处理高光谱立方体和时间序列数据。重点分析了混合像元分解中基于深度学习的谱解混方法,以及如何利用时序深度网络捕捉地表过程的动态变化特征。 第四部分:应用实践与数据生产流程 最后一部分将理论与实践相结合,探讨了高分辨率遥感数据在实际行业中的集成应用。 8. 城市三维重建与信息提取: 探讨了如何利用倾斜摄影测量数据和无人机LiDAR数据,结合空中三角测量(AMT)和密集匹配算法,构建高精度的城市三维模型(DSM/nDMS)。内容涵盖了基于模型的建筑轮廓提取、植被三维结构参数(如冠层高度模型CHM)的自动化生成技术。 9. 环境要素的动态监测与反馈: 选取了几个典型应用案例,包括:高分辨率影像在旱灾评估、水体污染溯源、精细化土地利用/土地覆盖变化监测中的应用。重点分析了如何建立多期数据对比和时间序列异常检测模型,实现环境要素变化的实时预警和量化评估。 10. 数据质量控制与生产链管理: 强调了从数据采购到最终产品交付的质量控制流程。讨论了如何建立标准化的生产流程,利用自动化工具对处理结果进行不确定性评估和误差分析,确保最终产品满足专业应用的要求。 本书内容力求前沿、细致,强调技术原理的深度挖掘和面向工程实践的优化策略,是高分辨率对地观测技术人员不可或缺的工具书。

用户评价

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我是一位在地理信息科学领域深耕多年的从业者,对遥感图像处理有着持续的需求和深入的探索。近期有幸翻阅了《ENVI遥感图像处理方法(第二版)》这本书,这本书的理论深度和实践指导性给我留下了深刻的印象。作者们在书中对ENVI软件的功能进行了详尽的阐述,并且巧妙地将理论知识与实际操作相结合,使得抽象的概念变得更加具体可感。特别是在介绍监督分类和非监督分类算法时,书中不仅详细解释了算法原理,还提供了相应的ENVI操作流程和参数设置建议,这对于我这类需要快速上手并解决复杂问题的用户来说,非常有价值。此外,书中对遥感图像的几何纠正和辐射校正的讲解也非常到位,这些基础但关键的步骤,往往是影响后续分析结果准确性的重要因素。这本书提供了一种系统性的学习路径,能够帮助读者从入门到精通,有效提升遥感数据处理的专业技能。

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说实话,拿到《ENVI遥感图像处理方法(第二版)》这本书,我最先被吸引的是它“配盘”的选项。在信息爆炸的时代,很多教程都只是纸上谈兵,而这本书竟然提供了实际操作的数据和软件环境,这绝对是大大的加分项!我一直觉得遥感处理这东西,光看书是学不会的,必须动手实践。有了这本书的配套光盘,我就可以跟着书里的步骤一步步来,错误了也能立刻找到参照,这比我以前一个人摸索要高效太多了。而且,从它介绍的案例来看,涵盖的领域也比较广,比如城市规划、环境监测之类的,都是我比较感兴趣的方向。虽然我之前也接触过ENVI,但总觉得不够系统,这本书的出现正好弥补了这一点。我希望通过这本书的学习,能够更深入地理解ENVI的各种算法和工具,并且能够灵活运用到我的项目开发中去,解决一些实际的难题。

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最近刚入手了这本《ENVI遥感图像处理方法(第二版)》,还没来得及深入研读,但光从目录和前几章的预览来看,就足以让我对它充满期待。这本书的编排逻辑清晰,从遥感图像的基础知识讲起,循序渐进地介绍了ENVI软件的核心功能和应用。我尤其欣赏其中关于图像预处理的章节,像是大气校正、几何校正等,这些都是实际应用中至关重要的环节。书中的案例分析似乎也很贴合实际需求,比如土地利用分类、变化检测等方面,这些都是我工作和学习中经常会遇到的问题。虽然我还在探索更多高级的应用,但这本书为我打下了坚实的基础,让我对ENVI这个强大的工具有了更直观的认识。配盘的设计也非常贴心,方便读者对照书中的实例进行操作,这对于初学者来说无疑是一大福音。我迫不及待地想利用书中的方法来处理我自己的遥感数据,相信它能极大地提升我的工作效率和研究水平。

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作为一名多年的GIS爱好者,我接触过不少关于遥感处理的书籍,但《ENVI遥感图像处理方法(第二版)》这本书带给我的惊喜程度却出乎意料。它的内容更新迭代速度很快,能够跟上ENVI软件最新的发展。我尤其关注的是书中关于深度学习在遥感图像分析中的应用部分,这在我之前阅读的许多同类书籍中是比较少见或比较浅显的。这本书在这方面的内容似乎更加深入和前沿,让我看到了遥感技术发展的无限可能。同时,作者们在叙述过程中,并没有回避一些可能存在的挑战和局限性,而是以一种客观的态度去分析,这使得整本书的观点更加严谨。我期待通过这本书,能够掌握一些更先进的处理技术,为我未来的项目研究提供新的思路和方法,尤其是在处理大规模、高分辨率的遥感数据时,我相信这本书的指导作用会更加显著。

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这本书的语言风格非常朴实,没有太多华丽的辞藻,直击要点,这对我来说是非常舒服的学习方式。作为一名非专业背景的研究生,一开始接触ENVI确实感到有些吃力,但这本书就像一位经验丰富的导师,耐心地引导我一步步熟悉这个复杂的软件。它没有把我当作是已经掌握了所有基础知识的用户,而是从头开始讲解,比如各种窗口的含义、菜单栏的功能,甚至是鼠标操作的一些小技巧。我特别喜欢书中对各个工具的“适用场景”和“注意事项”的说明,这能让我避免走很多弯路。而且,书中的案例设计得也很巧妙,都是一些比较常见和实用的应用,比如植被指数的计算、地物光谱特征的分析等。我尝试跟着书里的步骤操作了一下,发现效果很不错,让我对ENVI的信心大增。这本书真的让我觉得,原来遥感图像处理并没有想象中那么难。

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挺好的

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很实用,给个好评,点赞

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很好的书,是正版的!!!!

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书翻过几次,前边的地方就开胶了,用固体胶粘了下

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其实就是想要光盘里的数据,但数据不全,也不大开心

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这本书还可以,值得专业拥有。

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不错的哟,比较喜欢。。。

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