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宋建社，鄭永安，袁禮海 著

圖書標籤:

• 閤成孔徑雷達
• SAR圖像
• 圖像理解
• 遙感
• 信號處理
• 雷達技術
• 模式識彆
• 機器學習
• 目標檢測
• 地物分類

店鋪： 滿苑逞嬌圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030230942

商品編碼：28015290383

包裝：平裝

齣版時間：2008-11-01

基本信息

書名：閤成孔徑雷達圖像理解與應用

定價：39.00元

作者：宋建社,鄭永安,袁禮海

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2008-11-01

ISBN：9787030230942

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.422kg

編輯推薦

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內容提要

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本書從SAR的基本原理和圖像的基本特徵齣發，以SAR圖像工程應用的後處理為重點，將理論、方法與工程應用實例相結閤，以目標電磁散射特徵計算、圖像特徵分析、圖像分割、目標識彆與分類、圖像融閤和圖像壓縮等內容為研究重點，較係統地涵蓋瞭SAR圖像應用中涉及的核心內容。
本書可作為從事SAR圖像處理、信號處理、模式識彆技術人員和科研院所相關研究人員的重要參考書，也可作為高等院校信號處理、遙感圖像處理等相關專業的教師、高年級本科生和研究生的參考教材。

目錄

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章 緒論
1.1 閤成孔徑雷達概況
1.2 發展曆程
1.2.1 國外SAR發展曆程
1.2.2 我國SAR發展曆程
1.3 發展趨勢
1.4 主要應用
1.4.1 軍事領域
1.4.2 民用領域
1.5 內容安排
第2章 閤成孔徑雷達
2.1 概述
2.2 SAR成像基本原理
2.2.1 距離嚮分辨率與脈衝壓縮技術
2.2.2 方位嚮分辨率與閤成孔徑原理
2.2.3 點目標信號迴波模型
2.2.4 SAR成像處理與算法
2.3 SAR成像的幾何特性
2.3.1 斜距圖像的比例失真
2.3.2 透視收縮與頂底位移
2.3.3 雷達陰影
2.3.4 雷達視差與立體觀察
第3章 雷達目標電磁散射計算
3.1 概述
3.1.1 電磁散射基本計算方法
3.1.2 嚴格的經典解法
3.1.3 近似求解方法
3.2 等效電磁流計算
3.2.1 等效電磁流奇異性的消除
3.2.2 等效電磁流的分析與計算
3.3 多次散射的計算
3.3.1 幾何/物理光學混閤算法
3.3.2 存在多重散射的條件和遮擋關係的判斷
3.3.3 幾何光學/等效電磁流混閤算法
3.3.4 GO/PO混閤方法的應用
3.4 腔體結構電磁散射RCS計算
3.4.1 復射綫近軸近似電磁散射算法
3.4.2 計算實例
3.5復雜目標電磁散射的計算
3.5.1 復雜目標幾何建模
3.5.2 復雜目標電磁散射混閤計算
第4章 閤成孔徑雷達圖像特徵分析
4.1 概述
4.2 SAR圖像輻射特徵
4.2.1 SAR圖像迴波強度的概率分布
4.2.2 輻射分辨率
4.3 SAR圖像噪聲特徵
4.4 SAR圖像目標幾何特徵
4.4.1 點目標
4.4.2 綫目標
4.4.3 麵目標
4.5 SAR圖像灰度統計特徵
4.5.1 幅度特徵
4.5.2 直方圖特徵
4.5.3 統計特徵
4.6 SAR圖像紋理特徵
4.6.1 方嚮差分特徵
4.6.2 灰度共現特徵
4.6.3 小波紋理能量特徵
第5章 閤成孔徑雷達圖像分割
5.1 概述
5.2 閾值分割法
5.2.1 基於遺傳算法的二維大熵閾值分割法
5.2.2 二維模糊熵閾值分割法
5.2.3 雙閾值分割算法
5.3 基於馬爾可夫場模型的分割法
5.3.1 吉布斯MEF分割模型
5.3.2 吉布斯MRF分割算法
5.3.3 多尺度MRF圖像分割
5.4 基於多尺度幾何分析的分割法
5.4.1 基於Contourlet變換的SAR圖像分割
5.4.2 基於Wedgelet變換的SAR圖像分割
5.5 分割評價方法
5.5.1 分割質量評價
5.5.2 適用情況分析
第6章 閤成孔徑雷達圖像目標分類
6.1 概述
6.1.1 分類流程
6.1.2 評價標準
6.2 概率密度函數估計
6.2.1 單-密度函數
6.2.2 混閤密度函數
6.2.3 有限混閤密度函數的逼近能力
6.3 參數估計
6.3.1 極大似然估計
6.3.2 EM算法
6.4 小距離分類法
6.5 大後驗概率分類法
6.6 支持嚮量機分類法
6.6.1 支持嚮量機原理
6.6.2 支持嚮量機分類法
6.7 隱馬爾可夫優化分類法
6.7.1 HMM原理
6.7.2 HMOC模型
第7章 閤成孔徑雷達圖像目標識彆
7.1 概述
7.1.1 識彆方法
7.1.2 自動目標識彆係統
7.2 基於電磁特性的目標識彆
7.3 典型目標識彆
7.3.1 道路識彆
7.3.2 機場識彆
7.3.3 MSTAR坦剋識彆
第8章 閤成孔徑雷達圖像融閤
8.1 概述
8.1.1 圖像融閤概念
8.1.2 融閤效果評價
8.2 SAR圖像與可見光圖像融閤
8.2.1 提升小波變換
8.2.2 基於提升小波變換區域統計特性的融閤算法
8.3 SAR圖像與多光譜圖像融閤
8.3.1 主成分分析方法
8.3.2 基於主成分分析的SAR與多光譜圖像融閤
8.4 多波段SAR圖像融閤
8.4.1 基於a trous算法方嚮濾波器組的多波段SAR圖像灰度融閤
8.4.2 多波段SAR圖像僞彩色融閤
第9章 閤成孔徑雷達圖像壓縮
9.1 概述
9.1.1 代和第二代壓縮技術
9.1.2 多尺度方嚮分析技術
9.2 SAR圖像壓縮中的典型特徵
9.2.1 紋理特徵
9.2.2 變換域係數統計特徵
9.3 SAR圖像Non-SWMDA壓縮方法
9.3.1 不可分離小波的提升實現
9.3.2 基於塊分割的二叉樹編碼方案設計
9.4 SAR圖像壓縮效果評價
9.4.1 保真度準則
9.4.2 特徵衡量標準
英漢術語對照
主要參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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《光學遙感圖像處理與分析》 內容簡介： 本書係統深入地闡述瞭光學遙感圖像的獲取、預處理、增強、特徵提取、分類以及應用等關鍵技術。全書共分為十章，內容翔實，邏輯嚴謹，既有理論深度，又具實踐指導意義。 第一章 緒論：光學遙感基礎 本章首先介紹瞭光學遙感的基本原理，包括電磁波與物質的相互作用、輻射傳輸、傳感器的類型與工作方式等。重點講解瞭可見光、近紅外、短波紅外等波段的光譜特性及其在地球觀測中的意義。隨後，詳細闡述瞭光學遙感衛星的成像方式，如推掃成像、凝視成像等，並對不同傳感器（如多光譜、高光譜）的特點及其優劣勢進行瞭比較。最後，從曆史發展、技術現狀和未來趨勢三個層麵，勾勒瞭光學遙感技術的發展脈絡，為後續章節的學習奠定堅實的基礎。 第二章 光學遙感圖像獲取與輻射定標 本章聚焦於光學遙感圖像的實際獲取過程。首先，詳細介紹瞭常用光學遙感衛星的成像平颱、傳感器參數以及數據獲取流程。接著，深入探討瞭圖像輻射特性，包括輻射亮度、反射率等關鍵概念，並詳細講解瞭輻射定標的原理和方法。重點介紹瞭絕對輻射定標和相對輻射定標，以及兩種定標方法的具體實現步驟和技術要求。此外，還討論瞭不同定標方法對後續圖像分析結果的影響，強調瞭準確輻射定標對於定量遙感分析的重要性。 第三章 圖像預處理技術 本章詳細介紹瞭光學遙感圖像預處理的各種技術，旨在提高圖像質量，去除噪聲和畸變，為後續分析做好準備。首先，講解瞭圖像幾何校正的原理，包括傳感器畸變、平颱姿態變化、地球麯率等因素造成的幾何誤差，並介紹瞭多項式糾正、地形匹配糾正等常用方法。隨後，深入探討瞭圖像輻射校正，包括大氣散射、吸收、透射等大氣效應的影響，以及大氣校正的各種模型和算法，如 FLAASH、QUAC 等。此外，還詳細介紹瞭圖像去噪技術，包括空間域濾波器（如均值濾波、中值濾波、高斯濾波）和頻率域濾波器，以及針對不同噪聲類型的去噪策略。最後，本章還涵蓋瞭圖像融閤技術，如 IHS 融閤、PCA 融閤、小波融閤等，用於結閤不同傳感器或不同時相的圖像信息，生成更高空間或光譜分辨率的閤成圖像。 第四章 圖像增強技術 本章專注於提升光學遙感圖像的視覺信息量，使其更便於人眼觀察和分析。首先，介紹瞭點運算增強方法，包括綫性拉伸、直方圖均衡化、直方圖規定化等，以及它們在增強圖像對比度和細節方麵的作用。隨後，深入探討瞭空間域濾波增強技術，如銳化濾波（如拉普拉斯算子、Sobel 算子）、平滑濾波（如高斯濾波、均值濾波）以及它們對圖像邊緣和紋理的影響。接著，詳細介紹瞭頻域增強方法，包括傅裏葉變換及其在圖像增強中的應用，如低通濾波、高通濾波、同態濾波等。此外，本章還討論瞭假彩色閤成技術，以及如何選擇閤適的波段組閤來突齣特定的地物信息，以滿足不同應用的需求。 第五章 圖像特徵提取 本章重點闡述瞭從光學遙感圖像中提取有意義特徵的方法，這些特徵將用於後續的分類和分析。首先，介紹瞭光譜特徵的提取，包括像元光譜麯綫的分析、關鍵光譜指數（如 NDVI、EVI、NDWI）的計算及其在植被、水體等監測中的應用。隨後，深入探討瞭紋理特徵的提取，如灰度共生矩陣（GLCM）及其統計特徵（如均值、方差、對比度、能量），以及 Gabor 濾波器、LBP（Local Binary Pattern）等方法在刻畫地物錶麵粗糙度和結構信息中的作用。此外，本章還介紹瞭形狀特徵的提取，如輪廓、質心、麵積、周長等幾何屬性，以及基於形狀描述符（如 Hu 不變量）的特徵提取。最後，討論瞭尺度不變特徵變換（SIFT）等局部特徵描述符在目標識彆和匹配中的應用。 第六章 圖像分類技術 本章係統講解瞭光學遙感圖像的分類原理和方法，旨在將圖像劃分為不同的地物類彆。首先，介紹瞭監督分類方法，包括最大似然分類、支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、神經網絡（如 BP 網絡、CNN）等，以及它們在基於已知訓練樣本進行分類時的優劣勢。接著，詳細闡述瞭非監督分類方法，如 K-means 聚類、ISODATA 聚類、模糊 C 均值聚類等，以及它們在未知類彆情況下的應用。此外，本章還深入探討瞭麵嚮對象的圖像分析（OBIA）方法，它將圖像分割後形成的同質區域作為基本單元進行分類，能更好地處理高分辨率遙感圖像。最後，討論瞭分類精度評估的方法，如混淆矩陣、Kappa 係數、總體精度等。 第七章 高光譜遙感圖像處理 本章專注於高光譜遙感圖像的處理技術。首先，介紹瞭高光譜遙感圖像的光譜分辨率特點及其與多光譜遙感圖像的區彆，以及高光譜數據的特有挑戰，如“維數災難”。接著，詳細講解瞭高光譜圖像的預處理技術，包括輻射定標、大氣校正、噪聲去除（如 MNF 變換）等。然後，深入探討瞭高光譜圖像的特徵提取方法，如光譜匹配、光譜角製圖（SAM）、綫性混閤模型（LMM）等。此外，本章還介紹瞭高光譜圖像的分類技術，如基於光譜相似性的分類、分類與目標探測相結閤的方法。最後，討論瞭高光譜遙感在礦物探測、農作物識彆、環境監測等領域的典型應用。 第八章 遙感影像變化檢測 本章圍繞遙感影像變化檢測的核心技術展開。首先，介紹瞭變化檢測的基本概念和分類，包括圖像配準、變化幅度分析、變化類型識彆等。接著，詳細講解瞭常用的變化檢測方法，如圖像疊加法、圖像差值法、圖像比值法、組閤變化檢測法（如 CVA）等。隨後，深入探討瞭基於特徵的變化檢測方法，以及如何利用紋理、光譜等特徵來識彆和量化變化。此外，本章還介紹瞭基於機器學習和深度學習的變化檢測技術，如 SVM、隨機森林、CNN 等在變化檢測中的應用。最後，列舉瞭變化檢測在土地利用變化、城市擴張、災害監測等領域的實際應用案例。 第九章 典型應用領域 本章從實際應用的角度，詳細闡述瞭光學遙感圖像處理與分析在多個領域的具體應用。首先，在農業遙感方麵，介紹瞭利用遙感技術監測作物長勢、估算産量、識彆病蟲害、製定精準施肥和灌溉策略等。其次，在林業遙感方麵，闡述瞭如何利用遙感監測森林資源、評估森林健康狀況、識彆森林火災、進行森林采伐監測等。接著，在水體遙感方麵，講解瞭遙感在水質監測（如葉綠素濃度、濁度）、水體邊界提取、湖泊富營養化評估、洪水監測等方麵的應用。此外，在城市遙感方麵，介紹瞭利用遙感技術進行城市擴張監測、土地利用/覆蓋分類、城市熱島效應分析、城市基礎設施調查等。最後，在地質與礦産遙感方麵，闡述瞭遙感在礦産資源勘查、地質構造分析、地質災害監測（如滑坡、崩塌）等方麵的應用。 第十章 綜述與展望 本章對全書內容進行總結，並對光學遙感圖像處理與分析的未來發展方嚮進行展望。首先，迴顧瞭本學科的發展曆程，總結瞭當前的主要技術瓶頸和挑戰。隨後，重點探討瞭人工智能（AI）技術，特彆是深度學習在光學遙感圖像處理與分析中的發展趨勢，包括自動特徵學習、端到端模型、遷移學習等。接著，展望瞭高分辨率、高光譜、高時效等新型遙感數據獲取能力對圖像處理提齣的新要求。此外，還討論瞭多源遙感數據融閤、時空信息挖掘、以及將遙感技術與大數據、雲計算、物聯網等技術相結閤的前景。最後，強調瞭光學遙感圖像處理與分析在服務國傢戰略、促進可持續發展、應對全球性挑戰等方麵的重要作用和廣闊前景。 本書適閤高等院校遙感、地理信息科學、測繪工程、計算機科學等專業的本科生、研究生，以及從事遙感數據處理、地理信息係統開發、環境監測、資源管理等領域的科研人員和工程師閱讀。

評分☆☆☆☆☆

我是一位有著多年遙感數據處理經驗的從業者，之前主要接觸光學遙感。齣於工作需要，我開始深入研究SAR技術。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個非常係統和深入的學習平颱。它不僅僅是對SAR成像原理的梳理，更重要的是，對於SAR數據的高級應用，特彆是那些能産生顯著經濟效益和科研價值的應用，進行瞭詳盡的闡述。我驚喜地發現，書中對SAR乾涉測量（InSAR）技術的講解非常透徹，從基本原理到各種形變監測技術的演變，再到實際案例分析，都非常到位。我曾經在處理InSAR數據時遇到過一些瓶頸，這本書中關於相乾性分析、去平地相位去除、大氣延遲校正等關鍵環節的詳細說明，為我解決實際問題提供瞭寶貴的思路和方法。此外，書中對SAR圖像在目標識彆和分類方麵的討論，也給瞭我不少啓發，特彆是關於利用多極化、多時相數據來提升分類精度的方法，我覺得非常有實用價值。總的來說，這本書是一本能夠幫助從業者快速提升專業技能的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直打開瞭我的新世界大門！我一直對遙感技術非常感興趣，但閤成孔徑雷達（SAR）這個概念對我來說一直有點神秘。讀瞭這本書之後，我終於明白瞭SAR到底是怎麼迴事，它不僅僅是簡單的拍照，而是通過“穿透”雲層、在夜晚也能成像的能力，揭示瞭我們肉眼看不到的地錶信息。書裏詳細講解瞭SAR成像的原理，從電磁波的發射、地物散射，到迴波信號的處理，一步步地讓我理解瞭這個復雜過程。尤其讓我印象深刻的是，作者並沒有停留在理論層麵，而是用大量的實例，比如地錶形變監測、作物分類、海冰監測等等，來展示SAR圖像的應用。看著那些清晰的、經過處理的SAR圖像，我能感受到背後蘊含的巨大信息量，以及它在科學研究和實際生産中發揮的重要作用。這本書的邏輯性很強，每一步的講解都緊密相連，即使是初學者，也能循序漸進地掌握其中的知識。我特彆喜歡其中關於目標散射特性分析的部分，這讓我對不同地物在SAR圖像中的錶現有瞭更直觀的認識。

評分☆☆☆☆☆

我本身是一名軟件工程師，對算法和數據處理非常感興趣，但對遙感領域瞭解不多。偶然的機會接觸到這本書，就被其嚴謹的邏輯和豐富的內涵所吸引。這本書讓我第一次係統地認識到SAR圖像是如何從原始的雷達信號一步步轉化為我們所看到的“圖像”，其中涉及到復雜的信號處理技術，如距離多普勒算法、自聚焦算法等。書中的相關章節雖然篇幅不長，但清晰地勾勒齣瞭這些關鍵技術的輪廓，讓我對SAR數據處理的復雜性有瞭初步的認識。更讓我覺得這本書有價值的是，它不僅僅局限於原理，還深入探討瞭SAR圖像的“理解”和“應用”。例如，書中關於SAR圖像地物分類的算法介紹，以及如何利用機器學習模型來提高分類精度，這讓我聯想到很多在其他領域中相似的算法思想，覺得SAR圖像解譯也是一個充滿挑戰和機遇的領域。這本書雖然篇幅不大，但信息量非常密集，對有誌於深入瞭解SAR技術的人來說，是一本非常好的入門和進階讀物。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對環境監測和可持續發展領域的研究者，我一直在尋找能夠提供更精細、更廣闊視角的數據源。SAR圖像因其獨特的全天候、全天時成像能力，在我的研究方嚮上具有不可替代的優勢。這本書的價值在於，它不僅詳細介紹瞭SAR的基本原理，更重要的是，它將SAR技術與實際的科學問題緊密結閤，提供瞭豐富的應用案例。我特彆關注書中關於SAR在農業監測中的應用，包括作物長勢監測、灌溉狀況評估以及病蟲害早期預警等。這些信息對於提高農業生産效率、保障糧食安全具有重要意義。此外，書中關於SAR在土地利用/土地覆蓋變化監測方麵的討論，也為我理解城市擴張、森林砍伐等環境問題提供瞭新的視角。讓我印象深刻的是，書中對於不同SAR傳感器（如Sentinel-1、TerraSAR-X等）的性能比較和應用特點的分析，這對於研究者選擇閤適的數據源非常有指導意義。總的來說，這本書是一本兼具理論深度和實踐廣度的優秀參考書。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對地球科學充滿好奇心的大學在讀本科生，之前接觸過一些基礎的地理信息科學課程，但對SAR的瞭解非常有限。這本書的語言風格非常友好，不像很多學術著作那樣枯燥乏味。作者用瞭很多形象的比喻和圖示，將抽象的電磁波理論和數據處理過程變得生動易懂。我最喜歡的是書中關於SAR在災害監測方麵的應用，比如洪水淹沒範圍的提取、地震引起的地麵形變分析等。看到SAR圖像能夠如此清晰地展示這些災難性的事件，讓我深刻體會到科技的力量。書中還提到瞭一些前沿的SAR應用，比如利用深度學習來自動化SAR圖像的解譯，這讓我看到瞭SAR技術未來的發展潛力，也激起瞭我對這個領域進一步探索的興趣。雖然有些地方涉及到一些數學公式，但在作者的講解下，我都能大緻理解其含義和作用。這本書讓我覺得SAR不再是遙不可及的專業技術，而是與我們的生活息息相關的、充滿魅力的科學領域。