9787307071759 遥感图像处理实验教程 武汉大学出版社 闫利 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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闫利 著

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出版社： 武汉大学出版社

ISBN：9787307071759

商品编码：29544582456

基本信息

书名：遥感图像处理实验教程

定价：25.00元

作者：闫利

出版社：武汉大学出版社

出版日期：

ISBN：9787307071759

字数：

页码：

版次：1

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商品重量：0.341kg

编辑推荐

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内容提要

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目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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遥感影像深度解析与应用 在当今信息爆炸的时代，遥感技术以其独特的视角和强大的数据获取能力，成为了我们认识地球、理解环境、规划发展不可或缺的工具。从浩瀚的宇宙俯瞰，遥感卫星捕捉到的不仅仅是地表的光影，更是蕴藏着丰富地理、环境、经济信息的宝藏。而对这些海量、复杂的遥感影像进行有效的处理和分析，则是一项充满挑战但也极具价值的工作。本书旨在带领读者深入探索遥感影像处理的核心原理，掌握实用技术，并将其应用于解决实际问题，从而开启认识和利用地球的新篇章。 一、 遥感影像的奥秘：从原理到感知 遥感，顾名思义，是“遥远的感知”。它通过传感器在不直接接触目标物的情况下，探测和记录地物反射或发射的电磁波信息，并最终转换成可供分析的影像数据。理解遥感影像，首先需要理解其形成的基础——电磁波与物质的相互作用。不同地物对不同波段的电磁波具有独特的反射、吸收和发射特性，正是这些差异，使得我们能够在遥感影像中辨识出不同的地物类型，如植被、水体、土壤、建筑物等。 本书将从遥感影像的成像原理出发，详细阐述不同类型的遥感传感器，如光学传感器、微波传感器等，以及它们各自的特点和适用范围。我们将深入剖析可见光、近红外、热红外、微波等不同波段的光谱特性，理解它们如何“看到”我们肉眼无法感知的地球信息。通过对不同地物在这些波段下的反射率曲线的学习，读者将逐步建立起对遥感影像光谱特征的深刻认识，为后续的影像处理奠定坚实基础。 二、 影像预处理：为精准分析铺平道路 原始的遥感影像往往受到多种因素的影响，例如传感器本身的误差、大气散射和吸收、地形起伏造成的辐射畸变等。这些“噪声”和“失真”会严重影响影像的质量和后续分析的准确性。因此，有效的影像预处理是进行科学分析的首要步骤。 本书将系统介绍各类影像预处理技术。首先，我们将聚焦于几何校正，包括辐射定标、传感器模型校正、地形校正以及坐标系转换等，确保影像在空间上的准确性，使其能够与地理信息系统（GIS）中的其他空间数据进行叠加和融合。接着，我们将深入探讨辐射校正，包括大气校正，以消除大气对地物反射率的影响，还原真实的地物光谱信息。此外，对影像进行增强处理，如对比度拉伸、直方图均衡化等，也将是本书的重要组成部分，旨在突出影像中的细节信息，便于人工判读和计算机自动识别。 三、 影像分类：解读地物的“身份” 影像分类是遥感影像处理中的核心环节，其目标是将影像中的每一个像元（像素）分配到预定义的类别中，从而绘制出地物的空间分布图。这就像为地球的每一个角落“贴上标签”，让我们能够清晰地了解不同地物的分布情况。 本书将涵盖多种经典的影像分类方法。我们将从最基础的监督分类方法讲起，如最大似然分类、最小距离分类、马氏距离分类、支持向量机（SVM）等。这些方法需要事先提供少量已知类别的训练样本，通过学习这些样本的特征来对整个影像进行分类。读者将学习如何选取和提取有效的训练样本，以及如何理解和应用不同分类器的数学模型。 随后，我们将引入非监督分类方法，例如K-means聚类、Isodata等。这些方法无需预先提供训练样本，而是根据像元的光谱特征在影像数据内部自动寻找相似的群组，从而实现地物的自动划分。我们将讨论如何确定合适的聚类数量，以及如何对聚类结果进行解释和归类。 近年来，面向对象的影像分析（OBIA）作为一种新兴的影像分析范式，越来越受到关注。它跳出了传统像元为基础的分析模式，将相邻的、光谱相似的像元聚合成具有语义意义的“对象”，并在此基础上进行分类。本书将介绍OBIA的基本流程，包括影像分割、对象特征提取和对象分类，以及其在精细地物提取方面的优势。 四、 影像变化检测：追踪地球的“动态” 地球在不断变化，城市在扩张，森林在生长，冰川在融化。遥感影像变化检测技术，通过对比不同时期拍摄的遥感影像，能够捕捉和量化这些地表的变化过程，对于环境监测、灾害评估、资源管理等领域具有极其重要的意义。 本书将详细介绍多种变化检测的方法。我们将从直接比较法开始，如图像相减、图像比值等，它们简单直观，适用于变化显著的区域。接着，我们将深入探讨特征空间变换法，如主成分分析（PCA）、差值主成分分析（DI-PCA）等，这些方法能够有效地分离出变化信息，减少噪声干扰。此外，我们还将介绍分类后比较法，即分别对不同时期的影像进行分类，然后比较分类结果的差异，以识别变化区域。同时，本书还将关注基于深度学习的变化检测方法，展示人工智能在提升变化检测精度和效率方面的潜力。 五、 影像融合：融汇信息，洞察全局 单波段的遥感影像往往无法充分展现地物的细节信息。通过将不同传感器、不同波段的遥感影像进行融合，可以整合各自的优势，生成包含更丰富信息的新影像，从而提高解译精度和分析能力。 本书将讲解多种常用的影像融合技术。我们将从经典的基于 IHS 变换的融合方法开始，介绍如何将全色影像的空间细节信息与多光谱影像的光谱信息有效结合。随后，我们将探讨基于小波变换的融合方法，它能够更有效地保留和传递不同尺度下的影像特征。此外，我们还将介绍基于变换域的方法，如PCA融合，以及基于模型的方法，如小波多分辨率分析等。这些融合技术将帮助读者获得具有更高空间分辨率和更丰富光谱信息的综合影像，为后续的专题信息提取提供有力支持。 六、 专题信息提取：从影像到知识 在掌握了基础的处理和分析技术之后，本书将进一步引导读者进行更具体的专题信息提取。这包括但不限于： 地物指数的应用：例如，归一化植被指数（NDVI）用于监测植被覆盖度，归一化水体指数（NDWI）用于提取水体信息。我们将详细介绍各种常用指数的计算原理、适用条件以及在实际应用中的案例。 纹理分析：地物的纹理特征，如光滑度、粗糙度等，是区分相似光谱特征地物的重要依据。我们将介绍灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理特征提取方法。 高程信息提取：利用立体像对或雷达干涉测量技术，可以从遥感影像中提取地物的三维空间信息，构建数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）。 面向应用的案例分析：本书还将结合实际应用场景，例如城市扩张监测、农作物估产、土地利用/土地覆盖变化分析、环境污染监测等，展示如何综合运用上述技术解决实际问题。 七、 展望与实践 遥感技术日新月异，特别是随着人工智能和大数据时代的到来，基于深度学习的遥感影像分析方法正以前所未有的速度发展，并在准确性、效率和智能化方面取得了显著突破。本书将对这些前沿技术进行介绍，并鼓励读者保持学习的热情，不断探索新的可能性。 本书不仅侧重于理论的讲解，更强调实践的重要性。书中将穿插大量的案例分析和练习，引导读者动手操作，将所学知识转化为解决实际问题的能力。我们相信，通过系统地学习本书的内容，并积极参与实践，读者将能够熟练掌握遥感影像处理的各项技术，为自己在地理信息科学、环境科学、测绘工程、城市规划、农业科学等相关领域的研究和工作打下坚实的基础，用智慧和技术去探索和守护我们赖以生存的地球。

评分☆☆☆☆☆

我是一个资深的遥感从业者，手上积累了不少项目经验，但总觉得在一些前沿的算法应用和代码实现细节上，还存在一些可以打磨和优化的空间。拿到这本教材后，我原本是抱着“看看有没有什么新东西”的心态去翻阅的，没想到它在一些细节处理上，给了我不少启发。比如，它对不同传感器数据预处理流程的对比分析，非常细致入微，尤其是在大气校正和几何校正的部分，它不仅给出了理论模型，更重要的是，它展示了如何将这些模型高效地转化为可执行的程序逻辑。这种对“落地性”的极致追求，在我看来，是区分一本优秀教程和普通参考书的关键所在。而且，书中对一些开源库和工具的使用技巧讲解得非常到位，很多是我自己摸索很久才掌握的“小窍门”，作者直接将其系统化了。读完后，我立即在手头的一个项目中应用了其中提到的几个优化思路，数据处理效率确实有了肉眼可见的提升。对于我们这种需要不断跟进技术发展，同时又要求产出高质量成果的专业人士来说，这本书无疑是一本极具价值的“工具箱”和“秘籍”。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让人眼前一亮，特别是对于我这种初入遥感领域的小白来说，简直是打开了一扇新世界的大门。我之前看那些理论书籍，感觉云里雾里，很多公式和概念都理解得模棱两可。但是这本书，它不一样，它不是那种干巴巴地堆砌知识点，而是真正做到了“以实践带动学习”。从最基础的图像加载、增强，到后期的复杂分类算法，每一步都有详尽的步骤和清晰的代码示例。我尤其欣赏它在实验设计上的用心，每一个实验都紧密围绕着一个实际的应用场景，让我能真切地体会到遥感技术在解决现实问题中的强大能力。作者在讲解过程中，那种循序渐进的引导方式，让我感觉就像是跟着一位经验丰富的前辈在手把手地教我，遇到不明白的地方，回头翻看前面的章节，总能找到逻辑上的关联和支撑，构建起一个完整的知识体系。这本书的排版和图示也做得相当到位，复杂的流程图和代码片段都能清晰地呈现出来，大大降低了阅读和上手的难度。说实话，我已经很久没有遇到过这么实用、这么能落地的技术教程了，强烈推荐给所有想真正动手做遥感项目的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

我是在准备一个重要的行业资格考试时接触到这本书的，当时时间紧、任务重，需要快速掌握一套系统的实操技能。这本书的结构化程度让我感到非常惊喜。它就像一张精确绘制的路线图，将复杂的遥感处理流程拆解成了若干个可以独立攻克的“模块”。每个模块的介绍都简洁明了，直接切入要害，没有多余的学术套话。我发现，很多我之前只能死记硬背的概念，通过这本书中的具体实验操作，瞬间就变得直观易懂了。举个例子，讲解多光谱图像的假彩色合成时，它不仅告诉你R、G、B对应哪个波段，还通过调整不同波段组合的实验结果对比，让你直观感受到不同波段信息对地物识别的决定性影响。这种基于“视觉反馈”的学习体验，是单纯阅读文字材料无法比拟的。对于考试准备者或者需要快速上手新项目的人来说，这种高效的学习路径设计，简直是福音。它让我感觉学习过程不再是煎熬，而更像是一场解谜游戏。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我是一个对教材要求比较苛刻的人，尤其是在涉及编程和具体操作的领域。这本书在代码质量和实验环境的兼容性方面，做得非常出色。我试着运行了书中几个难度较高的算法示例，无论是使用哪个版本的开发环境，代码都能顺利编译和执行，这在很多国内教材中是难以想象的——经常出现版本不匹配或者库调用错误的问题。作者在代码注释中对关键参数的解释非常到位，使得即使是那些封装得比较好的函数，我们也能窥见其底层的处理逻辑。此外，书中对误差分析和结果评估的标准也给得非常专业，它教导读者如何科学地评价一个处理流程的优劣，而不是仅仅停留在“程序跑通了”的层面。这种对科学严谨性的坚持，让这本书的价值远远超出了一个简单的“实验指导手册”的范畴，它更像是一本关于“如何进行科学研究和工程实践”的入门指南。我非常期待作者能推出更多关于高级主题的进阶书籍。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我对国内很多大学出版社出版的实验教材都有点“PTSD”，很多时候都是理论翻译加几个粗糙的截图凑数。但这本教程彻底颠覆了我的固有印象。它的深度和广度都拿捏得恰到好处，既没有为了追求“高深”而故作晦涩，也没有为了迎合初学者而流于表面。最让我印象深刻的是，它在讲解图像分类时，不仅仅停留在传统的最大似然法或者决策树，而是花了相当大的篇幅去探讨基于深度学习的像素级和面向对象分类方法，并且配上了相应的实践案例。这显示出作者对当前遥感技术发展趋势的敏锐洞察。我特别喜欢它的一点是，它非常注重“为什么”和“怎么做”的结合。比如，解释一个滤波器的原理时，它会先从噪声模型入手，让你理解为什么要用这个滤波器，然后才是如何用代码实现它，这种结构清晰的论述方式，极大地增强了知识的粘性。对于想从传统遥感迈向智能遥感方向的读者，这本书简直就是一座高质量的阶梯。