9787307071759 遙感圖像處理實驗教程 武漢大學齣版社 閆利 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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閆利 著

圖書標籤:

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店鋪： 聚雅圖書專營店

齣版社： 武漢大學齣版社

ISBN：9787307071759

商品編碼：29544582456

基本信息

書名：遙感圖像處理實驗教程

定價：25.00元

作者：閆利

齣版社：武漢大學齣版社

齣版日期：

ISBN：9787307071759

字數：

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版次：1

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商品重量：0.341kg

編輯推薦

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內容提要

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目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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遙感影像深度解析與應用 在當今信息爆炸的時代，遙感技術以其獨特的視角和強大的數據獲取能力，成為瞭我們認識地球、理解環境、規劃發展不可或缺的工具。從浩瀚的宇宙俯瞰，遙感衛星捕捉到的不僅僅是地錶的光影，更是蘊藏著豐富地理、環境、經濟信息的寶藏。而對這些海量、復雜的遙感影像進行有效的處理和分析，則是一項充滿挑戰但也極具價值的工作。本書旨在帶領讀者深入探索遙感影像處理的核心原理，掌握實用技術，並將其應用於解決實際問題，從而開啓認識和利用地球的新篇章。 一、 遙感影像的奧秘：從原理到感知 遙感，顧名思義，是“遙遠的感知”。它通過傳感器在不直接接觸目標物的情況下，探測和記錄地物反射或發射的電磁波信息，並最終轉換成可供分析的影像數據。理解遙感影像，首先需要理解其形成的基礎——電磁波與物質的相互作用。不同地物對不同波段的電磁波具有獨特的反射、吸收和發射特性，正是這些差異，使得我們能夠在遙感影像中辨識齣不同的地物類型，如植被、水體、土壤、建築物等。 本書將從遙感影像的成像原理齣發，詳細闡述不同類型的遙感傳感器，如光學傳感器、微波傳感器等，以及它們各自的特點和適用範圍。我們將深入剖析可見光、近紅外、熱紅外、微波等不同波段的光譜特性，理解它們如何“看到”我們肉眼無法感知的地球信息。通過對不同地物在這些波段下的反射率麯綫的學習，讀者將逐步建立起對遙感影像光譜特徵的深刻認識，為後續的影像處理奠定堅實基礎。 二、 影像預處理：為精準分析鋪平道路 原始的遙感影像往往受到多種因素的影響，例如傳感器本身的誤差、大氣散射和吸收、地形起伏造成的輻射畸變等。這些“噪聲”和“失真”會嚴重影響影像的質量和後續分析的準確性。因此，有效的影像預處理是進行科學分析的首要步驟。 本書將係統介紹各類影像預處理技術。首先，我們將聚焦於幾何校正，包括輻射定標、傳感器模型校正、地形校正以及坐標係轉換等，確保影像在空間上的準確性，使其能夠與地理信息係統（GIS）中的其他空間數據進行疊加和融閤。接著，我們將深入探討輻射校正，包括大氣校正，以消除大氣對地物反射率的影響，還原真實的地物光譜信息。此外，對影像進行增強處理，如對比度拉伸、直方圖均衡化等，也將是本書的重要組成部分，旨在突齣影像中的細節信息，便於人工判讀和計算機自動識彆。 三、 影像分類：解讀地物的“身份” 影像分類是遙感影像處理中的核心環節，其目標是將影像中的每一個像元（像素）分配到預定義的類彆中，從而繪製齣地物的空間分布圖。這就像為地球的每一個角落“貼上標簽”，讓我們能夠清晰地瞭解不同地物的分布情況。 本書將涵蓋多種經典的影像分類方法。我們將從最基礎的監督分類方法講起，如最大似然分類、最小距離分類、馬氏距離分類、支持嚮量機（SVM）等。這些方法需要事先提供少量已知類彆的訓練樣本，通過學習這些樣本的特徵來對整個影像進行分類。讀者將學習如何選取和提取有效的訓練樣本，以及如何理解和應用不同分類器的數學模型。 隨後，我們將引入非監督分類方法，例如K-means聚類、Isodata等。這些方法無需預先提供訓練樣本，而是根據像元的光譜特徵在影像數據內部自動尋找相似的群組，從而實現地物的自動劃分。我們將討論如何確定閤適的聚類數量，以及如何對聚類結果進行解釋和歸類。 近年來，麵嚮對象的影像分析（OBIA）作為一種新興的影像分析範式，越來越受到關注。它跳齣瞭傳統像元為基礎的分析模式，將相鄰的、光譜相似的像元聚閤成具有語義意義的“對象”，並在此基礎上進行分類。本書將介紹OBIA的基本流程，包括影像分割、對象特徵提取和對象分類，以及其在精細地物提取方麵的優勢。 四、 影像變化檢測：追蹤地球的“動態” 地球在不斷變化，城市在擴張，森林在生長，冰川在融化。遙感影像變化檢測技術，通過對比不同時期拍攝的遙感影像，能夠捕捉和量化這些地錶的變化過程，對於環境監測、災害評估、資源管理等領域具有極其重要的意義。 本書將詳細介紹多種變化檢測的方法。我們將從直接比較法開始，如圖像相減、圖像比值等，它們簡單直觀，適用於變化顯著的區域。接著，我們將深入探討特徵空間變換法，如主成分分析（PCA）、差值主成分分析（DI-PCA）等，這些方法能夠有效地分離齣變化信息，減少噪聲乾擾。此外，我們還將介紹分類後比較法，即分彆對不同時期的影像進行分類，然後比較分類結果的差異，以識彆變化區域。同時，本書還將關注基於深度學習的變化檢測方法，展示人工智能在提升變化檢測精度和效率方麵的潛力。 五、 影像融閤：融匯信息，洞察全局 單波段的遙感影像往往無法充分展現地物的細節信息。通過將不同傳感器、不同波段的遙感影像進行融閤，可以整閤各自的優勢，生成包含更豐富信息的新影像，從而提高解譯精度和分析能力。 本書將講解多種常用的影像融閤技術。我們將從經典的基於 IHS 變換的融閤方法開始，介紹如何將全色影像的空間細節信息與多光譜影像的光譜信息有效結閤。隨後，我們將探討基於小波變換的融閤方法，它能夠更有效地保留和傳遞不同尺度下的影像特徵。此外，我們還將介紹基於變換域的方法，如PCA融閤，以及基於模型的方法，如小波多分辨率分析等。這些融閤技術將幫助讀者獲得具有更高空間分辨率和更豐富光譜信息的綜閤影像，為後續的專題信息提取提供有力支持。 六、 專題信息提取：從影像到知識 在掌握瞭基礎的處理和分析技術之後，本書將進一步引導讀者進行更具體的專題信息提取。這包括但不限於： 地物指數的應用：例如，歸一化植被指數（NDVI）用於監測植被覆蓋度，歸一化水體指數（NDWI）用於提取水體信息。我們將詳細介紹各種常用指數的計算原理、適用條件以及在實際應用中的案例。 紋理分析：地物的紋理特徵，如光滑度、粗糙度等，是區分相似光譜特徵地物的重要依據。我們將介紹灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等紋理特徵提取方法。 高程信息提取：利用立體像對或雷達乾涉測量技術，可以從遙感影像中提取地物的三維空間信息，構建數字高程模型（DEM）和數字錶麵模型（DSM）。 麵嚮應用的案例分析：本書還將結閤實際應用場景，例如城市擴張監測、農作物估産、土地利用/土地覆蓋變化分析、環境汙染監測等，展示如何綜閤運用上述技術解決實際問題。 七、 展望與實踐 遙感技術日新月異，特彆是隨著人工智能和大數據時代的到來，基於深度學習的遙感影像分析方法正以前所未有的速度發展，並在準確性、效率和智能化方麵取得瞭顯著突破。本書將對這些前沿技術進行介紹，並鼓勵讀者保持學習的熱情，不斷探索新的可能性。 本書不僅側重於理論的講解，更強調實踐的重要性。書中將穿插大量的案例分析和練習，引導讀者動手操作，將所學知識轉化為解決實際問題的能力。我們相信，通過係統地學習本書的內容，並積極參與實踐，讀者將能夠熟練掌握遙感影像處理的各項技術，為自己在地理信息科學、環境科學、測繪工程、城市規劃、農業科學等相關領域的研究和工作打下堅實的基礎，用智慧和技術去探索和守護我們賴以生存的地球。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我是一個對教材要求比較苛刻的人，尤其是在涉及編程和具體操作的領域。這本書在代碼質量和實驗環境的兼容性方麵，做得非常齣色。我試著運行瞭書中幾個難度較高的算法示例，無論是使用哪個版本的開發環境，代碼都能順利編譯和執行，這在很多國內教材中是難以想象的——經常齣現版本不匹配或者庫調用錯誤的問題。作者在代碼注釋中對關鍵參數的解釋非常到位，使得即使是那些封裝得比較好的函數，我們也能窺見其底層的處理邏輯。此外，書中對誤差分析和結果評估的標準也給得非常專業，它教導讀者如何科學地評價一個處理流程的優劣，而不是僅僅停留在“程序跑通瞭”的層麵。這種對科學嚴謹性的堅持，讓這本書的價值遠遠超齣瞭一個簡單的“實驗指導手冊”的範疇，它更像是一本關於“如何進行科學研究和工程實踐”的入門指南。我非常期待作者能推齣更多關於高級主題的進階書籍。

評分☆☆☆☆☆

我是一個資深的遙感從業者，手上積纍瞭不少項目經驗，但總覺得在一些前沿的算法應用和代碼實現細節上，還存在一些可以打磨和優化的空間。拿到這本教材後，我原本是抱著“看看有沒有什麼新東西”的心態去翻閱的，沒想到它在一些細節處理上，給瞭我不少啓發。比如，它對不同傳感器數據預處理流程的對比分析，非常細緻入微，尤其是在大氣校正和幾何校正的部分，它不僅給齣瞭理論模型，更重要的是，它展示瞭如何將這些模型高效地轉化為可執行的程序邏輯。這種對“落地性”的極緻追求，在我看來，是區分一本優秀教程和普通參考書的關鍵所在。而且，書中對一些開源庫和工具的使用技巧講解得非常到位，很多是我自己摸索很久纔掌握的“小竅門”，作者直接將其係統化瞭。讀完後，我立即在手頭的一個項目中應用瞭其中提到的幾個優化思路，數據處理效率確實有瞭肉眼可見的提升。對於我們這種需要不斷跟進技術發展，同時又要求産齣高質量成果的專業人士來說，這本書無疑是一本極具價值的“工具箱”和“秘籍”。

評分☆☆☆☆☆

我是在準備一個重要的行業資格考試時接觸到這本書的，當時時間緊、任務重，需要快速掌握一套係統的實操技能。這本書的結構化程度讓我感到非常驚喜。它就像一張精確繪製的路綫圖，將復雜的遙感處理流程拆解成瞭若乾個可以獨立攻剋的“模塊”。每個模塊的介紹都簡潔明瞭，直接切入要害，沒有多餘的學術套話。我發現，很多我之前隻能死記硬背的概念，通過這本書中的具體實驗操作，瞬間就變得直觀易懂瞭。舉個例子，講解多光譜圖像的假彩色閤成時，它不僅告訴你R、G、B對應哪個波段，還通過調整不同波段組閤的實驗結果對比，讓你直觀感受到不同波段信息對地物識彆的決定性影響。這種基於“視覺反饋”的學習體驗，是單純閱讀文字材料無法比擬的。對於考試準備者或者需要快速上手新項目的人來說，這種高效的學習路徑設計，簡直是福音。它讓我感覺學習過程不再是煎熬，而更像是一場解謎遊戲。

評分☆☆☆☆☆

這本書真是讓人眼前一亮，特彆是對於我這種初入遙感領域的小白來說，簡直是打開瞭一扇新世界的大門。我之前看那些理論書籍，感覺雲裏霧裏，很多公式和概念都理解得模棱兩可。但是這本書，它不一樣，它不是那種乾巴巴地堆砌知識點，而是真正做到瞭“以實踐帶動學習”。從最基礎的圖像加載、增強，到後期的復雜分類算法，每一步都有詳盡的步驟和清晰的代碼示例。我尤其欣賞它在實驗設計上的用心，每一個實驗都緊密圍繞著一個實際的應用場景，讓我能真切地體會到遙感技術在解決現實問題中的強大能力。作者在講解過程中，那種循序漸進的引導方式，讓我感覺就像是跟著一位經驗豐富的前輩在手把手地教我，遇到不明白的地方，迴頭翻看前麵的章節，總能找到邏輯上的關聯和支撐，構建起一個完整的知識體係。這本書的排版和圖示也做得相當到位，復雜的流程圖和代碼片段都能清晰地呈現齣來，大大降低瞭閱讀和上手的難度。說實話，我已經很久沒有遇到過這麼實用、這麼能落地的技術教程瞭，強烈推薦給所有想真正動手做遙感項目的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我對國內很多大學齣版社齣版的實驗教材都有點“PTSD”，很多時候都是理論翻譯加幾個粗糙的截圖湊數。但這本教程徹底顛覆瞭我的固有印象。它的深度和廣度都拿捏得恰到好處，既沒有為瞭追求“高深”而故作晦澀，也沒有為瞭迎閤初學者而流於錶麵。最讓我印象深刻的是，它在講解圖像分類時，不僅僅停留在傳統的最大似然法或者決策樹，而是花瞭相當大的篇幅去探討基於深度學習的像素級和麵嚮對象分類方法，並且配上瞭相應的實踐案例。這顯示齣作者對當前遙感技術發展趨勢的敏銳洞察。我特彆喜歡它的一點是，它非常注重“為什麼”和“怎麼做”的結閤。比如，解釋一個濾波器的原理時，它會先從噪聲模型入手，讓你理解為什麼要用這個濾波器，然後纔是如何用代碼實現它，這種結構清晰的論述方式，極大地增強瞭知識的粘性。對於想從傳統遙感邁嚮智能遙感方嚮的讀者，這本書簡直就是一座高質量的階梯。