高分辨率SAR图像目标识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张红 著

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• 高分辨率
• 雷达遥感
• 图像处理
• 模式识别
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• 深度学习
• 信号处理
• 遥感技术

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030238566

商品编码：29624716644

包装：平装

出版时间：2009-03-01

基本信息

书名：高分辨率SAR图像目标识别

定价：58.00元

作者：张红

出版社：科学出版社

出版日期：2009-03-01

ISBN：9787030238566

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

编辑推荐

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内容提要

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本书系统地介绍合成孔径雷达（SAR）图像目标识别的概念、方法和系统实现。首先介绍SAR图像目标识别的特点和发展状况；接着以SAP图像目标识别的实现为主线，介绍SAR图像预处理、SAR目标检测与辨识、SAR目标特征提取和SAR目标识别；后以实际开发的软件系统为例，介绍基于空间信息系统的SAR图像目标识别软件系统的实现。
本书是作者近年来在SAR图像目标识别领域的研究成果总结，内容系统、详尽，可供从事遥感、测绘、海洋、海事、交通、渔业、灾害等学科领域的科研和工程技术人员参考使用，也可供高等院校相关专业的教学和研究参考。

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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《高分辨率SAR图像目标识别》：洞悉地表万象，智辨细节精微 在现代测绘、侦察、应急响应及资源监测等众多领域，从太空视角精准捕捉和辨识地物目标的能力，已成为至关重要的一环。特别是合成孔径雷达（SAR）技术，凭借其全天候、全天时的工作特性，以及对地表形貌、材质敏感的独特优势，在高分辨率SAR（High Resolution SAR, HR-SAR）图像的应用中扮演着越来越核心的角色。本文旨在深入探讨高分辨率SAR图像目标识别这一前沿技术领域，为相关研究人员、工程师以及从业者提供一个全面、系统的知识框架和实践指南。 高分辨率SAR图像，以其卓越的成像能力，能够以前所未有的细节刻画地表目标，这为目标的精确识别提供了坚实的基础。然而，也正是如此精细的成像，带来了海量的数据和复杂的场景信息，使得直接、高效地从这些图像中提取出具有辨识度的特征，并进行准确的目标分类与识别，成为一个充满挑战的课题。本书将系统性地梳理和分析高分辨率SAR图像目标识别的关键技术、核心算法及其在实际应用中的潜力。 第一章：高分辨率SAR成像原理与数据特性 在深入目标识别的细节之前，理解高分辨率SAR图像的生成机制及其独特性质是不可或缺的。本章将首先回顾SAR成像的基本原理，包括多普勒效应、脉冲压缩、运动补偿等关键技术，阐述它们如何在高分辨率模式下实现对地物目标的精细描绘。随后，我们将重点剖析高分辨率SAR图像所特有的数据特性，例如： 高空间分辨率： 图像中每个像素代表的地表范围极小，能够清晰展现目标的外形、结构、纹理等细节。 相干性与斑点噪声： SAR图像固有的相干性会引入斑点噪声，其统计特性和对目标特征的影响需要被充分理解和处理。 后向散射特性： SAR系统通过测量目标对雷达波的后向散射强度来成像，不同地物的后向散射机理差异是目标识别的基础。 多视能力与极化信息： 高分辨率SAR系统通常具备多视处理能力，能够生成不同视角下的图像，而极化SAR（PolSAR）则能提供目标与雷达波相互作用的极化信息，这极大丰富了地物目标的可区分性。 几何畸变与地形效应： 雷达几何成像方式可能引入倾斜、叠掩、阴影等畸变，地形起伏也会影响回波信号，这些都需要在目标识别前进行校正或考虑。 第二章：高分辨率SAR图像目标特征提取 特征提取是目标识别的核心环节。本章将全面介绍从高分辨率SAR图像中提取目标特征的各种方法，从传统的手工设计特征到现代的深度学习自动特征学习。 传统特征方法： 基于形状和几何特征： 例如目标的轮廓、尺寸、长宽比、紧凑度、角度直方图等。在高分辨率图像下，这些特征能够更精确地描述目标的外部形态。 基于纹理特征： 例如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等。它们能够描述目标表面的微观结构和均匀度。 基于散射中心模型： 针对SAR图像中表现为亮点的散射中心，分析其分布、强度和数量。 基于极化信息特征（针对PolSAR）： 例如熵、平均散射角、反对称散射等，它们能够反映目标表面的散射机制。 现代深度学习特征提取： 卷积神经网络（CNN）的应用： 详细介绍如何利用CNN自动从SAR图像中学习到层级化的、具有鲁棒性的特征表示。我们将探讨不同CNN架构（如AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet等）在高分辨率SAR目标识别任务中的适用性，以及网络结构的设计原则。 注意力机制与Transformer： 介绍如何将注意力机制引入CNN，以聚焦于目标的关键区域，或直接应用Vision Transformer (ViT) 等模型，利用自注意力机制捕捉长距离依赖关系，处理SAR图像中的复杂场景。 多模态特征融合： 探讨如何融合不同类型（如不同极化、不同视角、甚至SAR与其他传感器数据）的特征，以提高识别精度。 第三章：高分辨率SAR图像目标识别算法 在获取了丰富的目标特征后，本章将重点介绍用于目标分类与识别的各类算法。 监督学习算法： 经典机器学习方法： 支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K近邻（KNN）等，以及它们在SAR目标识别中的应用细节和参数优化。 深度学习分类器： 将CNN作为特征提取器，并连接全连接层进行分类。我们将深入讨论如何设计和训练这些深度分类网络。 集成学习与迁移学习： 介绍如何通过集成多种模型来提升性能，以及如何利用在大规模数据集上预训练的模型迁移到SAR目标识别任务中，解决数据稀缺的问题。 无监督与半监督学习算法： 聚类算法： K-means、DBSCAN等，用于对目标进行无监督的分类。 自编码器（Autoencoders）与生成对抗网络（GANs）： 利用它们进行特征降维、数据增强和无监督表示学习。 半监督方法： 在少量标注数据和大量未标注数据的情况下，如何有效地进行训练。 模型评估与性能度量： 详细介绍准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-score）、混淆矩阵（Confusion Matrix）以及ROC曲线等评估指标，并讨论在SAR目标识别任务中的选择与解读。 第四章：高分辨率SAR图像中的挑战与解决方案 尽管技术不断进步，高分辨率SAR图像目标识别仍面临诸多挑战。本章将深入探讨这些挑战，并提供相应的解决方案。 数据量与标注难题： 高分辨率SAR图像数据庞大，人工标注成本高昂且费时。 解决方案： 数据增强技术（如几何变换、辐射变换、合成SAR图像）、迁移学习、少样本学习、主动学习等。 类内差异大与类间相似性： 同一类别的目标在不同视角、不同成像条件下可能呈现显著差异，而不同类别的目标可能具有相似的外观。 解决方案： 鲁棒的特征提取方法、多模态信息融合、更精细的模型设计。 背景杂波与环境干扰： 复杂的地形、植被、水体等背景杂波会影响目标的检测和识别。 解决方案： 基于分割的方法、目标检测算法（如Faster R-CNN, YOLO等在SAR图像上的改进）、背景抑制技术。 小目标检测与识别： 识别微小目标（如车辆、小型船只）在低分辨率或高噪声环境下尤为困难。 解决方案： 特征增强、超分辨率技术、多尺度分析。 模型可解释性： 尤其对于深度学习模型，理解其决策过程对于信任和改进模型至关重要。 解决方案： 可视化技术（如Grad-CAM）、特征重要性分析、引入可解释性强的模型架构。 第五章：高分辨率SAR图像目标识别的应用实例 本章将展示高分辨率SAR图像目标识别在各个领域的实际应用，通过具体案例来印证技术的重要性与可行性。 军事侦察与目标监测： 舰船、飞机、车辆、军事设施的自动检测与识别。 国土安全与反恐： 违禁品、非法建筑、人员集结的监测。 民用交通管理： 道路交通流量监测、港口船舶跟踪、机场飞机识别。 环境监测与灾害评估： 森林砍伐监测、非法采矿识别、石油泄漏检测、灾后建筑物损毁评估。 城市规划与资源管理： 建筑物类型分类、土地利用变化监测、农业作物识别。 第六章：未来发展趋势与展望 最后，本章将对高分辨率SAR图像目标识别的未来发展方向进行展望，包括但不限于： 通用目标识别模型： 研发能够识别多种类型目标的通用性模型。 实时处理能力： 提升算法效率，实现 SAR 图像的实时或近实时处理。 与多源数据融合的深度化： 进一步探索SAR与其他传感器的深度融合，构建更全面的地物信息认知系统。 领域自适应与对抗鲁棒性： 提高模型在不同区域、不同时间、不同传感器下以及面对恶意干扰时的鲁棒性。 知识图谱与推理： 将目标识别与地理知识、先验信息相结合，实现更高级别的智能分析。 开源平台与数据集建设： 推动相关研究的开放与共享，促进技术快速发展。 本书力求在理论深度与实践应用之间取得平衡，通过系统性的梳理，希望能为读者勾勒出一幅高分辨率SAR图像目标识别的清晰图景，激发更多创新性研究，并推动该技术在各个关键领域的广泛应用，最终实现更智能、更高效的地球观测与地物认知。

评分☆☆☆☆☆

这部作品更像是一场关于数字时代个人隐私边界的哲学思辨之旅，它没有给出任何明确的法规建议，而是通过一系列极端化的未来场景推演，来拷问读者自身的伦理底线。作者的文风犀利而富有煽动性，常常使用长句和排比，营造出一种被全方位监控的压迫感。书中重点分析了“情感数据化”的趋势，探讨当我们的情绪波动都可以被算法精确量化和预测时，自由意志的概念将如何被侵蚀。我尤其被其中关于“数字遗嘱”和“AI继承权”的探讨所震撼，它迫使我们思考，当我们的数字足迹比实体生命更持久时，死亡的意义何在？书中对社交媒体平台构建的“自愿性监狱”进行了深刻的批判，指出用户在享受便利的同时，如何一步步将控制权拱手相让，而这一切又是以一种看似无害、潜移默化的方式发生的。这本书的阅读体验是紧张而不安的，它像一面镜子，照出了我们在享受科技便利时所付出的、往往被忽视的沉重代价。

评分☆☆☆☆☆

这本新近出版的关于现代农业技术革新的著作，无疑为我们打开了一扇深入了解未来食物生产模式的窗户。作者以极其详实的笔触，剖析了从精准播种到智能化灌溉的每一个环节，尤其是在气候变化日益严峻的背景下，其提出的应对策略显得尤为及时和具有前瞻性。书中不仅罗列了大量的实验数据和案例分析，更重要的是，它成功地将复杂的生物学原理与尖端的工程技术巧妙地融合在一起，使读者能够清晰地把握“智慧农业”背后的底层逻辑。例如，关于利用无人机搭载多光谱传感器进行作物健康监测的部分，其描述的图像处理流程和阈值设定标准，对于农艺工程师而言，几乎是一份可以直接投入实践的操作手册。此外，对可持续发展理念的强调贯穿始终，让人感受到作者对地球生态系统的深切关怀，而非仅仅追求产量的效率至上主义。阅读过程中，我多次停下来深思，作者对未来农业供应链重塑的预判，比如去中心化的食品生产网络构建，其深度和广度都超出了我原有的认知框架。全书结构严谨，语言流畅，即便是对农业技术不甚了解的门外汉，也能通过书中清晰的图示和生动的比喻，领略到科技如何驱动这场餐桌上的革命。

评分☆☆☆☆☆

这是一部关于中世纪晚期炼金术哲学思想如何渗透并重塑欧洲早期自然科学观的精深论著。作者的笔力老辣，能够穿梭于晦涩难懂的拉丁文和阿拉伯文文献之间，准确把握住那些游离在神秘主义与经验主义边缘的概念是如何慢慢演化成现代化学的雏形的。全书逻辑链条极长，围绕着“物质转化”和“完美形态追求”两大核心思想展开论述，清晰地展示了炼金术士们并非仅仅痴迷于点石成金，而是构建了一套复杂的宇宙秩序模型。书中对某些关键炼金术符号的图像学分析令人耳目一新，揭示了隐藏在化学反应图示背后的赫尔墨斯主义世界观。阅读时，我需要频繁地查阅附录中的术语对照表，但作者在关键转折点设置的总结性段落，总能帮助读者重新锚定方向。这本书的价值在于，它有力地驳斥了将中世纪思想史简单视为“蒙昧”的倾向，而是将其视为现代科学萌芽前必要的、充满激情的思想准备阶段。

评分☆☆☆☆☆

这本书探讨的是后工业时代城市空间中“非正式经济活动”的社会学意义。作者聚焦于新兴大都市的边缘地带，那些游走在法律和商业规范之间的摊贩、修理工和临时工群体，试图理解他们如何在结构性排斥中构建起自己的生存体系和一套独特的社会信任网络。叙事风格极为平实，没有宏大的理论推导，而是大量采用了田野调查中积累的口述历史和观察记录。我特别欣赏其对“边缘劳动者”主体性的尊重，书中没有将他们简单地视为社会问题的客体，而是深入描绘了他们复杂的身份认同与社区互助机制。比如，书中详细描述了某个区域的小贩群体如何通过非正式的信用担保系统，在缺乏银行服务的情况下实现小额资金的循环，这种“替代性制度”的有效运作机制，挑战了我们对“理性经济人”的传统假设。这本书的价值在于，它迫使我们重新审视那些被主流经济学模型所忽略的、那些看不见的、却支撑着城市运转的毛细血管。它是一份充满人文关怀的社会观察报告，充满了对底层社会智慧的赞叹。

评分☆☆☆☆☆

我最近翻阅了一本关于十九世纪欧洲巴洛克音乐在不同国家间传播与变异的学术专著，其研究的细致程度令人叹为观止。这本书的核心在于追踪了特定乐器（比如大提琴的早期形制）以及特定作曲技法（如赋格的改编）在德意志、意大利和法国宫廷中的轨迹变化。作者没有满足于简单的风格描述，而是深入到当时的乐谱手稿、私人信件乃至赞助人的财务记录中去寻找蛛丝马迹，力图还原历史现场。书中对路易十四宫廷音乐沙龙中“异域”音乐元素被吸收和本土化的过程进行了近乎微观的解剖，这一点尤其让我印象深刻。比如，关于早期管弦乐编制中低音部处理的差异，作者通过对比三地不同版本的巴赫协奏曲手稿，揭示了地域偏好如何塑造了音乐的听觉体验。阅读体验是挑战性的，因为它充满了专业的音乐术语和对晦涩历史背景的依赖，但只要投入精力，收获是巨大的。这本书提供的不是结论，而是一套严密的“求证工具”，教会我们如何看待文化元素的流动性与固定性之间的辩证关系，对于研究跨文化交流史的学者来说，绝对是案头必备的参考书。