高分辨率SAR圖像目標識彆 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張紅 著

圖書標籤:

• SAR圖像
• 目標識彆
• 高分辨率
• 雷達遙感
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 深度學習
• 信號處理
• 遙感技術

店鋪： 炫麗之舞圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030238566

商品編碼：29624716644

包裝：平裝

齣版時間：2009-03-01

基本信息

書名：高分辨率SAR圖像目標識彆

定價：58.00元

作者：張紅

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2009-03-01

ISBN：9787030238566

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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本書係統地介紹閤成孔徑雷達（SAR）圖像目標識彆的概念、方法和係統實現。首先介紹SAR圖像目標識彆的特點和發展狀況；接著以SAP圖像目標識彆的實現為主綫，介紹SAR圖像預處理、SAR目標檢測與辨識、SAR目標特徵提取和SAR目標識彆；後以實際開發的軟件係統為例，介紹基於空間信息係統的SAR圖像目標識彆軟件係統的實現。
本書是作者近年來在SAR圖像目標識彆領域的研究成果總結，內容係統、詳盡，可供從事遙感、測繪、海洋、海事、交通、漁業、災害等學科領域的科研和工程技術人員參考使用，也可供高等院校相關專業的教學和研究參考。

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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《高分辨率SAR圖像目標識彆》：洞悉地錶萬象，智辨細節精微 在現代測繪、偵察、應急響應及資源監測等眾多領域，從太空視角精準捕捉和辨識地物目標的能力，已成為至關重要的一環。特彆是閤成孔徑雷達（SAR）技術，憑藉其全天候、全天時的工作特性，以及對地錶形貌、材質敏感的獨特優勢，在高分辨率SAR（High Resolution SAR, HR-SAR）圖像的應用中扮演著越來越核心的角色。本文旨在深入探討高分辨率SAR圖像目標識彆這一前沿技術領域，為相關研究人員、工程師以及從業者提供一個全麵、係統的知識框架和實踐指南。 高分辨率SAR圖像，以其卓越的成像能力，能夠以前所未有的細節刻畫地錶目標，這為目標的精確識彆提供瞭堅實的基礎。然而，也正是如此精細的成像，帶來瞭海量的數據和復雜的場景信息，使得直接、高效地從這些圖像中提取齣具有辨識度的特徵，並進行準確的目標分類與識彆，成為一個充滿挑戰的課題。本書將係統性地梳理和分析高分辨率SAR圖像目標識彆的關鍵技術、核心算法及其在實際應用中的潛力。 第一章：高分辨率SAR成像原理與數據特性 在深入目標識彆的細節之前，理解高分辨率SAR圖像的生成機製及其獨特性質是不可或缺的。本章將首先迴顧SAR成像的基本原理，包括多普勒效應、脈衝壓縮、運動補償等關鍵技術，闡述它們如何在高分辨率模式下實現對地物目標的精細描繪。隨後，我們將重點剖析高分辨率SAR圖像所特有的數據特性，例如： 高空間分辨率： 圖像中每個像素代錶的地錶範圍極小，能夠清晰展現目標的外形、結構、紋理等細節。 相乾性與斑點噪聲： SAR圖像固有的相乾性會引入斑點噪聲，其統計特性和對目標特徵的影響需要被充分理解和處理。 後嚮散射特性： SAR係統通過測量目標對雷達波的後嚮散射強度來成像，不同地物的後嚮散射機理差異是目標識彆的基礎。 多視能力與極化信息： 高分辨率SAR係統通常具備多視處理能力，能夠生成不同視角下的圖像，而極化SAR（PolSAR）則能提供目標與雷達波相互作用的極化信息，這極大豐富瞭地物目標的可區分性。 幾何畸變與地形效應： 雷達幾何成像方式可能引入傾斜、疊掩、陰影等畸變，地形起伏也會影響迴波信號，這些都需要在目標識彆前進行校正或考慮。 第二章：高分辨率SAR圖像目標特徵提取 特徵提取是目標識彆的核心環節。本章將全麵介紹從高分辨率SAR圖像中提取目標特徵的各種方法，從傳統的手工設計特徵到現代的深度學習自動特徵學習。 傳統特徵方法： 基於形狀和幾何特徵： 例如目標的輪廓、尺寸、長寬比、緊湊度、角度直方圖等。在高分辨率圖像下，這些特徵能夠更精確地描述目標的外部形態。 基於紋理特徵： 例如灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor濾波器等。它們能夠描述目標錶麵的微觀結構和均勻度。 基於散射中心模型： 針對SAR圖像中錶現為亮點的散射中心，分析其分布、強度和數量。 基於極化信息特徵（針對PolSAR）： 例如熵、平均散射角、反對稱散射等，它們能夠反映目標錶麵的散射機製。 現代深度學習特徵提取： 捲積神經網絡（CNN）的應用： 詳細介紹如何利用CNN自動從SAR圖像中學習到層級化的、具有魯棒性的特徵錶示。我們將探討不同CNN架構（如AlexNet, VGG, ResNet, DenseNet等）在高分辨率SAR目標識彆任務中的適用性，以及網絡結構的設計原則。 注意力機製與Transformer： 介紹如何將注意力機製引入CNN，以聚焦於目標的關鍵區域，或直接應用Vision Transformer (ViT) 等模型，利用自注意力機製捕捉長距離依賴關係，處理SAR圖像中的復雜場景。 多模態特徵融閤： 探討如何融閤不同類型（如不同極化、不同視角、甚至SAR與其他傳感器數據）的特徵，以提高識彆精度。 第三章：高分辨率SAR圖像目標識彆算法 在獲取瞭豐富的目標特徵後，本章將重點介紹用於目標分類與識彆的各類算法。 監督學習算法： 經典機器學習方法： 支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、K近鄰（KNN）等，以及它們在SAR目標識彆中的應用細節和參數優化。 深度學習分類器： 將CNN作為特徵提取器，並連接全連接層進行分類。我們將深入討論如何設計和訓練這些深度分類網絡。 集成學習與遷移學習： 介紹如何通過集成多種模型來提升性能，以及如何利用在大規模數據集上預訓練的模型遷移到SAR目標識彆任務中，解決數據稀缺的問題。 無監督與半監督學習算法： 聚類算法： K-means、DBSCAN等，用於對目標進行無監督的分類。 自編碼器（Autoencoders）與生成對抗網絡（GANs）： 利用它們進行特徵降維、數據增強和無監督錶示學習。 半監督方法： 在少量標注數據和大量未標注數據的情況下，如何有效地進行訓練。 模型評估與性能度量： 詳細介紹準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1分數（F1-score）、混淆矩陣（Confusion Matrix）以及ROC麯綫等評估指標，並討論在SAR目標識彆任務中的選擇與解讀。 第四章：高分辨率SAR圖像中的挑戰與解決方案 盡管技術不斷進步，高分辨率SAR圖像目標識彆仍麵臨諸多挑戰。本章將深入探討這些挑戰，並提供相應的解決方案。 數據量與標注難題： 高分辨率SAR圖像數據龐大，人工標注成本高昂且費時。 解決方案： 數據增強技術（如幾何變換、輻射變換、閤成SAR圖像）、遷移學習、少樣本學習、主動學習等。 類內差異大與類間相似性： 同一類彆的目標在不同視角、不同成像條件下可能呈現顯著差異，而不同類彆的目標可能具有相似的外觀。 解決方案： 魯棒的特徵提取方法、多模態信息融閤、更精細的模型設計。 背景雜波與環境乾擾： 復雜的地形、植被、水體等背景雜波會影響目標的檢測和識彆。 解決方案： 基於分割的方法、目標檢測算法（如Faster R-CNN, YOLO等在SAR圖像上的改進）、背景抑製技術。 小目標檢測與識彆： 識彆微小目標（如車輛、小型船隻）在低分辨率或高噪聲環境下尤為睏難。 解決方案： 特徵增強、超分辨率技術、多尺度分析。 模型可解釋性： 尤其對於深度學習模型，理解其決策過程對於信任和改進模型至關重要。 解決方案： 可視化技術（如Grad-CAM）、特徵重要性分析、引入可解釋性強的模型架構。 第五章：高分辨率SAR圖像目標識彆的應用實例 本章將展示高分辨率SAR圖像目標識彆在各個領域的實際應用，通過具體案例來印證技術的重要性與可行性。 軍事偵察與目標監測： 艦船、飛機、車輛、軍事設施的自動檢測與識彆。 國土安全與反恐： 違禁品、非法建築、人員集結的監測。 民用交通管理： 道路交通流量監測、港口船舶跟蹤、機場飛機識彆。 環境監測與災害評估： 森林砍伐監測、非法采礦識彆、石油泄漏檢測、災後建築物損毀評估。 城市規劃與資源管理： 建築物類型分類、土地利用變化監測、農業作物識彆。 第六章：未來發展趨勢與展望 最後，本章將對高分辨率SAR圖像目標識彆的未來發展方嚮進行展望，包括但不限於： 通用目標識彆模型： 研發能夠識彆多種類型目標的通用性模型。 實時處理能力： 提升算法效率，實現 SAR 圖像的實時或近實時處理。 與多源數據融閤的深度化： 進一步探索SAR與其他傳感器的深度融閤，構建更全麵的地物信息認知係統。 領域自適應與對抗魯棒性： 提高模型在不同區域、不同時間、不同傳感器下以及麵對惡意乾擾時的魯棒性。 知識圖譜與推理： 將目標識彆與地理知識、先驗信息相結閤，實現更高級彆的智能分析。 開源平颱與數據集建設： 推動相關研究的開放與共享，促進技術快速發展。 本書力求在理論深度與實踐應用之間取得平衡，通過係統性的梳理，希望能為讀者勾勒齣一幅高分辨率SAR圖像目標識彆的清晰圖景，激發更多創新性研究，並推動該技術在各個關鍵領域的廣泛應用，最終實現更智能、更高效的地球觀測與地物認知。

評分☆☆☆☆☆

我最近翻閱瞭一本關於十九世紀歐洲巴洛剋音樂在不同國傢間傳播與變異的學術專著，其研究的細緻程度令人嘆為觀止。這本書的核心在於追蹤瞭特定樂器（比如大提琴的早期形製）以及特定作麯技法（如賦格的改編）在德意誌、意大利和法國宮廷中的軌跡變化。作者沒有滿足於簡單的風格描述，而是深入到當時的樂譜手稿、私人信件乃至贊助人的財務記錄中去尋找蛛絲馬跡，力圖還原曆史現場。書中對路易十四宮廷音樂沙龍中“異域”音樂元素被吸收和本土化的過程進行瞭近乎微觀的解剖，這一點尤其讓我印象深刻。比如，關於早期管弦樂編製中低音部處理的差異，作者通過對比三地不同版本的巴赫協奏麯手稿，揭示瞭地域偏好如何塑造瞭音樂的聽覺體驗。閱讀體驗是挑戰性的，因為它充滿瞭專業的音樂術語和對晦澀曆史背景的依賴，但隻要投入精力，收獲是巨大的。這本書提供的不是結論，而是一套嚴密的“求證工具”，教會我們如何看待文化元素的流動性與固定性之間的辯證關係，對於研究跨文化交流史的學者來說，絕對是案頭必備的參考書。

評分☆☆☆☆☆

這本新近齣版的關於現代農業技術革新的著作，無疑為我們打開瞭一扇深入瞭解未來食物生産模式的窗戶。作者以極其詳實的筆觸，剖析瞭從精準播種到智能化灌溉的每一個環節，尤其是在氣候變化日益嚴峻的背景下，其提齣的應對策略顯得尤為及時和具有前瞻性。書中不僅羅列瞭大量的實驗數據和案例分析，更重要的是，它成功地將復雜的生物學原理與尖端的工程技術巧妙地融閤在一起，使讀者能夠清晰地把握“智慧農業”背後的底層邏輯。例如，關於利用無人機搭載多光譜傳感器進行作物健康監測的部分，其描述的圖像處理流程和閾值設定標準，對於農藝工程師而言，幾乎是一份可以直接投入實踐的操作手冊。此外，對可持續發展理念的強調貫穿始終，讓人感受到作者對地球生態係統的深切關懷，而非僅僅追求産量的效率至上主義。閱讀過程中，我多次停下來深思，作者對未來農業供應鏈重塑的預判，比如去中心化的食品生産網絡構建，其深度和廣度都超齣瞭我原有的認知框架。全書結構嚴謹，語言流暢，即便是對農業技術不甚瞭解的門外漢，也能通過書中清晰的圖示和生動的比喻，領略到科技如何驅動這場餐桌上的革命。

評分☆☆☆☆☆

這部作品更像是一場關於數字時代個人隱私邊界的哲學思辨之旅，它沒有給齣任何明確的法規建議，而是通過一係列極端化的未來場景推演，來拷問讀者自身的倫理底綫。作者的文風犀利而富有煽動性，常常使用長句和排比，營造齣一種被全方位監控的壓迫感。書中重點分析瞭“情感數據化”的趨勢，探討當我們的情緒波動都可以被算法精確量化和預測時，自由意誌的概念將如何被侵蝕。我尤其被其中關於“數字遺囑”和“AI繼承權”的探討所震撼，它迫使我們思考，當我們的數字足跡比實體生命更持久時，死亡的意義何在？書中對社交媒體平颱構建的“自願性監獄”進行瞭深刻的批判，指齣用戶在享受便利的同時，如何一步步將控製權拱手相讓，而這一切又是以一種看似無害、潛移默化的方式發生的。這本書的閱讀體驗是緊張而不安的，它像一麵鏡子，照齣瞭我們在享受科技便利時所付齣的、往往被忽視的沉重代價。

評分☆☆☆☆☆

這是一部關於中世紀晚期煉金術哲學思想如何滲透並重塑歐洲早期自然科學觀的精深論著。作者的筆力老辣，能夠穿梭於晦澀難懂的拉丁文和阿拉伯文文獻之間，準確把握住那些遊離在神秘主義與經驗主義邊緣的概念是如何慢慢演化成現代化學的雛形的。全書邏輯鏈條極長，圍繞著“物質轉化”和“完美形態追求”兩大核心思想展開論述，清晰地展示瞭煉金術士們並非僅僅癡迷於點石成金，而是構建瞭一套復雜的宇宙秩序模型。書中對某些關鍵煉金術符號的圖像學分析令人耳目一新，揭示瞭隱藏在化學反應圖示背後的赫爾墨斯主義世界觀。閱讀時，我需要頻繁地查閱附錄中的術語對照錶，但作者在關鍵轉摺點設置的總結性段落，總能幫助讀者重新錨定方嚮。這本書的價值在於，它有力地駁斥瞭將中世紀思想史簡單視為“濛昧”的傾嚮，而是將其視為現代科學萌芽前必要的、充滿激情的思想準備階段。

評分☆☆☆☆☆

這本書探討的是後工業時代城市空間中“非正式經濟活動”的社會學意義。作者聚焦於新興大都市的邊緣地帶，那些遊走在法律和商業規範之間的攤販、修理工和臨時工群體，試圖理解他們如何在結構性排斥中構建起自己的生存體係和一套獨特的社會信任網絡。敘事風格極為平實，沒有宏大的理論推導，而是大量采用瞭田野調查中積纍的口述曆史和觀察記錄。我特彆欣賞其對“邊緣勞動者”主體性的尊重，書中沒有將他們簡單地視為社會問題的客體，而是深入描繪瞭他們復雜的身份認同與社區互助機製。比如，書中詳細描述瞭某個區域的小販群體如何通過非正式的信用擔保係統，在缺乏銀行服務的情況下實現小額資金的循環，這種“替代性製度”的有效運作機製，挑戰瞭我們對“理性經濟人”的傳統假設。這本書的價值在於，它迫使我們重新審視那些被主流經濟學模型所忽略的、那些看不見的、卻支撐著城市運轉的毛細血管。它是一份充滿人文關懷的社會觀察報告，充滿瞭對底層社會智慧的贊嘆。