书名:高分辨率SAR图像目标识别
:58.00元
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作者:张红
出版社:科学出版社
出版日期:2009-03-01
ISBN:9787030238566
字数:277000
页码:187
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:0.422kg
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。
我花了周末的时间大致浏览了一遍,这本书的结构安排得很有条理,从基础的理论框架构建到具体的算法实现,层层递进,逻辑链条清晰可见。比如,它对不同类型的SAR系统(如侧视、前视)的特点分析得非常透彻,对比了它们在不同地物目标回波特性上的差异,这一点对于理解后续的特征提取至关重要。我特别欣赏作者在描述统计学模型时所采用的严谨态度,没有一味地追求最前沿的网络结构,而是花费大量篇幅解释了噪声模型、散射机制,这让读者明白为什么某些基于自然图像的模型在SAR领域会遭遇瓶颈。不过,对于那些渴望看到大量实战代码片段的读者,这本书可能会让人略感失望。它更多的是用伪代码和数学推导来阐释核心思想,而不是直接提供可复制粘贴的Python脚本。这无疑增加了理解的深度,但也要求读者必须同步进行大量的自我实践和代码转换工作,这对于时间有限的工程师来说,是一个不小的挑战。它更像是一本给研究生或博士生准备的参考书,用于查阅和深入理解特定子领域的工作原理。
评分这本书的装帧和印刷质量都达到了相当高的水准,纸张厚实,图表绘制得清晰锐利,即便是那些复杂的散射截面图和距离-方位向剖面图,也能看得一清二楚,这在技术书籍中是非常重要的加分项。内容上,它涉及到了大量的经典识别方法,比如基于物理模型的方法(PBM)和早期的机器学习分类器(如SVM、随机森林)在SAR目标识别任务中的应用对比。我发现作者在比较不同方法的优劣时,引用了相当多的历史性文献,这使得整本书的知识体系非常完备,具有很强的历史纵深感。然而,对于当下最热门的、基于大规模预训练模型(如Vision Transformers或Self-Supervised Learning)在遥感领域的应用进展,书中提及的篇幅似乎相对有限,似乎更侧重于传统信号处理和早期深度学习时代的融合。这可能意味着这本书的资料更新速度跟不上每年飞速发展的AI前沿,但就打下坚实的理论基础而言,它依然是不可多得的佳作。它更像是一部“内功心法”的修炼手册,而不是快速上手的“招式秘籍”。
评分这本书的封面设计倒是挺引人注目的,那种深邃的蓝色调配上一些似乎代表着微弱电磁波的线条,营造出一种专业而神秘的氛围。我本来是想找一本关于深度学习在计算机视觉领域应用的入门级读物,对高技术含量的专业书籍总是抱有一种敬畏。然而,当我翻开目录时,立刻意识到这可能不是我期望中的那种“小白友好型”教程。它似乎更侧重于理论基础的夯实,特别是那些关于信号处理和电磁波特性的深奥章节,让我这个非专业出身的读者有些吃力。特别是开篇对于SAR成像原理的详细阐述,涉及大量的傅里叶变换、波数域分析等概念,需要读者对基础数学和物理有扎实的理解,否则很容易迷失在公式的海洋里。我个人期望能看到更多关于如何快速搭建一个可运行识别模型的实践案例,比如用Keras或PyTorch搭建一个能处理标准图像数据集(如ImageNet)的CNN网络,但这本书似乎把重点放在了“如何理解和处理原始的SAR数据”上,这对于纯粹想做应用层开发的读者来说,可能需要一些耐心去适应这种研究导向的写作风格。整体而言,它散发着一种严谨的学术气息,适合已经有一定背景知识的研究人员深入钻研,但对于想快速入门或转型的人来说,门槛稍高。
评分我尝试着跟着书中的一个案例,模拟了一种特定目标(比如飞机)在不同观测角度下的回波特性分析。作者在处理数据预处理和特征工程的部分非常细致,强调了如何进行极化通道的融合与降维,以适应后续的分类器。这种对细节的关注,体现了作者深厚的工程经验。但说实话,阅读过程中的体验是比较“硬核”的,很多章节都需要反复阅读才能领会其间的微妙之处,比如关于后向散射系数的概率分布假设和如何利用它来设计更鲁棒的特征提取器。这本书的叙述风格偏向于严谨的学术论文集结,句子结构相对复杂,用词精确但略显晦涩。如果不是带着明确的研究目标去阅读,很容易在中途产生“我到底在学什么”的迷茫感。它没有太多吸引眼球的案例分析或趣味性的引言来引导读者,更像是一份密集的知识灌输。适合的读者应该是那些需要在一个非常具体的、边界清晰的SAR识别子任务上进行深入研究的科研人员。
评分这本书的价值在于它建立了一个完整的知识体系框架,特别是对不同识别范式(从基于特征到基于学习)的内在联系进行了梳理,使得读者能够跳出单一模型的限制,从更宏观的角度理解目标识别的本质挑战。它没有急于展示炫酷的结果,而是花大力气解释了“为什么”会这样,这在浮躁的技术圈里是难能可贵的。例如,书中关于目标散射中心定位与跟踪的章节,对几何光学和物理光学模型的结合讨论得非常深入。如果目标是快速掌握一个现成的、开箱即用的识别系统,这本书可能不是最优选择,因为它要求读者先掌握大量的先验知识才能“解锁”后续章节。它更像是一本“工具箱”的说明书,而不是直接的“工具”。总的来说,这本书需要读者付出极大的专注力和时间投入,但回报则是对高分辨率SAR目标识别领域拥有一个非常扎实且全面的理解,而不是停留在表面的算法堆砌。
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