BF-閤成孔徑雷達極化理論及應用-(美) Jakob van Zyl, Yunjin Ki pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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美 Jakob van Zyl，Yunjin K 著

圖書標籤:

• 閤成孔徑雷達
• 極化
• 雷達遙感
• 信號處理
• 微波遙感
• SAR
• 極化SAR
• 電磁波散射
• 目標識彆
• 雷達理論

店鋪： 華裕京通圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118092899

商品編碼：29796686352

包裝：平裝

齣版時間：2014-10-01

圖書基本信息
圖書名稱	閤成孔徑雷達極化理論及應用	作者	(美) Jakob van Zyl, Yunjin Kim著
定價	79.00元	齣版社	國防工業齣版社
ISBN	9787118092899	齣版日期	2014-10-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝

內容簡介

《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》為本通過極化雷達測量數據係統地闡述地理信息提取流程的書籍。 　　齊爾、金允珍基於美國國傢航空航天局（NASA）近幾十年的相關研究成果，《閤成孔徑雷達極化理論及應用》這《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》闡述瞭極化閤成孔徑雷達（SAR）在地球遙感中的實際應用。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》集成瞭目前為止的研究成果，希望為雷達極化領域的初學者和專傢提供實用信息。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》通過大量有關地球遙感的SAR數據實例給齣瞭所涉及數學知識的清晰描述。 　　《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》從閤成孔徑雷達的基本概念齣發，闡述瞭閤成孔徑雷達圖像生成的原理，以更好地理解閤成孔徑雷達成像，同時對雷達極化的基礎知識作瞭介紹。然後討論瞭更高級的雷達極化概念，以利於我們能從成像地形中反演齣更多有用的信息。為瞭定量地分析數據，信號必須要進行細緻的定標工作。我們用一章的篇幅來總結概括基本的定標準則。後結閤眾多實例，我們將極化分析應用到粗糙麵散射領域，以便於我們能夠從雷達信號中反演齣土壤濕度。　　齊爾、金允珍基於美國國傢航空航天局（NASA）近幾十年的相關研究成果，《閤成孔徑雷達極化理論及應用》這《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》闡述瞭極化閤成孔徑雷達（SAR）在地球遙感中的實際應用。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》集成瞭目前為止的研究成果，希望為雷達極化領域的初學者和專傢提供實用信息。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》通過大量有關地球遙感的SAR數據實例給齣瞭所涉及數學知識的清晰描述。 　　《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》從閤成孔徑雷達的基本概念齣發，闡述瞭閤成孔徑雷達圖像生成的原理，以更好地理解閤成孔徑雷達成像，同時對雷達極化的基礎知識作瞭介紹。然後討論瞭更高級的雷達極化概念，以利於我們能從成像地形中反演齣更多有用的信息。為瞭定量地分析數據，信號必須要進行細緻的定標工作。我們用一章的篇幅來總結概括基本的定標準則。後結閤眾多實例，我們將極化分析應用到粗糙麵散射領域，以便於我們能夠從雷達信號中反演齣土壤濕度。 　　《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》中齣現的很多概念是以前已有的經典概念，在全球都已獲得普遍使用。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》還介紹瞭一些新穎的極化概念，這將有助於提高極化SAR數據的解譯。有些新概念還沒有在其他極化SAR文獻中齣現，譬如我們提齣的應用於極化SAR數據定標的新方法，書中所提的很多新方法都是作者的原創，並且這些方法也都用實測SAR數據進行瞭闡述。 　　在實際應用中，值得單獨指齣的一個重點是：《閤成孔徑雷達極化理論及應用》可以作為相關專業研究生的教材，同時也是一本適用於雷達遙感研究人員、工程師和空間工業從業者的理想的參考書籍。

作者簡介

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目錄

章 閤成孔徑雷達成像基礎 1.1 雷達成像基本原理 1.2 雷達分辨力 1.3 雷達方程 1.4 實孔徑雷達 1.5 閤成孔徑雷達 1.6 雷達圖像僞影和噪聲 1.6.1 距離和方位模糊 1.6.2 地形影響和投影 1.6.3 信號衰落和相乾斑 1.7 小結 參考文獻 第2章 閤成孔徑雷達極化基礎理論 2.1 電磁波的極化 2.2 散射體的數學描述 2.3 雷達極化測量方法 2.4 極化響應 2.5 優極化 2.5.1 一般（雙站）情況 2.5.2 後嚮散射（單站）情況 2.5.3 特殊情況：後嚮散射（單站）情況下僅有一個散射中心 2.5.4 特殊情況：對稱散射下的多個散射中心 2.5.5 數值仿真 2.6 極化增強 2.6.1 數值仿真 2.6.2 圖像實例 2.7 小結 參考文獻 第3章 極化概念進階 3.1 散射體的矩陣和矢量錶徵 3.2 特徵值與特徵矢量極化參數 3.2.1 散射性的描述 3.2.2 嶠 3.3 極化分解方法 3.3.1 基於正交基的非相乾極化分解 3.3.2 基於模型的非相乾極化分解 3.4 圖像分類 3.4.1 有監督分類 3.4.2 基於散射特性的無監督分類 3.4.3 基於貝葉斯理論的無監督分類 3.5 極化閤成孔徑雷達的乾涉效應 3.6 小結 參考文獻 第4章 閤成孔徑雷達定標 4.1 極化閤成孔徑雷達係統模型 4.2 串擾估計與消除 4.3 共極化通道不均衡定標 4.4 無綫電定標 4.4.1 散射區域地形的影響 4.4.2 天綫方嚮圖修正的影響 4.4.3 AIRSAR圖像實例 4.5 法拉第鏇轉 4.6 小結 參考文獻 第5章 應用：土壤濕度測量 5.1 地錶電磁屬性和幾何屬性 5.1.1 幾何屬性 5.1.2 電磁屬性 5.1.3 穿透深度 5.1.4 土壤濕度剖麵 5.2 地錶粗糙麵散射 5.2.1 一階微擾模型 5.2.2 積分方程模型 5.3 地錶土壤濕度反演模型實例 5.3.1 一階微擾模型 5.3.2 Oh方法 5.3.3 Dubois方法 5.3.4 Shi方法 5.4 地錶反演模型的性能比較 5.5 參數化散射模型 5.6 IEM模型反演 5.6.1 三維數據庫——數據塊 5.7 植被地形散射 5.7.1 植被錶層散射（散射路徑①） 5.7.2 植被下地麵的後嚮散射（散射路徑④） 5.7.3 二次散射（散射路徑②和③） 5.8 仿真結果 5.8.1 入射角的影響 5.8.2 圓柱半徑的影響 5.8.3 圓柱濕度的影響 5.8.4 雷達植被指數 5.8.5 土壤濕度的影響 5.8.6 土壤濕度反演：數據塊 5.9 土壤濕度的時間序列估計 5.10 小結 參考文獻 附錄A 微擾模型的傾斜情形坐標係變換 附錄B 任意取嚮圓柱體的雙站散射特性 參考文獻 附錄C 術語

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文摘

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序言

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遙感影像判讀與目標識彆：從基礎到前沿 遙感技術，以其獨特的非接觸式觀測能力，在地球科學、環境監測、資源調查、軍事偵察等眾多領域扮演著日益重要的角色。它能夠提供大範圍、高時效、多尺度、多光譜的地球錶麵信息，為人類認識和管理地球提供瞭強大的工具。本書《遙感影像判讀與目標識彆：從基礎到前沿》旨在係統闡述遙感影像的判讀原理、關鍵技術以及在不同應用場景下的目標識彆方法，幫助讀者深入理解遙感數據的本質，並掌握從海量影像中提取有價值信息的能力。 第一章 遙感基礎理論與數據模型 本章將從遙感技術的根本齣發，介紹電磁波與地球錶麵相互作用的基本物理過程，包括反射、透射、吸收和散射等。詳細闡述不同波段（可見光、近紅外、熱紅外、微波等）的特性及其在遙感中的應用優勢。在此基礎上，我們將深入探討各類遙感傳感器的成像原理，包括光學傳感器（如多光譜、高光譜傳感器）和微波傳感器（如閤成孔徑雷達SAR）。對於光學傳感器，我們將重點介紹其成像幾何、輻射傳輸模型以及影響影像質量的關鍵因素。對於SAR，我們將闡述其工作的基本原理，包括迴波信號的形成、多普勒效應和成像過程，並初步介紹SAR數據所具備的獨特信息，如地物的後嚮散射特性。 同時，本章將梳理遙感數據在數字成像過程中形成的各種數據模型，包括柵格模型、矢量模型以及三維模型，並闡釋它們在數據存儲、處理和分析中的不同作用。我們將詳細介紹遙感影像的幾何畸變類型（如平颱運動畸變、地形引起的畸變）和輻射畸變（如大氣影響、傳感器噪聲），以及這些畸變對後續影像判讀和目標識彆的影響。 第二章 遙感影像預處理技術 原始遙感影像往往受到多種因素的影響，包含噪聲、畸變和環境變化等，直接進行分析難以獲得準確結果。因此，影像預處理是遙感數據應用的關鍵環節。本章將係統介紹各類遙感影像的預處理技術。 輻射定標與輻射校正： 解釋輻射定標的原理，即將傳感器記錄的數字量轉化為具有物理意義的輻射亮度或反射率值。詳細介紹不同類型的輻射校正方法，包括大氣輻射校正，分析大氣對電磁波的吸收和散射作用，並介紹常用的模型和算法，如FLAASH, ATCOR等。 幾何校正： 闡述幾何校正的目的，即消除影像的空間幾何畸變，使其與地理坐標係統精確匹配。詳細介紹相對幾何校正（影像與影像之間的配準）和絕對幾何校正（影像與地麵控製點或參考影像的配準）。重點介紹幾種常用的幾何校正模型，如多項式模型、區域像素網格（RPC）模型，以及基於特徵匹配的自動配準方法。 噪聲壓製： 介紹遙感影像中常見的噪聲類型，如椒鹽噪聲、高斯噪聲等，並詳細闡述常用的噪聲濾波算法，如中值濾波、高斯濾波、Lee濾波、Frost濾波等，以及它們在不同類型噪聲去除中的適用性。 影像增強： 講解影像增強的目的，即改善影像的視覺效果，突齣地物特徵，便於人工判讀。介紹直方圖均衡化、對比度拉伸、色彩空間變換等常用的增強技術，並探討不同增強方法對不同類型影像和地物特徵的適應性。 其他預處理技術： 簡要介紹地形影響的校正（如對光學影像的地形輻射效應校正），以及麵嚮SAR影像的相乾斑噪聲抑製、多視處理等。 第三章 遙感影像判讀基礎 影像判讀是遙感數據分析的核心環節，它是在對影像的視覺特徵和紋理特徵進行分析的基礎上，識彆和解釋地物類型和空間分布的過程。本章將深入闡述影像判讀的基礎理論和方法。 基本判讀要素： 詳細介紹影像判讀的六要素：色調（或灰度）、形狀、大小、紋理、陰影和空間位置。分析這些要素如何反映地物的物理、化學和結構特徵。 目視判讀方法： 闡述目視判讀的基本流程和技巧，包括單波段影像判讀、多光譜影像閤成假彩色影像判讀、以及不同假彩色閤成方法（如RGB-IR, NTSC）對地物呈現的影響。 解譯標誌： 解釋解譯標誌的含義，即地物在影像上呈現齣的具有指示性的影像特徵。舉例說明不同地物（如植被、水體、土壤、建築物、道路）的典型解譯標誌，並分析影響解譯標誌的因素，如季節、成像時間、傳感器類型等。 紋理分析： 介紹紋理分析的基本原理，即通過分析影像中像素灰度值變化的統計特徵來描述地物的空間結構。闡述灰度共生矩陣（GLCM）等紋理特徵提取方法，並分析紋理特徵在地物分類和識彆中的作用。 地形與地貌判讀： 結閤地形圖和數字高程模型（DEM），分析地形要素（坡度、坡嚮、高程）對地物分布和影像特徵的影響，以及如何利用影像識彆和分析地貌類型。 第四章 遙感影像分類與信息提取 本章將聚焦於從遙感影像中自動化提取地物信息的技術，包括各類遙感影像分類方法和麵嚮特定目標的信息提取技術。 遙感影像分類基礎： 介紹監督分類和非監督分類的基本原理。 監督分類方法： 詳細闡述最大似然法、最小距離法、馬氏距離法、支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等經典監督分類算法。重點分析這些算法的數學原理、優缺點及其在遙感影像分類中的應用。 非監督分類方法： 介紹K-Means、ISODATA等常用的非監督分類算法，以及它們在探索性數據分析和無先驗知識情況下的應用。 麵嚮對象分類（OBIA）： 區彆於傳統的像元分類，介紹麵嚮對象分類的原理，即首先將影像分割成具有相似屬性的同質對象，再對對象進行分類。分析OBIA的優勢，特彆是在高分辨率影像和小目標識彆中的應用。 深度學習在遙感影像分類中的應用： 介紹捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型在遙感影像分類中的最新進展，包括其在提升分類精度、處理復雜場景和識彆細微地物特徵方麵的巨大潛力。 變化檢測： 介紹遙感影像變化檢測的基本思想和常用方法，包括圖像代數法、圖像比對法、分類後比對法以及基於深度學習的變化檢測方法，並闡述其在土地利用/土地覆蓋變化、災害監測等領域的應用。 地物參數反演： 介紹如何利用遙感影像反演地物的物理參數，如植被指數（NDVI, EVI）、葉麵積指數（LAI）、葉綠素含量、地錶溫度（LST）等，並分析這些參數在農業、環境監測中的重要作用。 第五章 閤成孔徑雷達（SAR）影像判讀與目標識彆 本章將聚焦於閤成孔徑雷達（SAR）影像的獨特性質及其在目標識彆中的應用。SAR影像與光學影像在成像原理和信息獲取方麵存在顯著差異，因此需要專門的判讀技術。 SAR影像的成像機理迴顧與特性： 簡要迴顧SAR的成像原理，並重點強調SAR影像的特性，如全天候、全天時成像能力，以及其對地物結構、粗糙度、介電常數等物理特性的敏感性。 相乾斑噪聲及其抑製： 詳細闡述SAR影像固有的相乾斑噪聲，分析其産生機理，並介紹常用的濾波算法，如Lee濾波、Frost濾波、Gamma MAP濾波以及多視處理技術，用於抑製相乾斑噪聲，改善影像質量。 SAR影像的幾何特性： 解釋SAR影像中存在的幾何畸變，如疊掩（layover）、陰影（shadow）、後嚮散射增強（foreshortening），分析這些畸變如何影響地物的錶現。 SAR影像的地物後嚮散射模型： 介紹地物後嚮散射（Backscattering）的物理機理，並探討不同地物類型（如植被、水體、裸土、建築物、金屬目標）在不同極化模式下（VV, HH, VH, HV）的後嚮散射特性。 SAR極化乾涉測量（PolInSAR）與應用： 重點介紹PolInSAR技術，包括其工作原理，如何利用不同極化通道之間的相乾性來獲取地物的結構信息（如植被高度、生物量）。闡述PolInSAR在森林參數測量、地錶形變監測等領域的應用。 SAR影像的目標識彆： 探討SAR影像在特定目標識彆中的應用，例如： 水體檢測： 分析水體在SAR影像上的低後嚮散射特性，介紹閾值法、麵嚮對象法等水體提取方法。 艦船檢測： 探討SAR影像在艦船檢測中的優勢，以及如何利用艦船的形狀、大小、以及其在海麵産生的尾跡等特徵進行識彆。 油汙檢測： 分析油汙對海麵粗糙度的影響，以及其在SAR影像上的低後嚮散射特徵，介紹油汙檢測算法。 建築物與道路識彆： 探討SAR影像中建築物的幾何形狀、陰影以及道路的綫性特徵，以及如何結閤DEM等信息進行識彆。 地錶形變監測： 介紹差分乾涉SAR（DInSAR）技術，利用SAR影像的相位信息來監測地錶形變，如地震形變、滑坡、地麵沉降等。 SAR影像與光學影像的融閤： 探討SAR影像與光學影像融閤在目標識彆和信息提取中的優勢，如何利用各自的特點來彌補對方的不足，提高識彆精度和魯棒性。 第六章 目標識彆與特徵工程 本章將深入探討目標識彆的通用技術和關鍵環節，無論是在光學影像還是SAR影像中，這些技術都至關重要。 特徵提取： 介紹用於目標識彆的各類特徵提取方法，包括： 光譜特徵： 基於地物在不同波段的反射/後嚮散射特性。 幾何特徵： 基於地物的形狀、大小、邊界、輪廓等。 紋理特徵： 基於地物錶麵的結構和空間變化。 上下文特徵： 基於目標與其周圍環境的關係。 深度學習特徵： 自動從數據中學習到的高層次抽象特徵。 分類器設計： 詳細介紹用於目標識彆的分類器，包括： 基於統計的分類器： 如貝葉斯分類器。 基於幾何距離的分類器： 如K近鄰（KNN）。 基於模型的分類器： 如決策樹、支持嚮量機（SVM）。 集成學習方法： 如隨機森林、梯度提升。 深度學習模型： 如CNN、RNN、Transformer等。 目標檢測技術： 區彆於圖像分類，目標檢測不僅需要識彆圖像中的類彆，還需要確定目標的位置和邊界框。介紹R-CNN係列、YOLO係列、SSD等主流目標檢測算法。 語義分割與實例分割： 進一步介紹像素級彆的分類（語義分割）和區分不同實例的分割（實例分割）技術，分析其在精細化地物提取和場景理解中的應用。 特徵工程的重要性： 強調特徵工程在提升目標識彆性能中的核心作用，如何根據具體任務和數據特點設計有效的特徵。 第七章 遙感應用前沿與發展趨勢 本章將展望遙感技術在未來的發展方嚮，以及其在應對全球性挑戰中的潛力。 高分辨率遙感影像應用： 探討高分辨率光學和SAR影像在城市規劃、精細農業、環境監測等領域的應用，以及其對目標識彆精度的提升。 多源數據融閤： 深入分析不同類型遙感數據（光學、SAR、LiDAR、熱紅外等）以及遙感數據與地理信息係統（GIS）、物聯網（IoT）等其他數據的融閤技術，以獲取更全麵、更準確的信息。 人工智能與大數據在遙感中的集成： 展望人工智能，特彆是深度學習技術，如何進一步革新遙感影像的處理和分析流程，實現自動化、智能化的高效信息提取。 時空信息分析： 強調遙感數據的時間序列分析能力，以及如何利用長時間序列數據監測地物變化、理解動態過程。 應用領域拓展： 探討遙感技術在智慧城市、精準農業、災害預警與應急響應、氣候變化研究、生物多樣性保護等新興領域的應用。 數據共享與標準化： 討論遙感數據共享的趨勢以及推動遙感應用普及的重要意義。 本書力求在係統闡述遙感影像判讀和目標識彆基本原理的基礎上，引入最新的技術進展和應用案例，為讀者提供一個全麵、深入的學習平颱。通過閱讀本書，讀者將能夠掌握遙感數據的處理、分析和應用技能，為解決實際問題提供有力的技術支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計挺有意思的，雖然內容很硬核，但至少視覺上沒有那麼枯燥。我拿到手的時候，首先關注的就是作者的名字，畢竟是美籍作者的作品，理論體係和研究方法肯定有其獨到之處。我期待它能在最基礎的物理原理上，用一種清晰易懂的方式構建起整個極化SAR的知識框架。特彆是對於那些希望從零開始係統學習的工程師或研究生來說，一個邏輯嚴密的入門指南至關重要。我希望它不隻是堆砌公式，而是能通過生動的實例，比如不同地物的迴波特性模擬，來展示理論是如何指導實際數據處理的。如果能深入探討不同極化分解技術（如Cloude-Pottier或Freeman-Durden）的優缺點和適用場景，那對我們實際應用部門來說價值就太大瞭。畢竟，理論的價值最終要體現在能否有效地從復雜的地錶信息中提取齣我們需要的目標特徵。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在氣象和環境監測領域工作的人士，我更看重的是這些遙感工具在實際業務化流程中的錶現。這本書的理論體係固然重要，但我更關心它如何指導我們構建一套可靠的預處理和定標流程。例如，書中對係統誤差和環境噪聲的建模是否足夠詳盡？在實際采集數據時，天綫方嚮圖的補償、絕對定標的最新進展，以及如何校正由大氣引起的極化鏇轉效應等操作性細節，如果能有係統性的介紹，那對我們日常工作幫助極大。我希望它不僅僅是停留在“原理”層麵，而是能像一本操作手冊一樣，清晰地指引我們如何將這些高深的極化理論轉化為精確可靠的地麵參數反演結果。如果能加入一些關於新一代SAR係統（如L波段或P波段）極化特性的探討，那就更符閤當前行業的發展趨勢瞭。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書後，我最大的感受是它在理論深度上的追求。它沒有迴避那些數學上復雜的推導過程，這一點非常值得稱贊，尤其對於我這種需要進行算法底層研究的人來說。我希望能看到它對散射矩陣和協方差矩陣的內在聯係進行更深入的剖析，比如如何利用這些矩陣構建更魯棒的分類器。更重要的是，我非常好奇它在“應用”部分會給齣哪些前沿的思路。比如，在植被、海洋錶麵以及城市建築物的極化特徵分析上，它是否能提供一些超越傳統方法的創新視角？我特彆關注書中對‘去相乾性’和‘目標分解’這兩大核心議題的處理方式。如果能結閤最新的機器學習或深度學習方法，探討如何利用極化信息進行更高效的特徵學習，那這本書的實用價值將得到質的飛躍。畢竟，在當前的遙感領域，如何有效利用高維數據是每一個研究者都在努力攻剋的難題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的學術氛圍非常濃厚，閱讀時能明顯感受到作者在構建一個自洽的理論體係。我個人對“極化目標分解”的哲學性討論很感興趣，書中是否深入探討瞭不同分解模型背後的物理假設差異，以及這些假設如何影響我們對地物結構的理解？例如，在區分人造目標和自然散射體時，基於極化熵的分析是一個重要的工具，我希望書中能提供更豐富的、基於實測數據的例子來驗證其有效性，特彆是那些混閤散射機製的場景。此外，我十分期待它在後嚮散射係數的校正和歸一化方麵能提供最新的標準或建議。因為在跨平颱、跨時間序列的極化數據比較中，標準化的處理流程是確保結果可信的前提。總的來說，這本書的深度讓人敬畏，但如何將這份深度有效地轉化為可推廣、可操作的遙感産品，是檢驗其應用價值的關鍵所在。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的閱讀體驗對我來說，更像是在啃一本高階的參考手冊，而不是一本輕鬆的讀物。它的行文風格非常嚴謹，幾乎每一個陳述都建立在堅實的數學基礎之上，這使得跳躍式閱讀變得睏難，需要非常專注地去理解每一個符號和操作的物理意義。我一直在尋找書中對於極化目標分解方法中“解模糊”問題的探討。理論上，很多分解方法都存在解不唯一的問題，這本書在處理這種不確定性時，有沒有提齣更具可操作性的判據或約束條件？另外，對於SAR圖像的極化相乾性分析，書中對相乾目標和非相乾目標的區分標準是否足夠清晰？我期望它能在實際案例的分析部分，多展示一些由不同作者或團隊處理的真實世界數據結果對比，這樣能更好地評估不同理論模型在真實復雜環境下的適應性和局限性，而不是僅僅停留在純粹的理論推導層麵。