正版 遙感數據可靠性分類方法研究 張華,史文中,汪雲甲 9787503039171 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張華，史文中，汪雲甲 著

圖書標籤:

• 遙感
• 數據質量
• 可靠性
• 分類
• 方法
• 張華
• 史文中
• 汪雲甲
• 地理信息係統
• 環境科學

店鋪： 博古通今圖書專營店

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503039171

商品編碼：29804135821

包裝：平裝

齣版時間：2016-03-01

基本信息

書名：遙感數據可靠性分類方法研究

定價：58.00元

作者：張華,史文中,汪雲甲

齣版社：測繪齣版社

齣版日期：2016-03-01

ISBN：9787503039171

字數：

頁碼：177

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書將從遙感數據分類器構造（分類）過程齣發，提齣遙感數據可靠性分類方法，在研究其不確定性傳播機理的基礎上，對分類過程的可靠性和結果的精度進行控製與評價，通過層層控製，提高分類過程中的主要環節的可靠性，降低其不確定性對終結果精度的影響，提高遙感數據分類結果的精度，獲得一個遙感數據可靠性分類方法。

內容提要

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本書總結瞭作者近年來在遙感數據分類方麵的研究成果，以遙感數據分類過程為齣發點從訓練樣本數據對遙感數據分類精度的影響。遙感數據可靠性分類模型和分類精度評價的可靠性樣本抽樣方法等方麵係統地研究遙感數據分類過程中主要環節的不確定性對分類結果精度的影響，並提齣遙感數據可靠性分類方法，以提高分類結果精度%研究成果將為提高遙感數據分類結果的精度提供一整套新的解決方案。

目錄

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作者介紹

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張華，男，1979年生，安徽肥東人，博士，副教授，碩士生導師。主要從事遙感數據不確定性、空間分析及GIS算法與應用係統開發。2001年獲中國礦業大學測繪工程專業學士學位，2004年獲中國礦業大學地圖製圖學與地理信息工程專業碩士學位，2012年獲中國礦業大學地圖製圖學與地理信息工程專業博士學位。

文摘

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序言

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《遙感數據可靠性分類方法研究》 內容概要 本書係統深入地探討瞭遙感數據可靠性分類的理論、方法與應用。隨著遙感技術的飛速發展，海量遙感數據已成為地球觀測和科學研究的重要信息源。然而，遙感數據在獲取、處理和應用過程中，可能受到傳感器噪聲、大氣影響、幾何畸變、雲雨遮擋、幾何配準誤差、定標不準確等多種因素的影響，導緻數據質量參差不齊，直接關係到遙感應用的可信度與準確性。因此，對遙感數據可靠性進行科學、客觀的評估與分類，並在此基礎上建立有效的分類方法，對於充分發揮遙感數據的價值，避免誤讀誤用，提升遙感信息産品質量至關重要。 本書從遙感數據可靠性評估的理論基礎齣發，梳理瞭國內外相關研究現狀，分析瞭影響遙感數據可靠性的主要因素及其作用機製。在此基礎上，重點闡述瞭構建遙感數據可靠性評估指標體係的原則與方法，涵蓋瞭數據本身的內在質量指標（如信噪比、輻射定標精度、幾何精度等）以及數據在特定應用場景下的適用性指標（如雲量、陰影、大氣透過率、覆蓋時效性等）。 本書詳細介紹瞭多種遙感數據可靠性分類方法的原理、技術流程與優缺點。這些方法包括基於閾值的方法、基於統計模型的方法、基於機器學習的方法以及基於知識工程的方法等。 基於閾值的方法：通過設定一係列預定義的質量閾值，將數據劃分為不同的可靠性等級。這種方法簡單直觀，易於實現，但對閾值的設定較為敏感，且難以應對復雜多變的質量問題。 基於統計模型的方法：利用統計學原理，對影響數據質量的因素進行建模，並通過模型輸齣結果進行分類。例如，基於噪聲模型的分類、基於概率分布模型的分類等。這類方法能夠更精細地反映數據質量特徵，但模型構建可能較為復雜。 基於機器學習的方法：引入瞭監督學習、無監督學習等多種機器學習算法，如支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、聚類分析（K-means）等，訓練模型來識彆和分類遙感數據質量。機器學習方法能夠處理高維、復雜的特徵空間，具有較強的泛化能力，是當前研究的熱點。本書詳細介紹瞭如何提取有效的特徵、選擇閤適的模型、進行模型訓練與評估。 基於知識工程的方法：結閤領域專傢知識，構建規則庫和推理機製，實現對遙感數據可靠性的智能判斷與分類。這類方法能夠有效融閤人類專傢的經驗，適用於缺乏大規模標注數據的場景。 此外，本書還深入探討瞭不同類型遙感數據（如光學遙感、雷達遙感、高光譜遙感等）的可靠性特點及相應的分類方法。對於光學遙感數據，關注的重點可能包括雲、霧、陰影的識彆與量化，以及大氣校正的效果；對於雷達遙感數據，則需要考慮斑點噪聲、後嚮散射係數的穩定性、地理編碼精度等。 在應用層麵，本書闡述瞭遙感數據可靠性分類方法在數據産品質量控製、遙感信息提取的準確性評價、遙感數據融閤、地球科學研究以及環境監測等領域的實際應用案例。例如，通過對不同可靠性等級的數據進行區分使用，可以有效提高遙感監測結果的精度和可信度；在數據融閤過程中，可靠性分類可以為不同數據源的權重分配提供依據；在災害監測、生態環境評估等應用中，可靠性分類有助於避免因低質量數據造成的誤判。 本書的另一重要貢獻在於對可靠性分類結果的驗證與評估。詳細介紹瞭質量評估指標（如精度、召迴率、F1分數等）以及驗證數據的獲取與處理方法，確保分類結果的科學性和可靠性。 理論深度與實踐價值 《遙感數據可靠性分類方法研究》在理論上，係統地梳理瞭遙感數據可靠性評估的科學內涵，提齣瞭更具普適性和可操作性的分類框架。在方法論上，不僅介紹瞭經典的分類技術，更積極引入瞭前沿的機器學習和人工智能方法，為遙感數據質量控製提供瞭更為強大的工具。在實踐層麵，本書提供瞭大量具有參考價值的案例分析，幫助讀者理解如何在實際工作中應用這些方法，解決真實世界中的遙感數據質量問題。 本書的作者團隊由該領域的資深專傢組成，結閤瞭深厚的理論功底與豐富的實踐經驗，確保瞭內容的科學性、前沿性和實用性。張華教授在遙感影像質量評估方麵有著深入的研究；史文中教授在機器學習應用於遙感領域取得瞭顯著成就；汪雲甲教授則在遙感數據應用與地學研究方麵具有豐富的經驗。三位作者的跨學科協作，使得本書能夠從理論到實踐，全麵而深入地解讀遙感數據可靠性分類這一重要議題。 目標讀者 本書適閤以下讀者閱讀： 遙感科研人員：從事遙感數據處理、分析、應用研究的學者和研究人員，需要深入瞭解數據質量對研究結果的影響，並掌握科學的質量評估與分類方法。 遙感工程技術人員：從事遙感數據産品生産、質量控製、應用開發的技術人員，需要為遙感數據産品製定嚴格的質量標準，並能夠應用可靠性分類方法提升産品質量。 地球科學、環境科學、地理學等相關領域的研究者：利用遙感數據進行科學研究的學者，需要瞭解遙感數據的可靠性，以便更準確地解釋研究結果，避免因數據質量問題導緻的研究偏差。 遙感應用領域的用戶：如土地資源管理、城市規劃、農業監測、防災減災等領域的從業人員，需要評估所使用的遙感數據是否滿足應用需求，並瞭解其潛在的質量風險。 高等院校相關專業的研究生和高年級本科生：作為教材或參考書，幫助學生係統學習遙感數據質量評估與分類的理論知識和技術方法。 重要意義 在當前大數據和人工智能蓬勃發展的時代，遙感數據的重要性日益凸顯。然而，海量遙感數據也帶來瞭巨大的挑戰，其中數據質量問題尤為突齣。若不加區分地使用低質量的遙感數據，將導緻錯誤的科學結論和決策。本書的齣版，為解決這一難題提供瞭重要的理論指導和技術支撐。它不僅有助於提升遙感數據産品的整體質量和可信度，更能推動遙感技術在各個領域的深入應用，為實現可持續發展和解決全球性挑戰提供強大的信息保障。 通過對遙感數據可靠性進行科學分類，能夠有效指導用戶選擇閤適的數據源，優化數據處理流程，並在後期應用中閤理考慮數據質量的影響，從而顯著提升遙感信息服務的價值和可靠性。本書的價值在於它搭建瞭一個連接遙感數據生産、處理與應用的橋梁，使得遙感數據能夠以更可靠、更有效的方式服務於科學研究和社會發展。 本書在內容組織上，邏輯清晰，條理分明，從基礎理論到具體方法，再到實際應用，層層遞進，力求讓讀者全麵掌握遙感數據可靠性分類的核心要義。圖文並茂，輔以豐富的案例分析，更增強瞭本書的可讀性和實踐指導性。 總之，《遙感數據可靠性分類方法研究》是一本兼具理論深度與實踐價值的專業著作，對於理解和掌握遙感數據質量評估與管理的關鍵技術，具有不可替代的重要作用。它將成為遙感科學研究和應用領域的重要參考書籍。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的使用經驗來看，遙感數據的質量參差不齊一直是個老大難問題。舉個例子，我曾經在進行某項農業監測項目時，使用瞭來自不同源、不同時期的一批衛星影像。有些影像看起來清晰銳利，幾何畸變也很小，但當我進行地物分類時，卻發現某些區域的分類結果與實際情況存在較大偏差。反之，有些影像雖然分辨率不高，或者存在一些輕微的雲影，但其分類結果反而更加穩定和可靠。這讓我開始反思，我們評估遙感數據質量的標準是不是過於片麵，是不是隻關注瞭錶麵的“美觀”，而忽略瞭數據內在的“氣質”。這本書的書名《正版 遙感數據可靠性分類方法研究》正好觸及瞭我心中一直存在的疑問。我非常好奇，書中提齣的“分類方法”是如何將這些復雜的數據質量因素進行係統梳理的。是基於數據源的特性，還是基於傳感器本身的誤差，又或者是基於數據處理過程中的人為因素？我希望這本書能夠提供一個多維度的評估體係，能夠幫助我理解不同因素是如何影響遙感數據的可靠性，並且能夠根據不同的應用場景，為我提供相應的選擇和判斷依據。我期待能夠從中學習到如何更科學、更客觀地去評價遙感數據的質量，從而做齣更明智的數據選擇，避免因為數據質量問題而導緻項目延誤或結果偏差。

評分☆☆☆☆☆

對於我們這些長期與遙感數據打交道的人來說，數據的可靠性就像一把懸在頭頂的達摩剋利斯之劍，時刻提醒著我們潛在的風險。我曾經在進行一項土地利用變化監測項目時，由於使用瞭幾批不同時期、不同分辨率的衛星影像，導緻在提取土地利用類型時齣現瞭較大的混淆，最終的分析結果也與實際情況存在偏差。這讓我深刻地認識到，對遙感數據的可靠性進行係統性的評估是多麼的重要。我一直以來都在尋找一本能夠係統闡述遙感數據可靠性評估方法的書籍，但往往所得有限。當我看到這本書的書名，尤其是“分類方法研究”這幾個字時，我感到眼前一亮。我非常希望書中能夠提供一套科學、嚴謹的分類方法，能夠幫助我區分不同來源、不同傳感器、不同處理流程的遙感數據在可靠性方麵的差異。我期待書中能夠詳細介紹這些分類方法的理論基礎，以及在實際應用中如何去操作，比如如何量化數據的可靠性，如何根據不同的應用需求選擇閤適的數據等。這本書的齣現，無疑是我在遙感數據應用道路上的一個重要裏程碑，我期待它能夠為我提供解決數據可靠性難題的利器。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，就像在我一直以來模糊的遙感數據應用視野中注入瞭一束清晰的光。我一直對遙感數據的可靠性問題感到睏惑，尤其是在一些關鍵的決策支持場景下，數據的準確性和可信度直接關係到項目成敗。我曾經嘗試過一些通用的數據質量評估方法，但總感覺不夠係統，不夠深入。當我翻開這本書，尤其是看到“張華”、“史文中”、“汪雲甲”這些熟悉的名字時，內心的期待就瞬間被點燃瞭。我一直以來都非常欽佩這些在遙感領域深耕多年的專傢學者，他們的研究成果往往能夠直指問題的核心，並提供切實可行的解決方案。這本書的書名“正版 遙感數據可靠性分類方法研究”更是精準地擊中瞭我的痛點，讓我相信它能夠為我解決實際工作中遇到的難題提供理論指導和方法論支持。我特彆關注書中關於“分類方法”的部分，因為在我看來，遙感數據的可靠性並非一個簡單的二元判斷，而是需要根據不同的應用場景、數據類型以及潛在的誤差來源進行細緻的劃分和評估，而“分類”恰恰是實現這種精細化評估的有效途徑。我期待書中能夠提供一套清晰、係統、易於理解的分類框架，並在此基礎上，為每一類數據可靠性問題提齣相應的識彆、量化和處理方法。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一個新的研究視角，也為我解決實際問題提供瞭寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

在我多年的遙感應用實踐中，數據可靠性問題一直是我繞不開的坎。我曾經無數次地因為數據質量不過關而導緻研究進展受阻，甚至需要推倒重來。尤其是在一些關鍵的決策性項目，比如災害評估、資源管理等領域，對遙感數據的可靠性要求更是苛刻。然而，市麵上關於遙感數據可靠性評估的係統性研究卻相對較少，大多停留在一些基礎性的數據處理和質量控製層麵，而缺乏深入的理論探討和方法論的創新。這本書的齣現，恰恰填補瞭這一空白。特彆是“張華”、“史文中”、“汪雲甲”這幾位在遙感界享有盛譽的專傢學者，他們的研究成果一直是我學習的榜樣。書名中的“分類方法研究”更是讓我充滿瞭期待，我希望書中能夠提供一套科學、嚴謹、具有普適性的遙感數據可靠性分類體係，能夠幫助我從更深層次上理解不同類型遙感數據的可靠性特徵，並且能夠為我提供一套切實可行的評估和應用指南。我期待這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我能夠更自信、更高效地開展遙感數據的應用研究。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，遙感數據的可靠性是整個遙感應用鏈條中最基礎也是最關鍵的一環。如果源頭的數據本身就存在問題，那麼後續所有的分析和解讀都將是空中樓閣。然而，現實情況是，我們經常麵臨著各種各樣的數據質量問題，比如傳感器誤差、傳輸過程中的損耗、甚至後期處理中的人為失誤等等。我曾經在進行一項環境監測項目時，由於使用瞭幾批可靠性較低的遙感數據，導緻監測結果齣現瞭較大的偏差，不得不重新進行數據收集和分析，浪費瞭大量的時間和資源。這本書的書名《正版 遙感數據可靠性分類方法研究》正好契閤瞭我對這一問題的深度關注。我非常期待書中能夠提供一套科學、係統、具有可操作性的“分類方法”，能夠幫助我識彆和評估不同類型遙感數據的可靠性。我希望書中能夠詳細闡述這些分類方法背後的理論依據，以及在實際應用中如何去落地執行。例如，是否會根據數據的物理特性、幾何精度、輻射精度、以及時間序列的連續性等方麵進行分類？這本書的齣現，無疑是我在遙感數據應用領域的一大福音，我期待它能夠為我提供解決數據可靠性難題的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

我一直對遙感技術在解決實際問題中的應用充滿熱情，但同時我也深知，數據質量是製約遙感技術應用效果的關鍵瓶頸。我曾經在進行一項城市規劃項目時，由於使用瞭幾批幾何畸變較大、輻射校正不準確的遙感數據，導緻在提取道路網絡和建築物輪廓時齣現瞭明顯的誤差，這不僅影響瞭最終的分析結果，也給後續的規劃工作帶來瞭不必要的麻煩。這讓我深刻地意識到，對遙感數據的可靠性進行係統性的評估和分類是多麼的重要。我非常期待這本書能夠為我提供一套科學、嚴謹、具有操作性的“遙感數據可靠性分類方法”。我希望書中能夠詳細闡述這些分類方法的理論依據，以及在實際應用中如何去落地執行，比如如何識彆不同類型的誤差，如何量化數據的可靠性，以及如何根據不同的應用需求選擇和使用最可靠的數據。這本書的齣現，對我來說，無疑是一份寶貴的財富，我期待它能夠幫助我更好地理解和應用遙感數據，從而為我的研究和工作帶來更高的效率和更準確的結果。

評分☆☆☆☆☆

在我多年的科研生涯中，遙感數據扮演著至關重要的角色，然而，數據本身的可靠性問題卻是我常常麵臨的挑戰。我發現，即使是同一個遙感數據産品，在不同的時間、不同的區域，其質量錶現也可能存在顯著差異。我曾經在進行一項生態環境監測項目時，由於使用瞭幾批不同來源、不同處理程度的遙感影像，導緻在分析植被覆蓋度時齣現瞭較大的不確定性，這讓我不得不花費大量的時間去驗證和校正。我急切地需要一套係統性的理論和方法來指導我如何對遙感數據進行可靠性評估和分類。這本書的齣現，恰恰滿足瞭我這一需求。“張華”、“史文中”、“汪雲甲”這幾位作者的名字，本身就代錶著該領域頂尖的學術水平。我非常期待書中能夠詳細介紹“可靠性分類方法”，包括分類的依據、分類的標準、以及如何進行具體的分類操作。我希望這本書能夠為我提供一個清晰的框架，讓我能夠更科學、更客觀地去評價遙感數據的質量，從而提高我的研究成果的準確性和可靠性。

評分☆☆☆☆☆

在我的工作實踐中，經常需要處理來自不同國傢、不同時間、不同傳感器的遙感數據。每當這個時候，我都感到一種無力感，因為我缺乏一個係統性的方法來判斷這些數據的可靠性。我嘗試過閱讀一些通用的遙感數據處理手冊，但它們更多地關注如何進行影像的預處理和分析，對於數據的內在可靠性評估卻涉及不多。這本書的齣現，就像在茫茫的知識海洋中點亮瞭一盞指路明燈。特彆是“張華”、“史文中”、“汪雲甲”這些如雷貫耳的名字，讓我對這本書的價值充滿瞭信心。我非常期待書中能夠詳細闡述“可靠性分類”的具體方法，比如，是否會根據數據的不確定性程度進行分級？是否會考慮數據在不同波段、不同分辨率下的可靠性差異？是否會提齣一些量化的指標來衡量數據的可靠性？我希望這本書能夠為我提供一套完整的理論框架和操作指南，讓我能夠係統地學習如何對遙感數據進行可靠性分類，並能夠將這些方法應用到實際工作中，從而提高數據分析的準確性和可靠性。我相信，這本書的深入研究，將為遙感數據應用領域帶來重要的理論突破和實踐指導。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，遙感數據的質量評估，不僅僅是簡單的“好”或“壞”的判斷，而是一個復雜且多維度的過程。我曾經在不同的研究項目中使用過各種各樣的遙感數據，也遇到過各種各樣的數據問題。有時，我會發現同一個傳感器在不同時期的影像質量差異很大；有時，我會發現同一區域在不同傳感器上的錶現也大相徑庭。這讓我深切體會到，僅僅依靠一些通用的數據處理軟件或者經驗性的判斷是遠遠不夠的。我急切地需要一套係統性的、有理論支撐的方法來指導我進行遙感數據的可靠性評估。這本書的名字，尤其是“分類方法研究”這幾個字，讓我眼前一亮。我非常好奇，書中是如何將如此復雜的數據質量問題進行“分類”的。是按照數據源進行分類，還是按照誤差類型進行分類，亦或是按照應用場景進行分類？我期待書中能夠提供一個清晰的邏輯框架，能夠幫助我理解不同數據源、不同傳感器、不同處理流程所帶來的數據可靠性差異，並且能夠為我提供一些量化的評估指標，讓我能夠更客觀、更準確地對遙感數據進行質量判斷。這本書的齣現，對我而言，無疑是一個重要的知識補充和方法論的提升。

評分☆☆☆☆☆

在我的研究領域，遙感數據是不可或缺的信息來源，但數據的質量問題卻一直是睏擾我的一個關鍵因素。我曾經嘗試過使用不同的遙感數據産品，也接觸過各種各樣的數據處理軟件，但始終覺得在如何科學地評估和分類遙感數據的可靠性方麵，我缺乏一套係統性的理論指導。很多時候，我隻能憑經驗去判斷，這難免會帶來一些主觀性和潛在的風險。這本書的齣現，無疑是一場及時的“甘霖”。特彆是“張華”、“史文中”、“汪雲甲”這些名字，本身就代錶著遙感領域的高水平研究。書名中的“分類方法研究”更是直接命中瞭我的“痛點”。我非常好奇，書中是如何將復雜的遙感數據可靠性問題進行“分類”的？是否會從數據的獲取、傳輸、處理等各個環節進行細緻的分析？是否會為不同類型的誤差提供相應的識彆和量化方法？我期待這本書能夠提供一套完整的理論框架和實踐指南，幫助我更深入地理解遙感數據的可靠性內涵，並且能夠為我的實際研究工作提供強有力的支持，從而提高我基於遙感數據的研究成果的準確性和可靠性。