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冯学智 等 著

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出版社： 商务印书馆

ISBN：9787100085540

商品编码：29847005067

包装：平装

出版时间：2011-09-01

基本信息

书名：遥感数字图像处理与应用

定价：39.00元

作者：冯学智 等

出版社：商务印书馆

出版日期：2011-09-01

ISBN：9787100085540

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.558kg

编辑推荐

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内容提要

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《遥感数字图像处理与应用》是南京大学985学科建设”项目的主要研究成果之一，同时也是南京大学地理教学丛书的重要组成部分。本书基于遥感数字图像的成像原理和信息表征，首先系统介绍了遥感数字图像恢复处理、增强处理、融合处理和分类处理的相关理论、技术方法与基本内涵，然后根据遥感数字图像应用的*研究成果和应用实践，着重论述遥感数字图像分割与遥感数字图像匹配的主要学术思想与技术路线。内容共分九章，章介绍遥感数字图像的成像原理，第二章阐述遥感数字图像的信息特征，第三章至第六章介绍遥感数字图像的恢复处理、增强处理、融合处理和分类处理的基本理论与技术方法，第七章和第八章分别介绍遥感数字图像的分割处理和匹配技术，第九章主要介绍与遥感数字图像处理相关的一些主要应用技术。
本书紧跟遥感数字图像处理技术发展的步伐，内容新颖丰富，知识覆盖面广，概念清晰，结构合理。可作为大专院校相关专业本科生的学习教材和研究生的主要参考书，同时也可供相关科技人员阅读参考。

目录

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章　遥感图像的成像原理
§1．1　电磁波谱特性
1．1．1 电磁波谱概述
1．1．2 电磁波谱特性
§1．2　地物波谱特性
1．2．1　地物的光谱特征
1．2．2　典型地物的光谱特征
§1．3　遥感的波段选择
1．3．1　遥感波段的设置
1．3．2 常用的传感器与遥感卫星
§1．4　遥感成像过程
1．4．1　传感器工作原理
1．4．2　遥感图像传输模型
1．4．3　遥感图像处理简介
　参考文献
第二章　遥感图像的信息特征
§2．1　遥感图像的数学表达
2．1．1遥感图像的函数形式
2．1．2遥感图像的参数特点
§2．2　遥感图像的亮度响应
2．2．1 亮度的数值表示
2．2．2　亮度的统计分析
§2．3　遥感图像的特征描述
2．3．1 空间位置关系特征
2．3．2 纹理特征
2．3．3　几何特征(形状特征)
第三章　遥感图像的恢复处理
§3．1　几何校正
3．1．1 几何精校正过程
3．1．2几何校正中的几个问题
§3．2　辐射校正
3．2．1传感器端的辐射校正
3．2．2 噪音消除
3．2．3 日地距离校正和太阳高度角校正
3．2．4　地形辐射校正
§3．3　大气校正
3．3．1 大气对遥感的影响
3．3．2 常用的大气校正方法
3．3．3　大气校正的实例
§3．4　投影校正
3．4．1 中心投影
3．4．2 多中心投影
3．4．3 中心投影图像的投影校正
3．4．4 多中心投影图像的投影校正
3．4．5 SAR图像的投影校正
§3．5　阴影去除
3．5．1 阴影检测
3．5．2 阴影消除
参考文献
第四章　遥感图像的增强处理
§4．1　对比度增强
4．1．1 线性变换
4．1．2　非线性变换
4．1．3　直方图调整
§4．2　空域滤波
4．2．1 空域滤波基础
4．2．2　平滑滤波
4．2．3　边缘增强
　§4．3　频域滤波
　　……
第五章　遥感图像的融合处理
第六章　遥感图像的分类处理
第七章　遥感图像的分割技术
第八章　遥感图像的匹配技术
第九章　遥感图像的应用技术
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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遥感数字图像处理与应用 一、 绪论 在现代科学技术飞速发展的浪潮中，遥感技术以其独特的优势，日益成为我们认知和理解地球的关键手段。它通过对地物反射或发射的电磁波进行接收、记录和分析，为我们提供了不同于传统地面观测和航空摄影的全新视角。而遥感数字图像处理，正是将这些原始的电磁波信息转化为可视、可分析的图像数据，进而提取有价值信息的核心环节。本书旨在系统地介绍遥感数字图像处理的基本原理、关键技术及其在各个领域的广泛应用，为读者提供一个全面而深入的认知框架。 遥感技术的发展历史悠久，但真正意义上的数字图像处理则伴随着计算机技术和数字成像技术的进步而兴起。从早期的胶片记录到如今高分辨率、多光谱、高光谱乃至合成孔径雷达（SAR）等多种传感器的应用，遥感数据的类型和复杂性都在不断提升。这就对图像处理技术提出了更高的要求，使其能够有效地应对不同类型、不同质量的遥感数据，并从中提取出精度更高、信息更丰富的成果。 本书的编写，力求在理论深度和实践应用之间取得平衡。我们不仅会深入剖析各种图像处理算法的数学原理和内在机制，更会结合实际案例，展示这些技术如何有效地解决地球科学、环境监测、资源管理、城市规划、灾害预警等诸多领域的实际问题。我们希望通过本书的学习，读者能够建立起扎实的理论基础，掌握实用的操作技能，并能够独立地运用遥感数字图像处理技术解决实际挑战。 二、 遥感图像的获取与预处理 任何有效的图像处理都离不开高质量的原始数据。因此，理解遥感图像的获取途径和掌握必要的预处理技术是开展后续分析的基础。 2.1 遥感数据源 遥感数据源极其丰富，主要可以分为以下几类： 光学遥感数据： 这是最常见也是应用最广泛的遥感数据类型。它通过探测地物反射的可见光、近红外和短波红外等波段的电磁辐射来成像。根据传感器所处的平台不同，又可细分为： 卫星遥感数据： 如Landsat系列、Sentinel系列、MODIS、高分系列卫星等。它们覆盖范围广，重访周期可调，适用于区域性乃至全球性的监测。 航空遥感数据： 通常搭载于飞机或无人机上，具有较高的空间分辨率和灵活的作业能力，适用于局部精细监测。 雷达遥感数据（SAR）： 合成孔径雷达（SAR）是一种主动成像系统，它发射微波信号并接收地物反射的回波。SAR数据不受云层和日照条件限制，能够穿透一定厚度的地表，获取地表的形貌、纹理和介电常数等信息。它在军事侦察、地质勘探、海洋监测和灾害评估等领域具有重要价值。 热红外遥感数据： 探测地物发出的热红外辐射，能够反映地表的温度分布，在监测地表温度异常、热污染、森林火灾和地质活动等方面发挥作用。 高光谱遥感数据： 能够获取地物在数百个连续窄光谱波段的反射光谱信息，如同给地物“拍照”光谱“指纹”。这使得识别和区分细微的光谱差异成为可能，在矿产勘探、植被分类、环境污染监测等方面具有极高的潜力。 2.2 遥感图像的预处理 原始的遥感图像往往存在各种噪声、畸变和辐射不均匀等问题，需要进行预处理才能进行准确的分析和应用。 辐射定标： 将遥感器记录的原始数字量（DN值）转化为具有物理意义的辐射亮度值或反射率值。这是进行定量分析的前提。 大气校正： 去除大气对地物反射信号的吸收和散射影响，恢复地物真实的地表反射率。常用的方法包括基于辐射传输模型的方法和基于查表法等。 几何校正（纠正）： 消除由于传感器视角、地球曲率、地形起伏以及传感器平台运动等引起的几何畸变。常见的几何校正方法包括： 辐射校正： 利用地面控制点（GCPs）和多项式模型或RPC模型进行纠正。 地形校正（正射校正）： 利用数字高程模型（DEM）消除地形起伏造成的辐射和几何畸变，生成标准化的正射影像。 影像增强： 通过对影像的灰度、对比度、色彩等进行调整，突出影像中的有用信息，抑制噪声，改善视觉效果，便于人眼识别。常见的增强方法包括： 灰度拉伸： 线性拉伸、直方图均衡化、高斯拉伸等。 空间滤波： 平滑滤波（均值滤波、高斯滤波）、锐化滤波（Sobel算子、Laplacian算子）等，用于去除噪声或增强边缘。 色彩合成： 将不同波段的影像数据合成到RGB彩色影像中，以更直观地展现地物特征，如假彩色合成、真彩色合成等。 影像融合： 将不同传感器、不同分辨率或不同光谱特性的多源遥感影像进行融合，以获取包含更多信息的高质量合成影像。例如，将高空间分辨率的黑白全色影像与低空间分辨率的多光谱影像融合，可以得到高空间分辨率的多光谱影像。 影像去噪： 针对特定噪声类型（如椒盐噪声、高斯噪声）采用相应的滤波算法进行去除，以提高影像质量。 三、 遥感图像的分类与特征提取 分类和特征提取是遥感图像处理的核心目标之一，旨在从图像中识别并区分不同的地物类型。 3.1 遥感图像分类 图像分类的目的是将影像中的每个像元分配到一个预先定义的类别中。分类方法主要分为两大类： 监督分类： 需要用户事先提供训练样本（即已知类别及其对应的像元信息），然后根据这些样本建立分类模型，再将模型应用于影像中的所有像元。 最大似然法： 基于统计学原理，假设像元数值服从一定的概率分布，选择概率最大的类别。 最小距离法： 计算像元与各类别样本均值之间的距离，距离最近的类别即为该像元的类别。 马氏距离法： 考虑了类别的方差和协方差，比最小距离法更为精确。 支持向量机（SVM）： 一种强大的机器学习算法，在高维空间中寻找最优分类超平面，具有良好的泛化能力，常用于遥感影像分类。 随机森林： 集成学习方法，由多个决策树组成，通过投票决定最终分类结果，鲁棒性强。 神经网络（深度学习）： 如卷积神经网络（CNN）等，能够自动学习影像的深层特征，在复杂地物分类任务中表现出色。 非监督分类： 不需要用户提供训练样本，算法根据像元的光谱特征自动将影像划分为若干个类别，用户事后对这些类别进行解释。 K-均值聚类： 将像元划分为K个簇，每个簇代表一个类别。 Isodata聚类： 一种迭代式的聚类算法，能够自适应地确定聚类数量。 模糊C均值聚类（FCM）： 允许一个像元同时属于多个类别，具有一定的隶属度。 3.2 遥感图像特征提取 特征提取是从原始影像数据中提取能够有效描述地物特征的指标，为后续的分类、监测或分析提供依据。 光谱特征： 植被指数（VI）： 如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等，能够有效地反映植被的覆盖度、密度和健康状况。 水体指数（NDWI）： 用于提取水体信息，区分水体和陆地。 土壤指数： 用于提取土壤信息。 矿物指数： 利用特定矿物在光谱上的吸收或反射特征来识别矿物。 纹理特征： 描述地物表面粗糙度、均匀度等空间变化规律的特征，如灰度共生矩阵（GLCM）计算的对比度、能量、同质性等。 形状特征： 描述地物形状的几何特征，如面积、周长、形状因子等。 空间关系特征： 描述地物之间的空间配置关系，如邻域关系、空间聚集度等。 纹理和光谱相结合的特征： 通过特征融合技术，将光谱和纹理信息结合起来，提高分类精度。 高光谱特征： 利用高光谱数据获取的精细光谱信息，如吸收边、吸收谷等，实现更精细的地物识别。 四、 遥感图像的应用 遥感数字图像处理的技术成果广泛应用于国民经济和社会发展的各个领域。 4.1 土地利用/土地覆盖（LULC）变化监测 通过对不同时期遥感影像进行分类和对比分析，可以监测土地利用类型的动态变化，如城市扩张、耕地撂荒、森林砍伐、湿地萎缩等，为区域可持续发展规划提供科学依据。 4.2 农业生产监测与估产 利用植被指数、作物长势监测模型等，可以评估农作物的生长状况、预测产量、监测病虫害，指导精准农业实践，提高农业生产效率。 4.3 水资源管理与监测 通过遥感影像可以监测地表水体（河流、湖泊、水库）的面积和水量变化，评估地下水埋深，监测水体富营养化和水污染，为水资源的合理利用和保护提供支持。 4.4 林业资源调查与管理 遥感技术可以用于森林资源清查、森林火灾监测、森林病虫害检测、森林采伐监测和森林生态环境评估，为森林的可持续经营提供信息。 4.5 地质与矿产资源勘探 利用遥感影像的地貌、地质构造、光谱异常等特征，结合野外地质调查，可以辅助寻找潜在的矿产资源，评估地质灾害风险。 4.6 环境监测与保护 大气环境： 监测城市大气污染物（如PM2.5）、温室气体排放等。 水环境： 监测水体污染、赤潮、海冰等。 土壤环境： 监测土壤侵蚀、土壤盐渍化、土壤污染等。 生态环境： 监测植被覆盖度、生物多样性、荒漠化进程、湿地变化等。 4.7 城市规划与管理 监测城市建成区扩张、人口分布、交通网络、基础设施建设等，为城市科学规划、交通管理、应急响应提供支持。 4.8 灾害监测与评估 自然灾害： 监测和评估地震、洪水、滑坡、泥石流、干旱、台风等灾害的发生范围、影响程度，为减灾救灾提供决策支持。 人为灾害： 监测石油泄漏、工业污染事故等。 4.9 海洋与海岸带监测 监测海冰、赤潮、海面油污、海岸带侵蚀、红树林变化等，服务于海洋资源开发、环境保护和海上安全。 4.10 气候变化研究 通过长时间序列的遥感数据分析，可以研究全球和区域气候变化趋势，如冰川融化、海平面上升、地表温度变化等。 五、 发展趋势与展望 遥感数字图像处理技术正朝着更智能化、集成化、实时的方向发展。 深度学习与人工智能： 深度学习在遥感影像解译中的应用越来越广泛，能够显著提升分类、识别和目标检测的精度和效率。 大数据与云计算： 随着遥感数据的海量增长，云计算平台提供了强大的数据存储、处理和分析能力，支持大规模遥感数据应用。 多源数据融合： 整合不同类型、不同尺度的遥感数据（如光学、雷达、激光雷达、高光谱等）以及地面观测数据，实现信息互补，获取更全面、更准确的地球观测信息。 实时处理与快速响应： 针对灾害预警、应急响应等需求，发展实时或近实时的遥感数据处理和信息产品生成技术。 三维与时空分析： 结合DEM数据进行三维建模，以及对时空变化的深入分析，将提供更立体的地球模型和更动态的地球过程理解。 面向对象影像分析（OBIA）： 区别于传统的像元分类，OBIA将影像分割成具有语义意义的地理对象，并基于对象的属性和关系进行分析，能更好地处理高分辨率影像。 遥感数字图像处理技术是探索和认识地球的强大工具，其发展与应用前景广阔。本书希望能够为读者打开一扇通往这个精彩领域的大门，激发进一步学习和研究的兴趣，并最终能够将其应用于解决现实世界中的各种挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚刚踏入遥感领域的研究生，我迫切需要一本能够为我打下坚实基础的教材。《遥感数字图像处理与应用》这个书名，听起来就非常有分量，让我对其内容充满了期待。我希望这本书能够清晰地介绍遥感图像的基本概念，包括电磁波谱、遥感传感器的工作原理、不同卫星平台（如Landsat, Sentinel, MODIS等）的特点及其获取的影像类型。在数字图像处理方面，我希望它能够循序渐进地讲解图像的几何纠正、辐射定标、大气校正等预处理流程，并解释为什么要进行这些处理，以及它们对后续分析有什么影响。我特别期待看到书中关于图像增强技术的详细介绍，比如如何通过调整亮度和对比度来更好地展示地物特征，以及如何利用滤波技术去除噪声。在分类方面，我希望能够理解不同分类算法的原理和适用范围，例如最大似然分类、支持向量机、随机森林等。此外，对于“应用”部分，我希望能够看到一些与我研究方向相关的案例，比如如何利用遥感数据进行土地利用/土地覆盖变化监测，或者如何分析城市扩张的时空特征。这本书如果能够提供清晰的图示和算法流程，并附带一些学习资源或练习题，那将对我大有裨益。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我首先关注的是其理论体系的完整性和前沿性。作为一名在遥感领域深耕多年的研究人员，我深知该领域技术发展日新月异，特别是近年来，随着人工智能和大数据技术的飞速发展，遥感图像处理的方法和应用也呈现出新的趋势。我期望这本书能够系统地梳理传统的遥感图像处理方法，包括几何校正、辐射定标、大气校正、图像增强、图像变换、图像分类等，并对其原理、算法和优缺点进行深入剖析。更重要的是，我希望这本书能够积极引入最新的研究成果，例如基于深度学习的遥感图像解译技术、时空数据挖掘、多源遥感数据融合、不确定性分析等。在应用方面，我非常关注书中是否能够提供具有前瞻性的案例，例如利用高分辨率遥感影像进行精细化地物提取，以及其在智慧城市建设、精准农业、自然资源管理、环境变化监测等领域的创新应用。我希望这本书能够为我提供新的研究思路和技术工具，帮助我跟上遥感技术发展的步伐，并为解决国家重大战略需求贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《遥感数字图像处理与应用》勾勒出了一个从“看见”到“理解”再到“行动”的完整链条。我一直认为，遥感图像处理不仅仅是技术的实现，更是一种对地球的深刻洞察。我希望这本书能够不仅仅停留在算法层面，更能引导读者思考遥感数据所蕴含的地理信息背后的意义。例如，在讨论图像分类时，我希望看到如何将分类结果与地质构造、土壤类型、气候条件等地理要素相结合，从而揭示地表过程的内在规律。在应用层面，我非常期待看到书中能够深入探讨遥感技术在解决区域可持续发展问题中的作用，例如如何利用遥感监测碳排放、评估生态足迹、分析城市热岛效应的成因和影响，并为制定减缓气候变化、促进绿色发展的策略提供科学依据。我希望这本书能够激发读者对遥感技术更深层次的思考，使其不仅仅是一种工具，更能成为一种理解和改造世界的力量。这本书如果能将科学的严谨性与人文的关怀性相结合，那将是一部真正意义上的佳作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对地理信息科学充满热情，但又对遥感技术接触不深的爱好者，我一直在寻找一本既能科普基础知识，又能展现技术魅力的书籍。《遥感数字图像处理与应用》这个书名，似乎正是我要找的那种。我期望它能够从最基本的问题讲起，比如，为什么我们需要遥感？遥感获取的图像与我们日常拍摄的照片有什么不同？数字图像处理又是如何将这些原始数据转化为有用的信息的？我希望书中能够用通俗易懂的语言，解释诸如空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率等基本概念，并用生动的比喻来介绍图像增强、滤波、边缘检测等图像处理技术。在应用方面，我更希望看到一些能够触及我们日常生活的案例，比如如何利用遥感监测农作物的生长情况，从而影响我们的食品供应；或者如何利用遥感技术追踪空气污染的扩散，从而影响我们的健康。我非常期待书中能够有一个专门的章节，介绍如何利用遥感图像来“读懂”地球，了解我们居住的环境正在发生怎样的变化，并为环境保护和可持续发展提供科学依据。这本书如果能够让我这个“小白”也能感受到遥感技术的魅力，并激发我进一步学习的兴趣，那将是一本成功的书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《遥感数字图像处理与应用》让我联想到了一幅幅宏大的地理画卷，以及背后蕴含的科学智慧。《遥感》，顾名思义，就是从远距离获取信息，这本身就充满了神秘感和探索性。而“数字图像处理”，则将这种信息转化为我们可以理解和操作的数据。最终的“应用”，更是将科技的力量延伸到我们生活的方方面面，解决实际问题。我希望这本书能够以一种引人入胜的方式，将这些概念有机地结合起来。例如，在介绍图像处理技术时，我希望不仅仅是枯燥的算法讲解，而是能通过一些生动的例子，比如如何利用遥感图像监测一片森林的健康状况，或者如何追踪城市发展的足迹，来阐释各种处理方法的作用。我尤其关注书中关于遥感数据融合的章节，例如如何将不同传感器、不同时相、不同分辨率的遥感数据进行融合，以获得更全面、更准确的信息。在应用层面，我希望看到更多关于环境监测、资源评估、灾害管理等方面的深入案例分析，并探讨如何利用这些信息来制定更有效的政策和措施，以应对气候变化、土地退化等全球性挑战。这本书如果能够激发读者对遥感技术的好奇心，并展示其解决现实世界问题的巨大潜力，那将是极大的成功。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《遥感数字图像处理与应用》非常直观，让我能够快速了解到它的核心内容。对于我这样一名希望将遥感技术应用于实际工作的工程师来说，我最看重的是书中的实践指导性和可操作性。我希望书中能够详细介绍各种常用的遥感影像处理软件（如ERDAS IMAGINE, ENVI, ArcGIS等）在处理不同类型遥感数据时的工作流程和技巧，并提供具体的步骤说明和操作示范。例如，在进行几何校正时，如何选择合适的控制点，如何进行影像配准；在进行图像增强时，如何根据地物特征选择合适的增强方法；在进行图像分类时，如何构建训练样本，如何评估分类精度。在应用方面，我非常希望看到能够指导我解决实际工程问题的案例，例如如何利用遥感技术监测公路、铁路沿线的地质灾害风险，如何评估土地开发的适宜性，如何进行农田的产量估算和长势监测。这本书如果能够像一本“工具书”一样，在遇到实际问题时能够快速找到解决方案，并提供清晰的操作指南，那将是对我工作非常有价值的参考。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，遥感技术是连接我们与地球的“眼睛”，而数字图像处理则是解读这“眼睛”所见的关键。因此，《遥感数字图像处理与应用》这个书名，对我来说具有极大的吸引力。我希望这本书不仅仅是技术手册，更是一种思考方式的引导。我期望在图像处理的部分，能够看到对各种滤波方法（如高斯滤波、中值滤波、Sobel算子等）的深入讲解，理解它们如何去除噪声、增强细节，以及各自的优缺点。同时，我也非常关注图像变换技术，比如PCA（主成分分析）如何有效地压缩数据维度，突出地物的主要变化；以及HIS（色度-饱和度-亮度）变换如何在保留空间信息的同时，有效地融合多光谱和全色影像。在应用方面，我最感兴趣的是如何利用遥感技术来分析地表覆盖变化，特别是城市扩张、森林砍伐、湿地萎缩等动态过程，以及如何将其与环境质量评价、生态系统服务功能评估等相结合。我希望书中能够提供一些实际案例，展示如何通过遥感数据分析，为科学决策提供支持，例如在制定土地利用规划、评估水资源承载能力、预测自然灾害风险等方面。这本书的价值，就在于它能否帮助我们更好地理解地球，并用科技的力量去守护我们的家园。

评分☆☆☆☆☆

对于这本书，我有一个非常具体的需求，那就是它能否在理论深度和实践指导性之间找到一个完美的平衡点。我接触过一些偏重理论的教材，虽然内容严谨，但对于初学者来说可能过于晦涩；也看过一些偏重操作的指南，虽然易于上手，但往往缺乏对底层原理的深入讲解。我期望《遥感数字图像处理与应用》能够填补这一空白。我希望它能够从最基本的遥感原理讲起，逐步深入到数字图像的几何校正、辐射定标、大气校正等关键预处理步骤，并详细解释每一步的必要性和实现方法。在图像处理方面，我期待看到对图像增强技术（如对比度拉伸、直方图均衡化、空间滤波等）的深入探讨，以及图像变换（如主成分分析、缨调等）的原理与应用。更重要的是，我希望书中能够花大力气介绍图像分类和目标识别的技术，包括监督分类、非监督分类、面向对象分类等方法，以及如何利用机器学习和深度学习算法来提升分类精度。在应用部分，我希望看到如何将这些处理和分析技术应用于实际的地理空间问题，例如如何通过遥感监测地表覆盖变化、分析植被健康状况、评估水体污染程度、预测自然灾害风险等。这本书如果能够做到这一点，无疑将成为我工作和学习中不可或缺的参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引了我，一种深邃的蓝色背景，点缀着抽象的几何图形，隐约透出一种科技感和神秘感，仿佛预示着我们将要进入一个全新的数字世界。在仔细翻阅了目录和前言之后，我对其内容产生的强烈好奇心，让我迫不及待地想要一探究竟。作为一名对遥感技术一直怀有极大兴趣的爱好者，我一直在寻找一本能够系统性地介绍遥感数字图像处理及其广泛应用的权威性著作。这本书的书名——《遥感数字图像处理与应用》——无疑正是我所期待的那一本。它不仅涵盖了“遥感数字图像处理”这个核心技术领域，更强调了其“应用”的维度，这意味着它不仅仅是理论的堆砌，更是与实际问题紧密结合的实用指南。我尤其关注那些能够将抽象的处理算法与具体的应用场景联系起来的章节，例如在环境监测、城市规划、农业管理、灾害预警等方面的案例分析。我希望这本书能够提供清晰的逻辑脉络，从基础的图像获取、预处理，到复杂的特征提取、分类识别，再到最终的应用分析，能够层层递进，让读者在理解理论的同时，也能掌握实际操作的技巧。这本书的出版，对于我这样希望深入了解遥感技术的人来说，无疑是一份宝贵的资源。我非常期待能够从这本书中学习到如何利用先进的数字图像处理技术，去解读和理解我们赖以生存的地球，发现隐藏在数据背后的奥秘，并将其转化为解决实际问题的强大力量。

评分☆☆☆☆☆

初拿到这本书，一股沉甸甸的知识感扑面而来。作为一名资深的遥感数据分析师，我深知这一领域的技术更新迭代之快，以及其在各个行业中的重要性。这本书的出现，恰逢其时，为我们提供了一个系统梳理和深入学习的绝佳机会。我最看重的是书中是否能够详尽地阐述各种遥感数字图像处理的算法原理，例如多光谱、高光谱、雷达等不同类型数据的特点，以及针对这些特点所设计的滤波、增强、变换、融合等方法。我希望书中能够不仅给出公式和理论，更能通过丰富的图例和实例，直观地展现这些算法在实际处理中的效果，以及如何根据不同的应用需求选择最合适的算法组合。此外，对于“应用”部分的描述，我期望看到更多基于真实数据的案例，深入剖析如何将遥感图像处理技术应用于地质勘探、水资源管理、森林防火、土壤侵蚀监测、城市热岛效应分析、海平面变化研究、生物多样性保护、考古遗迹发现等具体领域。我尤其关注书中是否能够提供一些数据驱动的决策支持模型，以及如何通过遥感技术为可持续发展做出贡献。这本书的价值，将体现在它能否帮助我们突破现有技术的瓶颈，拓展遥感应用的边界，并为解决日益严峻的全球性挑战提供有效的解决方案。