遙感數字圖像處理與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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馮學智 等 著

圖書標籤:

• 遙感
• 數字圖像處理
• 圖像處理
• 遙感應用
• GIS
• 空間數據
• 圖像分析
• 遙感技術
• 環境遙感
• 地質遙感

店鋪： 妙語書言圖書專營店

齣版社： 商務印書館

ISBN：9787100085540

商品編碼：29847005067

包裝：平裝

齣版時間：2011-09-01

基本信息

書名：遙感數字圖像處理與應用

定價：39.00元

作者：馮學智 等

齣版社：商務印書館

齣版日期：2011-09-01

ISBN：9787100085540

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.558kg

編輯推薦

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內容提要

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《遙感數字圖像處理與應用》是南京大學985學科建設”項目的主要研究成果之一，同時也是南京大學地理教學叢書的重要組成部分。本書基於遙感數字圖像的成像原理和信息錶徵，首先係統介紹瞭遙感數字圖像恢復處理、增強處理、融閤處理和分類處理的相關理論、技術方法與基本內涵，然後根據遙感數字圖像應用的*研究成果和應用實踐，著重論述遙感數字圖像分割與遙感數字圖像匹配的主要學術思想與技術路綫。內容共分九章，章介紹遙感數字圖像的成像原理，第二章闡述遙感數字圖像的信息特徵，第三章至第六章介紹遙感數字圖像的恢復處理、增強處理、融閤處理和分類處理的基本理論與技術方法，第七章和第八章分彆介紹遙感數字圖像的分割處理和匹配技術，第九章主要介紹與遙感數字圖像處理相關的一些主要應用技術。
本書緊跟遙感數字圖像處理技術發展的步伐，內容新穎豐富，知識覆蓋麵廣，概念清晰，結構閤理。可作為大專院校相關專業本科生的學習教材和研究生的主要參考書，同時也可供相關科技人員閱讀參考。

目錄

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章　遙感圖像的成像原理
§1．1　電磁波譜特性
1．1．1 電磁波譜概述
1．1．2 電磁波譜特性
§1．2　地物波譜特性
1．2．1　地物的光譜特徵
1．2．2　典型地物的光譜特徵
§1．3　遙感的波段選擇
1．3．1　遙感波段的設置
1．3．2 常用的傳感器與遙感衛星
§1．4　遙感成像過程
1．4．1　傳感器工作原理
1．4．2　遙感圖像傳輸模型
1．4．3　遙感圖像處理簡介
　參考文獻
第二章　遙感圖像的信息特徵
§2．1　遙感圖像的數學錶達
2．1．1遙感圖像的函數形式
2．1．2遙感圖像的參數特點
§2．2　遙感圖像的亮度響應
2．2．1 亮度的數值錶示
2．2．2　亮度的統計分析
§2．3　遙感圖像的特徵描述
2．3．1 空間位置關係特徵
2．3．2 紋理特徵
2．3．3　幾何特徵(形狀特徵)
第三章　遙感圖像的恢復處理
§3．1　幾何校正
3．1．1 幾何精校正過程
3．1．2幾何校正中的幾個問題
§3．2　輻射校正
3．2．1傳感器端的輻射校正
3．2．2 噪音消除
3．2．3 日地距離校正和太陽高度角校正
3．2．4　地形輻射校正
§3．3　大氣校正
3．3．1 大氣對遙感的影響
3．3．2 常用的大氣校正方法
3．3．3　大氣校正的實例
§3．4　投影校正
3．4．1 中心投影
3．4．2 多中心投影
3．4．3 中心投影圖像的投影校正
3．4．4 多中心投影圖像的投影校正
3．4．5 SAR圖像的投影校正
§3．5　陰影去除
3．5．1 陰影檢測
3．5．2 陰影消除
參考文獻
第四章　遙感圖像的增強處理
§4．1　對比度增強
4．1．1 綫性變換
4．1．2　非綫性變換
4．1．3　直方圖調整
§4．2　空域濾波
4．2．1 空域濾波基礎
4．2．2　平滑濾波
4．2．3　邊緣增強
　§4．3　頻域濾波
　　……
第五章　遙感圖像的融閤處理
第六章　遙感圖像的分類處理
第七章　遙感圖像的分割技術
第八章　遙感圖像的匹配技術
第九章　遙感圖像的應用技術
參考文獻

作者介紹

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文摘

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序言

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遙感數字圖像處理與應用 一、 緒論 在現代科學技術飛速發展的浪潮中，遙感技術以其獨特的優勢，日益成為我們認知和理解地球的關鍵手段。它通過對地物反射或發射的電磁波進行接收、記錄和分析，為我們提供瞭不同於傳統地麵觀測和航空攝影的全新視角。而遙感數字圖像處理，正是將這些原始的電磁波信息轉化為可視、可分析的圖像數據，進而提取有價值信息的核心環節。本書旨在係統地介紹遙感數字圖像處理的基本原理、關鍵技術及其在各個領域的廣泛應用，為讀者提供一個全麵而深入的認知框架。 遙感技術的發展曆史悠久，但真正意義上的數字圖像處理則伴隨著計算機技術和數字成像技術的進步而興起。從早期的膠片記錄到如今高分辨率、多光譜、高光譜乃至閤成孔徑雷達（SAR）等多種傳感器的應用，遙感數據的類型和復雜性都在不斷提升。這就對圖像處理技術提齣瞭更高的要求，使其能夠有效地應對不同類型、不同質量的遙感數據，並從中提取齣精度更高、信息更豐富的成果。 本書的編寫，力求在理論深度和實踐應用之間取得平衡。我們不僅會深入剖析各種圖像處理算法的數學原理和內在機製，更會結閤實際案例，展示這些技術如何有效地解決地球科學、環境監測、資源管理、城市規劃、災害預警等諸多領域的實際問題。我們希望通過本書的學習，讀者能夠建立起紮實的理論基礎，掌握實用的操作技能，並能夠獨立地運用遙感數字圖像處理技術解決實際挑戰。 二、 遙感圖像的獲取與預處理 任何有效的圖像處理都離不開高質量的原始數據。因此，理解遙感圖像的獲取途徑和掌握必要的預處理技術是開展後續分析的基礎。 2.1 遙感數據源 遙感數據源極其豐富，主要可以分為以下幾類： 光學遙感數據： 這是最常見也是應用最廣泛的遙感數據類型。它通過探測地物反射的可見光、近紅外和短波紅外等波段的電磁輻射來成像。根據傳感器所處的平颱不同，又可細分為： 衛星遙感數據： 如Landsat係列、Sentinel係列、MODIS、高分係列衛星等。它們覆蓋範圍廣，重訪周期可調，適用於區域性乃至全球性的監測。 航空遙感數據： 通常搭載於飛機或無人機上，具有較高的空間分辨率和靈活的作業能力，適用於局部精細監測。 雷達遙感數據（SAR）： 閤成孔徑雷達（SAR）是一種主動成像係統，它發射微波信號並接收地物反射的迴波。SAR數據不受雲層和日照條件限製，能夠穿透一定厚度的地錶，獲取地錶的形貌、紋理和介電常數等信息。它在軍事偵察、地質勘探、海洋監測和災害評估等領域具有重要價值。 熱紅外遙感數據： 探測地物發齣的熱紅外輻射，能夠反映地錶的溫度分布，在監測地錶溫度異常、熱汙染、森林火災和地質活動等方麵發揮作用。 高光譜遙感數據： 能夠獲取地物在數百個連續窄光譜波段的反射光譜信息，如同給地物“拍照”光譜“指紋”。這使得識彆和區分細微的光譜差異成為可能，在礦産勘探、植被分類、環境汙染監測等方麵具有極高的潛力。 2.2 遙感圖像的預處理 原始的遙感圖像往往存在各種噪聲、畸變和輻射不均勻等問題，需要進行預處理纔能進行準確的分析和應用。 輻射定標： 將遙感器記錄的原始數字量（DN值）轉化為具有物理意義的輻射亮度值或反射率值。這是進行定量分析的前提。 大氣校正： 去除大氣對地物反射信號的吸收和散射影響，恢復地物真實的地錶反射率。常用的方法包括基於輻射傳輸模型的方法和基於查錶法等。 幾何校正（糾正）： 消除由於傳感器視角、地球麯率、地形起伏以及傳感器平颱運動等引起的幾何畸變。常見的幾何校正方法包括： 輻射校正： 利用地麵控製點（GCPs）和多項式模型或RPC模型進行糾正。 地形校正（正射校正）： 利用數字高程模型（DEM）消除地形起伏造成的輻射和幾何畸變，生成標準化的正射影像。 影像增強： 通過對影像的灰度、對比度、色彩等進行調整，突齣影像中的有用信息，抑製噪聲，改善視覺效果，便於人眼識彆。常見的增強方法包括： 灰度拉伸： 綫性拉伸、直方圖均衡化、高斯拉伸等。 空間濾波： 平滑濾波（均值濾波、高斯濾波）、銳化濾波（Sobel算子、Laplacian算子）等，用於去除噪聲或增強邊緣。 色彩閤成： 將不同波段的影像數據閤成到RGB彩色影像中，以更直觀地展現地物特徵，如假彩色閤成、真彩色閤成等。 影像融閤： 將不同傳感器、不同分辨率或不同光譜特性的多源遙感影像進行融閤，以獲取包含更多信息的高質量閤成影像。例如，將高空間分辨率的黑白全色影像與低空間分辨率的多光譜影像融閤，可以得到高空間分辨率的多光譜影像。 影像去噪： 針對特定噪聲類型（如椒鹽噪聲、高斯噪聲）采用相應的濾波算法進行去除，以提高影像質量。 三、 遙感圖像的分類與特徵提取 分類和特徵提取是遙感圖像處理的核心目標之一，旨在從圖像中識彆並區分不同的地物類型。 3.1 遙感圖像分類 圖像分類的目的是將影像中的每個像元分配到一個預先定義的類彆中。分類方法主要分為兩大類： 監督分類： 需要用戶事先提供訓練樣本（即已知類彆及其對應的像元信息），然後根據這些樣本建立分類模型，再將模型應用於影像中的所有像元。 最大似然法： 基於統計學原理，假設像元數值服從一定的概率分布，選擇概率最大的類彆。 最小距離法： 計算像元與各類彆樣本均值之間的距離，距離最近的類彆即為該像元的類彆。 馬氏距離法： 考慮瞭類彆的方差和協方差，比最小距離法更為精確。 支持嚮量機（SVM）： 一種強大的機器學習算法，在高維空間中尋找最優分類超平麵，具有良好的泛化能力，常用於遙感影像分類。 隨機森林： 集成學習方法，由多個決策樹組成，通過投票決定最終分類結果，魯棒性強。 神經網絡（深度學習）： 如捲積神經網絡（CNN）等，能夠自動學習影像的深層特徵，在復雜地物分類任務中錶現齣色。 非監督分類： 不需要用戶提供訓練樣本，算法根據像元的光譜特徵自動將影像劃分為若乾個類彆，用戶事後對這些類彆進行解釋。 K-均值聚類： 將像元劃分為K個簇，每個簇代錶一個類彆。 Isodata聚類： 一種迭代式的聚類算法，能夠自適應地確定聚類數量。 模糊C均值聚類（FCM）： 允許一個像元同時屬於多個類彆，具有一定的隸屬度。 3.2 遙感圖像特徵提取 特徵提取是從原始影像數據中提取能夠有效描述地物特徵的指標，為後續的分類、監測或分析提供依據。 光譜特徵： 植被指數（VI）： 如歸一化植被指數（NDVI）、增強型植被指數（EVI）等，能夠有效地反映植被的覆蓋度、密度和健康狀況。 水體指數（NDWI）： 用於提取水體信息，區分水體和陸地。 土壤指數： 用於提取土壤信息。 礦物指數： 利用特定礦物在光譜上的吸收或反射特徵來識彆礦物。 紋理特徵： 描述地物錶麵粗糙度、均勻度等空間變化規律的特徵，如灰度共生矩陣（GLCM）計算的對比度、能量、同質性等。 形狀特徵： 描述地物形狀的幾何特徵，如麵積、周長、形狀因子等。 空間關係特徵： 描述地物之間的空間配置關係，如鄰域關係、空間聚集度等。 紋理和光譜相結閤的特徵： 通過特徵融閤技術，將光譜和紋理信息結閤起來，提高分類精度。 高光譜特徵： 利用高光譜數據獲取的精細光譜信息，如吸收邊、吸收榖等，實現更精細的地物識彆。 四、 遙感圖像的應用 遙感數字圖像處理的技術成果廣泛應用於國民經濟和社會發展的各個領域。 4.1 土地利用/土地覆蓋（LULC）變化監測 通過對不同時期遙感影像進行分類和對比分析，可以監測土地利用類型的動態變化，如城市擴張、耕地撂荒、森林砍伐、濕地萎縮等，為區域可持續發展規劃提供科學依據。 4.2 農業生産監測與估産 利用植被指數、作物長勢監測模型等，可以評估農作物的生長狀況、預測産量、監測病蟲害，指導精準農業實踐，提高農業生産效率。 4.3 水資源管理與監測 通過遙感影像可以監測地錶水體（河流、湖泊、水庫）的麵積和水量變化，評估地下水埋深，監測水體富營養化和水汙染，為水資源的閤理利用和保護提供支持。 4.4 林業資源調查與管理 遙感技術可以用於森林資源清查、森林火災監測、森林病蟲害檢測、森林采伐監測和森林生態環境評估，為森林的可持續經營提供信息。 4.5 地質與礦産資源勘探 利用遙感影像的地貌、地質構造、光譜異常等特徵，結閤野外地質調查，可以輔助尋找潛在的礦産資源，評估地質災害風險。 4.6 環境監測與保護 大氣環境： 監測城市大氣汙染物（如PM2.5）、溫室氣體排放等。 水環境： 監測水體汙染、赤潮、海冰等。 土壤環境： 監測土壤侵蝕、土壤鹽漬化、土壤汙染等。 生態環境： 監測植被覆蓋度、生物多樣性、荒漠化進程、濕地變化等。 4.7 城市規劃與管理 監測城市建成區擴張、人口分布、交通網絡、基礎設施建設等，為城市科學規劃、交通管理、應急響應提供支持。 4.8 災害監測與評估 自然災害： 監測和評估地震、洪水、滑坡、泥石流、乾旱、颱風等災害的發生範圍、影響程度，為減災救災提供決策支持。 人為災害： 監測石油泄漏、工業汙染事故等。 4.9 海洋與海岸帶監測 監測海冰、赤潮、海麵油汙、海岸帶侵蝕、紅樹林變化等，服務於海洋資源開發、環境保護和海上安全。 4.10 氣候變化研究 通過長時間序列的遙感數據分析，可以研究全球和區域氣候變化趨勢，如冰川融化、海平麵上升、地錶溫度變化等。 五、 發展趨勢與展望 遙感數字圖像處理技術正朝著更智能化、集成化、實時的方嚮發展。 深度學習與人工智能： 深度學習在遙感影像解譯中的應用越來越廣泛，能夠顯著提升分類、識彆和目標檢測的精度和效率。 大數據與雲計算： 隨著遙感數據的海量增長，雲計算平颱提供瞭強大的數據存儲、處理和分析能力，支持大規模遙感數據應用。 多源數據融閤： 整閤不同類型、不同尺度的遙感數據（如光學、雷達、激光雷達、高光譜等）以及地麵觀測數據，實現信息互補，獲取更全麵、更準確的地球觀測信息。 實時處理與快速響應： 針對災害預警、應急響應等需求，發展實時或近實時的遙感數據處理和信息産品生成技術。 三維與時空分析： 結閤DEM數據進行三維建模，以及對時空變化的深入分析，將提供更立體的地球模型和更動態的地球過程理解。 麵嚮對象影像分析（OBIA）： 區彆於傳統的像元分類，OBIA將影像分割成具有語義意義的地理對象，並基於對象的屬性和關係進行分析，能更好地處理高分辨率影像。 遙感數字圖像處理技術是探索和認識地球的強大工具，其發展與應用前景廣闊。本書希望能夠為讀者打開一扇通往這個精彩領域的大門，激發進一步學習和研究的興趣，並最終能夠將其應用於解決現實世界中的各種挑戰。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《遙感數字圖像處理與應用》讓我聯想到瞭一幅幅宏大的地理畫捲，以及背後蘊含的科學智慧。《遙感》，顧名思義，就是從遠距離獲取信息，這本身就充滿瞭神秘感和探索性。而“數字圖像處理”，則將這種信息轉化為我們可以理解和操作的數據。最終的“應用”，更是將科技的力量延伸到我們生活的方方麵麵，解決實際問題。我希望這本書能夠以一種引人入勝的方式，將這些概念有機地結閤起來。例如，在介紹圖像處理技術時，我希望不僅僅是枯燥的算法講解，而是能通過一些生動的例子，比如如何利用遙感圖像監測一片森林的健康狀況，或者如何追蹤城市發展的足跡，來闡釋各種處理方法的作用。我尤其關注書中關於遙感數據融閤的章節，例如如何將不同傳感器、不同時相、不同分辨率的遙感數據進行融閤，以獲得更全麵、更準確的信息。在應用層麵，我希望看到更多關於環境監測、資源評估、災害管理等方麵的深入案例分析，並探討如何利用這些信息來製定更有效的政策和措施，以應對氣候變化、土地退化等全球性挑戰。這本書如果能夠激發讀者對遙感技術的好奇心，並展示其解決現實世界問題的巨大潛力，那將是極大的成功。

評分☆☆☆☆☆

這本書的題目《遙感數字圖像處理與應用》勾勒齣瞭一個從“看見”到“理解”再到“行動”的完整鏈條。我一直認為，遙感圖像處理不僅僅是技術的實現，更是一種對地球的深刻洞察。我希望這本書能夠不僅僅停留在算法層麵，更能引導讀者思考遙感數據所蘊含的地理信息背後的意義。例如，在討論圖像分類時，我希望看到如何將分類結果與地質構造、土壤類型、氣候條件等地理要素相結閤，從而揭示地錶過程的內在規律。在應用層麵，我非常期待看到書中能夠深入探討遙感技術在解決區域可持續發展問題中的作用，例如如何利用遙感監測碳排放、評估生態足跡、分析城市熱島效應的成因和影響，並為製定減緩氣候變化、促進綠色發展的策略提供科學依據。我希望這本書能夠激發讀者對遙感技術更深層次的思考，使其不僅僅是一種工具，更能成為一種理解和改造世界的力量。這本書如果能將科學的嚴謹性與人文的關懷性相結閤，那將是一部真正意義上的佳作。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引瞭我，一種深邃的藍色背景，點綴著抽象的幾何圖形，隱約透齣一種科技感和神秘感，仿佛預示著我們將要進入一個全新的數字世界。在仔細翻閱瞭目錄和前言之後，我對其內容産生的強烈好奇心，讓我迫不及待地想要一探究竟。作為一名對遙感技術一直懷有極大興趣的愛好者，我一直在尋找一本能夠係統性地介紹遙感數字圖像處理及其廣泛應用的權威性著作。這本書的書名——《遙感數字圖像處理與應用》——無疑正是我所期待的那一本。它不僅涵蓋瞭“遙感數字圖像處理”這個核心技術領域，更強調瞭其“應用”的維度，這意味著它不僅僅是理論的堆砌，更是與實際問題緊密結閤的實用指南。我尤其關注那些能夠將抽象的處理算法與具體的應用場景聯係起來的章節，例如在環境監測、城市規劃、農業管理、災害預警等方麵的案例分析。我希望這本書能夠提供清晰的邏輯脈絡，從基礎的圖像獲取、預處理，到復雜的特徵提取、分類識彆，再到最終的應用分析，能夠層層遞進，讓讀者在理解理論的同時，也能掌握實際操作的技巧。這本書的齣版，對於我這樣希望深入瞭解遙感技術的人來說，無疑是一份寶貴的資源。我非常期待能夠從這本書中學習到如何利用先進的數字圖像處理技術，去解讀和理解我們賴以生存的地球，發現隱藏在數據背後的奧秘，並將其轉化為解決實際問題的強大力量。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我首先關注的是其理論體係的完整性和前沿性。作為一名在遙感領域深耕多年的研究人員，我深知該領域技術發展日新月異，特彆是近年來，隨著人工智能和大數據技術的飛速發展，遙感圖像處理的方法和應用也呈現齣新的趨勢。我期望這本書能夠係統地梳理傳統的遙感圖像處理方法，包括幾何校正、輻射定標、大氣校正、圖像增強、圖像變換、圖像分類等，並對其原理、算法和優缺點進行深入剖析。更重要的是，我希望這本書能夠積極引入最新的研究成果，例如基於深度學習的遙感圖像解譯技術、時空數據挖掘、多源遙感數據融閤、不確定性分析等。在應用方麵，我非常關注書中是否能夠提供具有前瞻性的案例，例如利用高分辨率遙感影像進行精細化地物提取，以及其在智慧城市建設、精準農業、自然資源管理、環境變化監測等領域的創新應用。我希望這本書能夠為我提供新的研究思路和技術工具，幫助我跟上遙感技術發展的步伐，並為解決國傢重大戰略需求貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對地理信息科學充滿熱情，但又對遙感技術接觸不深的愛好者，我一直在尋找一本既能科普基礎知識，又能展現技術魅力的書籍。《遙感數字圖像處理與應用》這個書名，似乎正是我要找的那種。我期望它能夠從最基本的問題講起，比如，為什麼我們需要遙感？遙感獲取的圖像與我們日常拍攝的照片有什麼不同？數字圖像處理又是如何將這些原始數據轉化為有用的信息的？我希望書中能夠用通俗易懂的語言，解釋諸如空間分辨率、光譜分辨率、時間分辨率等基本概念，並用生動的比喻來介紹圖像增強、濾波、邊緣檢測等圖像處理技術。在應用方麵，我更希望看到一些能夠觸及我們日常生活的案例，比如如何利用遙感監測農作物的生長情況，從而影響我們的食品供應；或者如何利用遙感技術追蹤空氣汙染的擴散，從而影響我們的健康。我非常期待書中能夠有一個專門的章節，介紹如何利用遙感圖像來“讀懂”地球，瞭解我們居住的環境正在發生怎樣的變化，並為環境保護和可持續發展提供科學依據。這本書如果能夠讓我這個“小白”也能感受到遙感技術的魅力，並激發我進一步學習的興趣，那將是一本成功的書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《遙感數字圖像處理與應用》非常直觀，讓我能夠快速瞭解到它的核心內容。對於我這樣一名希望將遙感技術應用於實際工作的工程師來說，我最看重的是書中的實踐指導性和可操作性。我希望書中能夠詳細介紹各種常用的遙感影像處理軟件（如ERDAS IMAGINE, ENVI, ArcGIS等）在處理不同類型遙感數據時的工作流程和技巧，並提供具體的步驟說明和操作示範。例如，在進行幾何校正時，如何選擇閤適的控製點，如何進行影像配準；在進行圖像增強時，如何根據地物特徵選擇閤適的增強方法；在進行圖像分類時，如何構建訓練樣本，如何評估分類精度。在應用方麵，我非常希望看到能夠指導我解決實際工程問題的案例，例如如何利用遙感技術監測公路、鐵路沿綫的地質災害風險，如何評估土地開發的適宜性，如何進行農田的産量估算和長勢監測。這本書如果能夠像一本“工具書”一樣，在遇到實際問題時能夠快速找到解決方案，並提供清晰的操作指南，那將是對我工作非常有價值的參考。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，遙感技術是連接我們與地球的“眼睛”，而數字圖像處理則是解讀這“眼睛”所見的關鍵。因此，《遙感數字圖像處理與應用》這個書名，對我來說具有極大的吸引力。我希望這本書不僅僅是技術手冊，更是一種思考方式的引導。我期望在圖像處理的部分，能夠看到對各種濾波方法（如高斯濾波、中值濾波、Sobel算子等）的深入講解，理解它們如何去除噪聲、增強細節，以及各自的優缺點。同時，我也非常關注圖像變換技術，比如PCA（主成分分析）如何有效地壓縮數據維度，突齣地物的主要變化；以及HIS（色度-飽和度-亮度）變換如何在保留空間信息的同時，有效地融閤多光譜和全色影像。在應用方麵，我最感興趣的是如何利用遙感技術來分析地錶覆蓋變化，特彆是城市擴張、森林砍伐、濕地萎縮等動態過程，以及如何將其與環境質量評價、生態係統服務功能評估等相結閤。我希望書中能夠提供一些實際案例，展示如何通過遙感數據分析，為科學決策提供支持，例如在製定土地利用規劃、評估水資源承載能力、預測自然災害風險等方麵。這本書的價值，就在於它能否幫助我們更好地理解地球，並用科技的力量去守護我們的傢園。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛剛踏入遙感領域的研究生，我迫切需要一本能夠為我打下堅實基礎的教材。《遙感數字圖像處理與應用》這個書名，聽起來就非常有分量，讓我對其內容充滿瞭期待。我希望這本書能夠清晰地介紹遙感圖像的基本概念，包括電磁波譜、遙感傳感器的工作原理、不同衛星平颱（如Landsat, Sentinel, MODIS等）的特點及其獲取的影像類型。在數字圖像處理方麵，我希望它能夠循序漸進地講解圖像的幾何糾正、輻射定標、大氣校正等預處理流程，並解釋為什麼要進行這些處理，以及它們對後續分析有什麼影響。我特彆期待看到書中關於圖像增強技術的詳細介紹，比如如何通過調整亮度和對比度來更好地展示地物特徵，以及如何利用濾波技術去除噪聲。在分類方麵，我希望能夠理解不同分類算法的原理和適用範圍，例如最大似然分類、支持嚮量機、隨機森林等。此外，對於“應用”部分，我希望能夠看到一些與我研究方嚮相關的案例，比如如何利用遙感數據進行土地利用/土地覆蓋變化監測，或者如何分析城市擴張的時空特徵。這本書如果能夠提供清晰的圖示和算法流程，並附帶一些學習資源或練習題，那將對我大有裨益。

評分☆☆☆☆☆

初拿到這本書，一股沉甸甸的知識感撲麵而來。作為一名資深的遙感數據分析師，我深知這一領域的技術更新迭代之快，以及其在各個行業中的重要性。這本書的齣現，恰逢其時，為我們提供瞭一個係統梳理和深入學習的絕佳機會。我最看重的是書中是否能夠詳盡地闡述各種遙感數字圖像處理的算法原理，例如多光譜、高光譜、雷達等不同類型數據的特點，以及針對這些特點所設計的濾波、增強、變換、融閤等方法。我希望書中能夠不僅給齣公式和理論，更能通過豐富的圖例和實例，直觀地展現這些算法在實際處理中的效果，以及如何根據不同的應用需求選擇最閤適的算法組閤。此外，對於“應用”部分的描述，我期望看到更多基於真實數據的案例，深入剖析如何將遙感圖像處理技術應用於地質勘探、水資源管理、森林防火、土壤侵蝕監測、城市熱島效應分析、海平麵變化研究、生物多樣性保護、考古遺跡發現等具體領域。我尤其關注書中是否能夠提供一些數據驅動的決策支持模型，以及如何通過遙感技術為可持續發展做齣貢獻。這本書的價值，將體現在它能否幫助我們突破現有技術的瓶頸，拓展遙感應用的邊界，並為解決日益嚴峻的全球性挑戰提供有效的解決方案。

評分☆☆☆☆☆

對於這本書，我有一個非常具體的需求，那就是它能否在理論深度和實踐指導性之間找到一個完美的平衡點。我接觸過一些偏重理論的教材，雖然內容嚴謹，但對於初學者來說可能過於晦澀；也看過一些偏重操作的指南，雖然易於上手，但往往缺乏對底層原理的深入講解。我期望《遙感數字圖像處理與應用》能夠填補這一空白。我希望它能夠從最基本的遙感原理講起，逐步深入到數字圖像的幾何校正、輻射定標、大氣校正等關鍵預處理步驟，並詳細解釋每一步的必要性和實現方法。在圖像處理方麵，我期待看到對圖像增強技術（如對比度拉伸、直方圖均衡化、空間濾波等）的深入探討，以及圖像變換（如主成分分析、纓調等）的原理與應用。更重要的是，我希望書中能夠花大力氣介紹圖像分類和目標識彆的技術，包括監督分類、非監督分類、麵嚮對象分類等方法，以及如何利用機器學習和深度學習算法來提升分類精度。在應用部分，我希望看到如何將這些處理和分析技術應用於實際的地理空間問題，例如如何通過遙感監測地錶覆蓋變化、分析植被健康狀況、評估水體汙染程度、預測自然災害風險等。這本書如果能夠做到這一點，無疑將成為我工作和學習中不可或缺的參考。