高分辨率SAR图像目标识别 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张红 著

图书标签:

• SAR图像
• 目标识别
• 高分辨率
• 雷达遥感
• 图像处理
• 模式识别
• 深度学习
• 军事应用
• 目标检测
• 遥感图像分析

店铺： 炫丽之舞图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030238566

商品编码：29866141474

包装：平装

出版时间：2009-03-01

基本信息

书名：高分辨率SAR图像目标识别

定价：58.00元

作者：张红

出版社：科学出版社

出版日期：2009-03-01

ISBN：9787030238566

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

编辑推荐

---

内容提要

---

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。

目录

---

前言
章 绪论
1.1 SAR图像目标识别背景
1.1.1 SAR传感器的发展
1.1.2 SAR图像解译标准
1.2 SAR图像目标识别研究热点
1.2.1 SAR图像特点
1.2.2 SAR图像目标识别
1.3 目标识别技术流程与框架
1.3.1 外目标识别系统研究现状
1.3.2 识别系统框架与技术发展现状
1.4 本书的主要内容
参考文献
第2章 SAR图像预处理技术
2.1 SAR图像斑噪抑制
2.1.1 基于统计模型的斑噪抑制
2.1.2 基于偏微分方程的斑噪抑制
2.1.3 小波软阈值斑噪抑制
2.1.4 斑噪抑制的评价标准
2.2 目标增强技术
2.2.1 基于引力场的目标增强技术
2.2.2 基于正则化的目标增强技术
2.3 几何纠正
2.3.1 多项式纠正方法
2.3.2 共线方程方法
2.3.3 R-D模型方法
2.3.4 基于DEM的模拟方法
2.4 图像配准
2.4.1 方法与流程
2.4.2 实验与分析
参考文献
第3章 SAR图像目标检测
3.1 基于统计模型的检测技术
3.1.1 SAR图像杂波建模与参数估计
3.1.2 基于统计模型的CFAR检测技术
3.2 基于GIS信息库的目标检测
3.2.1 地理信息库
3.2.2 SAR图像与地理信息库的关联
3.2.3 地理信息库支持下的桥梁识别实例
3.3 陆地背景下SAR图像飞机目标检测
3.3.1 小波多尺度目标检测方法
3.3.2 目标辨识方法
3.3.3 检测策略
3.3.4 实验与分析
3.4 海洋背景下SAR图像舰船目标检测
3.4.1 海陆分割技术
3.4.2 自适应均质区域分割技术
3.4.3 目标预分割技术
3.4.4 目标辨识技术
3.4.5 实验与分析
参考文献
第4章 特征提取技术
4.1 目标峰值特征提取与分析
4.1.1 目标峰值特征提取
4.1.2 目标峰值特征稳定性分析
4.2 阴影特征提取与分析
4.2.1 目标切片特性分析
4.2.2 阴影区提取方法
4.2.3 阴影特征表示与存储
4.3 目标小波低频特征提取与分析
4.3.1 目标小波低频特征提取
4.3.2 目标小波低频特征稳定性分析
4.4 属性散射中心特征提取与分析
4.4.1 目标散射模型
4.4.2 改进的属性散射中心特征提取方法
4.4.3 实验与分析
参考文献
第5章 目标识别技术
5.1 目标方位角估计技术
5.1.1 目标方位角估计方法分析
5.1.2 峰值、阴影联合估计方法
5.1.3 实验与分析
　……
第6章 基于空间信息的目标检测与分析系统实现
彩图

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《星辰之下，万象归真：多光谱遥感图像精细解译与应用》 内容概要： 本书是一部深入探讨多光谱遥感图像精细解译技术及其多元化应用的专著。在瞬息万变的全球环境监测、国土资源管理、城市规划与应急响应等领域，遥感技术扮演着日益关键的角色。而多光谱遥感，凭借其能够捕捉地物在不同光谱波段反射与发射信息的独特优势，为我们揭示了地物“色彩”之外的丰富信息，提供了传统可见光图像难以企及的洞察力。本书聚焦于如何从海量、高维度、复杂多样的多光谱遥感数据中，提取有价值的信息，实现对地物的精准识别、分类与变化监测，并最终服务于实际应用场景。 本书的论述逻辑严谨，从基础理论出发，逐步深入到先进的算法与应用。首先，我们将带领读者回顾遥感成像的基本原理，重点解析多光谱遥感数据的成像机制、光谱响应特性以及影响其质量的关键因素。在此基础上，深入剖析多光谱遥感图像的几何畸变与辐射畸变校正方法，为后续的精细解译奠定坚实基础。 随后，本书的核心内容将围绕多光谱遥感图像的精细解译展开。我们不仅仅停留在传统的监督分类与无监督分类方法，而是将重点放在更具挑战性的目标识别问题上。针对不同类型的地物目标，如植被、水体、土壤、建筑物、道路、矿产等，我们将详细介绍针对性的识别方法。这包括： 特征提取与选择： 探索如何从多光谱波段信息中提取最具辨识度的光谱特征、纹理特征、形状特征以及时序特征。例如，针对植被，我们将讨论NDVI、EVI等植被指数的计算及其在植被健康监测中的应用；针对水体，我们将分析不同波段对水体浑浊度、叶绿素浓度的敏感性；针对建筑物，我们将考察其在不同光谱段的独特“指纹”以及与周围环境的几何关系。 分类与识别算法： 全面梳理和分析当前主流的多光谱遥感图像分类与目标识别算法，包括： 基于像元（Pixel-based）的分类方法： 详细介绍最大似然法、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等经典算法在多光谱数据上的应用，并探讨如何优化其参数以提升分类精度。 基于对象（Object-based）的图像分析（OBIA）： 深入阐述OBIA的原理，包括图像分割、对象特征描述以及对象分类。OBIA能够有效地解决像元分类中出现的“椒盐现象”，并能更好地融合多尺度、多维度信息，尤其在处理高分辨率遥感数据时优势更为显著。我们将演示如何利用OBIA进行复杂地物目标（如小型聚落、道路网络）的识别。 深度学习方法： 重点介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型在多光谱遥感图像目标识别中的应用。我们将探讨如何构建适合多光谱数据的网络结构，如何处理多光谱通道的融合，以及利用迁移学习等技术加速模型训练与提高泛化能力。特别地，我们将详细阐述利用深度学习进行精细化地物分类（如不同作物类型的区分、不同类型建筑的识别）的案例。 目标检测与分割： 在精细解译的基础上，本书还将关注目标检测与分割技术。这包括如何识别特定类型的目标（如车辆、船舶、飞机等），以及如何精确地勾画出这些目标的轮廓。我们将介绍基于区域建议（Region Proposal）的方法（如Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO系列）在遥感目标检测中的适配与优化，以及语义分割与实例分割技术在精细地物提取中的应用。 时序分析与变化检测： 遥感数据的时间序列信息蕴含着地物动态演变的关键规律。本书将探讨如何利用多光谱遥感时间序列数据进行变化检测，以监测地表覆盖的变化、植被的生长周期、水域面积的增减等。我们将介绍各类变化检测算法，包括图像配准、差异分析、背景差法、CVA、Wiener滤波法以及基于深度学习的时序分析方法。 数据融合技术： 结合多光谱遥感与其他类型遥感数据（如全色、高光谱、雷达遥感）或地理空间信息（如GIS数据、DEM数据）进行融合，可以有效提升解译精度和信息丰富度。本书将探讨不同数据融合策略的原理与实践，例如基于光谱锐化、基于纹理增强、基于特征融合以及深度学习融合等方法。 除了对核心技术的深入探讨，本书还将篇幅用于详细阐述多光谱遥感图像精细解译的典型应用场景，这些应用场景的选取均能体现出技术的前沿性与实用性： 精准农业： 利用多光谱遥感监测作物长势、土壤墒情、病虫害发生情况，实现精准施肥、精准灌溉，提高作物产量和品质。 城市精细化管理： 识别城市中的各类地物（如不同类型的建筑物、道路、绿地、水系、违章建筑等），为城市规划、基础设施监测、环境污染评估提供决策支持。 自然资源监测与保护： 监测森林覆盖变化、湿地生态状况、水资源分布、矿产资源勘探等，为可持续发展提供科学依据。 环境变化监测： 追踪土地退化、沙漠化进程、水体富营养化、环境污染扩散等，为环境保护和生态修复提供有力工具。 灾害监测与应急响应： 快速评估洪涝、滑坡、火灾等自然灾害的影响范围，为灾情评估、救援部署和灾后重建提供实时信息。 考古遗址发现与保护： 利用多光谱图像的隐蔽信息，发现埋藏在地下的古代遗址、道路、城墙等。 本书在论述过程中，注重理论与实践的结合，将穿插大量的案例分析，这些案例均来源于真实的研究项目和实际应用，力求使读者能够直观地理解各项技术在解决实际问题中的作用。同时，本书还将关注相关开源软件和数据集的使用，为读者提供实践操作的指导。 总而言之，《星辰之下，万象归真：多光谱遥感图像精细解译与应用》旨在为遥感科学、地理信息科学、环境科学、测绘工程等领域的科研人员、技术工程师、行业专家以及相关专业的高年级本科生和研究生提供一本系统、深入、前沿的参考书。通过阅读本书，读者将能够深刻理解多光谱遥感图像的价值，掌握精细解译的核心技术，并能够将其有效应用于解决现实世界中的复杂问题，从而更好地理解我们所处星球的动态变化，为人类的可持续发展贡献智慧和力量。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我的第一感觉就是它填补了我一直以来的一个知识空白。我一直对SAR图像的应用领域非常感兴趣，尤其是在一些需要精确地理信息和目标监测的场景，比如地质勘探、农业监测、甚至是军事侦察。而“高分辨率”这三个字，更是直接击中了我的痛点，因为我发现很多现有的遥感图像，虽然覆盖范围广，但在细节呈现上往往力有未逮，难以满足精细化目标识别的需求。我希望这本书能够为我打开一扇通往高分辨率SAR图像世界的大门。我非常好奇书中将如何定义“高分辨率”这个概念，它在SAR图像的成像过程中是如何实现的？是依靠更高频率的传感器，更先进的信号处理技术，还是其他方式？这本书是否会深入讲解SAR图像的成像机理，包括电磁波与地物的相互作用，以及回波信号的形成和处理过程？我特别关注书中对于SAR图像数据预处理的介绍，因为我知道SAR图像存在着斑点噪声、几何畸变等问题，这些都会对后续的目标识别产生负面影响。我希望书中能够提供有效的去噪、配准、辐射定标等技术，以及如何处理多时相、多极化SAR数据的技巧。在目标识别方面，我期待书中能够详细介绍各种算法，从传统的基于纹理、形状、灰度等特征的识别方法，到更加现代的机器学习和深度学习方法。我希望书中能够解释这些算法的原理、优缺点，以及如何在实际应用中进行选择和优化。我尤其想知道，针对SAR图像的特性，是否有特殊的深度学习模型或训练策略，能够有效地应对SAR图像的独特挑战，例如缺乏纹理信息、以及对目标形状和结构的不确定性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我充满了期待，封面设计简洁而专业，隐约能感受到背后深厚的技术积淀。我一直对遥感技术，尤其是SAR（合成孔径雷达）图像的应用领域抱有浓厚的兴趣，而“高分辨率”这个词更是点燃了我探索的欲望。在当今信息爆炸的时代，精准、高效的目标识别技术显得尤为重要，无论是在国土安全、环境监测、资源勘探，还是在城市规划和灾害评估等领域，高分辨率SAR图像都扮演着越来越关键的角色。我希望这本书能够深入浅出地解析高分辨率SAR图像的成像原理、数据特性，以及如何从中提取出有价值的目标信息。我特别关注书中是否会详细介绍当前主流的高分辨率SAR传感器类型，它们在分辨率、成像模式、以及对地观测能力方面有何差异，以及这些差异又如何影响后续的目标识别任务。同时，我也好奇书中对于“目标识别”的定义和范畴，是侧重于点状目标（如车辆、飞机），还是线状目标（如道路、河流），抑或是面状目标（如建筑物、农田）的识别？对于不同类型的目标，书中是否会提供针对性的识别算法和技术框架？一个优秀的技术书籍，不仅要介绍理论，更要提供实操性的指导。我期待书中能够包含具体的案例分析，展示如何将理论知识应用于实际问题，例如通过SAR图像识别特定类型的军事目标，或者监测森林砍伐的区域。这样不仅能够加深对知识的理解，更能激发我将这些技术应用到我自己的研究或工作中的灵感。我非常好奇书中对“高分辨率”的定义，它在SAR图像处理和目标识别中意味着什么？它对数据量、处理复杂度，以及识别精度有何影响？是否存在一个通用的高分辨率SAR图像目标识别的框架，还是说不同的应用场景需要不同的方法论？我希望作者能够在这方面给出清晰的阐述，并提供一些实用的建议。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《高分辨率SAR图像目标识别》直接戳中了我的研究兴趣点。我一直以来都对遥感技术，特别是SAR技术在信息获取和目标探测方面的能力感到非常着迷。而“高分辨率”这一前缀，更是将SAR图像的应用潜力推向了一个新的高度，让我看到了更精细、更准确的目标识别的可能。我选择这本书，是因为我希望能够深入理解高分辨率SAR图像的特性，以及如何有效地进行目标识别。我非常好奇书中将如何解释高分辨率SAR成像的原理，例如它与传统SAR成像在分辨率提升方面有何不同？书中是否会介绍当前主流的高分辨率SAR系统，如TerraSAR-X、Sentinel-1等，以及它们在技术指标和数据特性上的差异？数据预处理是SAR图像分析的基石。我希望书中能够详细阐述SAR图像在预处理阶段需要进行的各项操作，比如斑点噪声的抑制、地形畸变的校正、以及多时相、多极化数据的融合等。我希望能够理解这些操作的原理和它们对目标识别的影响。在目标识别算法方面，我期待书中能够系统地介绍各种方法。我非常关注书中是否会详细讲解基于深度学习的目标识别技术，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以及如何针对SAR图像的特点设计和训练模型。我希望书中能够提供一些具体的模型结构和训练策略，以便我能够将其应用到我的实际研究中。我也想知道，在识别高分辨率SAR图像中的目标时，是否存在一些特殊的挑战，以及有哪些创新的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我翻开这本书，首先映入眼帘的是那份沉甸甸的学术气息。书名《高分辨率SAR图像目标识别》准确地传达了其核心内容，但背后所蕴含的复杂性和前沿性，足以让任何一个对遥感信息技术感兴趣的读者心潮澎湃。我之所以购买这本书，是因为我深知SAR技术在现代国防、经济建设以及科学研究中的独特价值。特别是高分辨率SAR图像，它能够捕捉到地物更为精细的细节，为目标识别提供了前所未有的精度和信息量。我迫切地希望了解，在当前技术条件下，如何有效地从这些海量的、高度复杂的SAR数据中“淘金”，挖掘出有价值的目标信息。这本书是否会深入探讨SAR图像的几何畸变、辐射定标、以及多时相、多极化等特性的处理方法？这些基础性的预处理步骤对于后续的目标识别至关重要。我非常期待书中能详细介绍各种高分辨率SAR成像模式，如条带模式、扫描模式、聚束模式等，以及它们各自的优缺点和适用场景。此外，目标识别的算法是这本书的重头戏。我希望作者能够系统地梳理和介绍当前主流的高分辨率SAR图像目标识别方法，从传统的基于特征工程的分类器，到新兴的深度学习模型。特别是对于深度学习，我希望书中能详细解释如何构建适合SAR图像的卷积神经网络（CNN）或其他深度学习架构，如何进行模型训练和优化，以及如何处理SAR图像特有的噪声和失真问题。我尤其关心书中是否会提及一些非常前沿的研究方向，比如利用多源SAR数据融合进行目标识别，或者将SAR图像与光学图像相结合，实现优势互补，提高识别的鲁棒性和准确性。

评分☆☆☆☆☆

《高分辨率SAR图像目标识别》这本书的出现，无疑为我打开了一个全新的研究视角。我长期以来一直关注着遥感技术的进步，特别是SAR技术，它在环境监测、灾害评估、城市规划等领域展现出了巨大的潜力。而“高分辨率”这个词，更是将SAR图像的应用推向了前所未有的细节层次，使得过去难以辨认的目标变得清晰可见。我之所以选择阅读这本书，是因为我渴望深入了解如何从这些高分辨率的SAR图像中，提取出准确、可靠的目标信息。我希望这本书能够为我提供一个全面的技术框架，从SAR图像的生成机制，到目标识别的各种先进算法。我非常好奇书中会如何详细解释高分辨率SAR成像的原理，例如如何通过增加带宽、缩短脉冲宽度等技术手段来提升分辨率。同时，我也希望能了解不同类型的高分辨率SAR传感器，例如星载SAR、机载SAR，它们在分辨率、覆盖范围、成像模式等方面有何差异，以及这些差异又如何影响目标识别的性能。数据预处理是SAR图像分析的基础。我希望书中能够详细介绍各种预处理技术，例如斑点噪声的抑制、地形畸变的校正、以及多时相SAR图像的配准等。这些步骤对于提高后续目标识别的准确性至关重要。在目标识别算法方面，我期待书中能够系统地梳理和介绍当前主流的技术。我尤其希望书中能够深入探讨深度学习在SAR图像目标识别中的应用，例如如何设计适合SAR图像的卷积神经网络（CNN），如何利用迁移学习来提高模型的泛化能力，以及如何处理SAR图像特有的数据稀疏性和不平衡性问题。我同样对书中是否会涉及一些前沿的研究方向感兴趣，例如利用SAR图像进行三维目标重建，或者将SAR图像与其他类型的数据（如光学图像、LiDAR数据）进行融合，以实现更全面的目标识别。

评分☆☆☆☆☆

读到《高分辨率SAR图像目标识别》这本书名，我的内心就充满了探索的渴望。我一直对遥感技术，特别是SAR技术，在获取地物信息方面的强大能力感到惊叹。而“高分辨率”更是将SAR图像的细节展现能力推向了一个新的高峰，这对于精确识别各种目标至关重要。我希望这本书能够成为我深入了解这一领域的向导。我非常好奇书中将如何深入浅出地讲解高分辨率SAR成像的原理，它与低分辨率SAR成像在技术上有何本质区别？书中是否会详细介绍当前高分辨率SAR传感器的种类，比如它们的设计理念、关键技术以及在分辨率、幅宽、重访周期等方面的优劣势？对于SAR图像的预处理，我希望能获得详尽的指导。我知道SAR图像存在着固有的斑点噪声，这会严重影响目标识别的精度。我希望书中能够提供有效的斑点噪声抑制方法，并解释其原理。同时，我也希望能了解如何进行地形校正、辐射定标等操作，以保证SAR图像数据的准确性和可比性。在目标识别算法方面，我期待书中能够系统地梳理和介绍各种方法。我希望书中不仅会讲解传统的基于统计特征、纹理特征、形状特征的识别方法，还会深入探讨当前流行的深度学习技术。我尤其希望书中能够详细介绍如何构建和训练适合高分辨率SAR图像的目标识别模型，例如如何利用迁移学习、数据增强等技术来克服SAR图像数据量相对较少的问题。我希望能够通过这本书，了解到如何从高分辨率SAR图像中提取出最能区分目标的特征，并有效地进行分类和检测。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《高分辨率SAR图像目标识别》对我来说，不仅仅是一个技术名词的组合，更是一种对精确感知世界能力的期盼。我一直对遥感技术，特别是SAR技术，在全天候、全天时成像方面的独特优势有着浓厚的兴趣。而“高分辨率”这个关键词，则预示着SAR图像能够展现出前所未有的细节，为目标识别提供了更丰富的依据。我希望通过阅读这本书，能够系统地掌握高分辨率SAR图像的目标识别技术，并将其应用于我的学习或研究之中。我迫切地想了解，高分辨率SAR图像是如何产生的？它在信号处理、天线设计、以及轨道规划等方面有哪些关键技术？书中是否会详细介绍各种高分辨率SAR系统的特点，例如它们的成像模式、分辨率指标、以及对地观测能力？对于SAR图像的预处理，我同样充满好奇。我知道SAR图像存在着斑点噪声、几何畸变、辐射不均匀等问题，这些都会对目标识别的精度产生影响。我希望书中能够提供一套完整的SAR图像预处理流程，包括斑点噪声的抑制、地形校正、辐射定标等，并且能够解释这些技术背后的原理。在目标识别算法方面，我期待书中能够全面介绍各种方法。我希望书中不仅会讲解传统的基于特征提取和分类的方法，还会深入探讨新兴的深度学习技术。我尤其关注书中是否会介绍专门为SAR图像设计的深度学习模型，以及如何利用迁移学习、数据增强等技术来提升模型的性能。我希望能够通过这本书，了解到如何有效地从高分辨率SAR图像中提取出目标的关键特征，并将其用于分类、检测和定位。

评分☆☆☆☆☆

这本书的题目《高分辨率SAR图像目标识别》如同一扇窗，让我得以窥见遥感技术在精确测绘和目标探测领域的无限可能。长久以来，我对SAR成像的独特优势——全天候、全天时观测能力，以及其穿透云层、植被的能力，深感着迷。而“高分辨率”这一属性，更是为SAR图像的目标识别带来了前所未有的精细度，这无疑是我一直以来所追求的。我希望通过这本书，能够系统地掌握高分辨率SAR图像的特性，理解其成像原理，并深入学习各种目标识别的先进算法。我非常好奇书中将如何详细解释高分辨率SAR图像的获取技术，例如它在雷达系统设计、信号处理、以及数据采集方面有哪些关键的创新？书中是否会介绍不同类型的高分辨率SAR平台，如星载、机载，以及它们在分辨率、覆盖范围、成像模式等方面的差异，以及这些差异对目标识别任务的影响？数据预处理是SAR图像目标识别的基础，我希望书中能够提供全面的指导。我尤其关心如何处理SAR图像中普遍存在的斑点噪声，以及如何进行几何校正和辐射定标，以确保提取的目标信息是准确和可靠的。在目标识别算法方面，我期待书中能够全面介绍各种主流技术。我希望书中不仅会讲解传统的基于特征工程的方法，如纹理分析、形状描述等，还会深入探讨当前最前沿的深度学习技术。我尤其关注书中是否会介绍专门针对SAR图像的深度学习架构，以及如何利用迁移学习、数据增强等方法来提高模型的泛化能力和鲁棒性。我希望能够通过这本书，学习到如何从高分辨率SAR图像中有效地提取出具有区分性的目标特征，并将其用于准确的目标分类、检测和定位。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《高分辨率SAR图像目标识别》如同一盏明灯，照亮了我一直以来在遥感技术应用领域探索的道路。我一直对SAR图像强大的全天候、全天时成像能力深感着迷，而“高分辨率”更是将其应用潜力推向了一个新的高度，让我看到了超越传统遥感手段的可能性。我希望能通过这本书，深入理解高分辨率SAR图像的独特魅力，以及如何在复杂的地物背景下，精确地识别出我们所关心的目标。我非常好奇书中会如何阐述高分辨率SAR成像的原理和关键技术，例如合成孔径的概念是如何实现的，多普勒效应在其中扮演了什么角色，以及高分辨率是如何通过提高带宽、缩短脉冲等方式达到的。同时，我也希望能了解不同类型的高分辨率SAR传感器，例如侧视SAR、前视SAR，以及它们在成像方式、数据特性上的差异。数据预处理是SAR图像目标识别绕不开的话题。我希望书中能够提供详细的指导，包括如何处理SAR图像固有的斑点噪声，如何进行地形校正和几何精校，以及如何利用多极化信息来增强目标对比度。在目标识别算法方面，我期待书中能够系统地介绍各种方法。我非常关注书中是否会详细讲解基于机器学习的识别技术，例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等，以及它们在高分辨率SAR图像目标识别中的应用。更重要的是，我希望书中能够深入探讨深度学习方法，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，以及如何针对SAR图像的特点设计和训练模型，以达到更高的识别精度和鲁棒性。我尤其想了解，在高分辨率SAR图像的目标识别中，是否存在一些尚未被充分发掘的特征，或者是有哪些新的算法思路能够突破现有技术的瓶颈。

评分☆☆☆☆☆

《高分辨率SAR图像目标识别》这本书的书名，准确地概括了我对这一领域研究的兴趣所在。我一直认为，SAR技术凭借其独特的光学穿透能力和全天时成像能力，在情报侦察、环境监测、资源勘探等众多领域具有不可替代的优势。而“高分辨率”的引入，更是将SAR图像的细节呈现能力提升到了一个新的水平，使得精细化目标识别成为可能。我选择这本书，是因为我希望能够获得一套系统、深入的知识体系，以应对高分辨率SAR图像目标识别中的各种挑战。我非常好奇书中将如何深入浅出地讲解高分辨率SAR成像的原理，例如它在雷达方程、信号传播、以及数据处理方面与传统SAR有何不同？书中是否会详细介绍当前主流的高分辨率SAR系统，如Envisat ASAR、Radarsat-2、GF-3等，并分析它们在分辨率、成像模式、以及极化特性上的差异，以及这些差异如何影响目标识别的效果？我同样对SAR图像预处理环节充满了期待。我知道SAR图像存在着斑点噪声、几何畸变、辐射不均匀等问题，这些都会对后续的目标识别带来干扰。我希望书中能够提供一套完整的预处理流程，包括斑点噪声的抑制、地形校正、辐射定标等，并详细解释这些技术的原理和在实际应用中的注意事项。在目标识别算法方面，我期待书中能够全面介绍各种方法。我希望书中不仅会讲解传统的基于特征提取和分类的方法，如支持向量机、随机森林等，还会深入探讨当前最热门的深度学习技术。我尤其关注书中是否会介绍专门为SAR图像设计的深度学习模型，以及如何利用迁移学习、多任务学习等技术来提高模型的识别精度和泛化能力。我希望通过这本书，能够掌握从高分辨率SAR图像中提取关键目标信息，并实现高效、准确的目标识别。