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出版者:科学出版社发行部

作者:汤国安 编

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2004-3

价格:27.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030126313

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 遥感数字图像处理
• p199
• 遥感
• 数字图像处理
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遥感数字图像处理 内容简介 本书深入探讨了遥感技术在数字图像处理领域的应用与核心理论。全书围绕如何从遥感平台获取的原始数据出发，通过一系列精细的数字处理流程，最终转化为可供分析和应用的有效信息展开。 第一部分：遥感基础与数据获取 本部分首先系统介绍了遥感学的基本原理，包括电磁波谱在地球观测中的应用，以及不同传感器的成像机理。重点解析了如可见光、红外、微波等不同波段的辐射特性及其在地物识别中的意义。 详细阐述了遥感数据的类型，如光学成像数据（MSS, TM, ETM+, MODIS等）和雷达数据（SAR）。对于不同传感器获取的数字图像，本书剖析了其原始数据的内在结构、数据模型（如辐射定标、几何配准的基本要求）和初步的质量评估方法。强调了数据采集的误差来源及其对后续处理的影响。 第二部分：辐射与色彩空间处理 本章是图像信息准确性的基石。首先，详细讲解了辐射定标的物理基础，包括如何将传感器记录的数字值（DN）转换为具有物理意义的辐射亮度值和地表反射率。内容涵盖了大气校正的理论模型，如辐射传输方程的应用，以及常用的单通道和多通道大气校正方法，如FLAASH、ATCOR等模型的原理概述。 随后，深入探讨了色彩空间与图像增强技术。对比分析了RGB、HSI、CIE-XYZ等主流色彩空间在遥感影像显示和分析中的优缺点。重点阐述了图像增强的目的和技术： 灰度变换： 线性、分段线性、对数变换等，用于改善图像的对比度。 直方图技术： 详细介绍了直方图均衡化、规定化及其在提升细节可见度上的应用。 空间域滤波： 包含了平滑滤波（如均值、高斯滤波）用于去噪，以及锐化滤波（如拉普拉斯、梯度算子）用于增强边缘和细节。对不同卷积核的数学原理和实际效果进行了详尽的分析。 第三部分：几何校正与配准 几何准确性是遥感信息应用的前提。本部分系统梳理了遥感图像的几何畸变类型，包括传感器自身畸变、地形起伏引起的畸变以及大气折射等。 核心内容聚焦于几何校正的流程： 内定向与外定向： 阐述了航空摄影测量中，确定传感器空间位置和姿态参数的数学模型。 几何校正方法： 详细对比了几何校正的两种主要方法——系统内插法（适用于已知畸变模型的传感器）和地面控制点（GCPs）法。在GCPs法中，深入解析了多项式模型、坐标转换模型（如仿射变换、投影变换）的建立、参数解算与精度评估（如RMSE的计算）。 图像配准： 针对多源、多时相或多传感器数据的融合需求，详细介绍了图像配准的流程，包括特征点提取、特征匹配算法（如互相关法、相位相关法）以及最终的几何变换与重采样技术（如最近邻插值、双线性插值、三次卷积插值）。 第四部分：图像分类与信息提取 信息提取是遥感数据应用的核心价值所在。本部分聚焦于如何从图像中识别和量化地物类别。 监督分类： 详细讲解了基于统计学的经典分类器，包括最大似然法（MLC）、最小距离法、贝叶斯分类器。重点分析了它们对训练样本的依赖性、计算复杂度和分类性能。 非监督分类： 介绍了K-均值聚类、Isodata等聚类算法的原理和操作步骤，以及它们在探索性分析中的应用。 面向对象分类（OBIA）/对象遥感： 随着高分辨率影像的普及，本书引入了面向对象的方法论。阐述了如何通过多尺度分割（Multi-scale Segmentation）技术将像素集合构建成具有空间、光谱和纹理特征的“对象”，并在此基础上进行分类，克服了传统像素分类的“椒盐现象”。 第五部分：图像融合与特征分析 图像融合技术旨在结合不同传感器的优势，生成信息更丰富、分辨率更高的图像。 融合的层次： 系统分类了图像融合的三个主要层次——像素级、特征级和决策级融合。 经典融合方法： 详细阐述了像素级融合中的IHS（强度-色度-饱和度）变换法、PCA（主成分分析）融合法、小波变换融合法（如Haar小波、DWT）的数学模型和操作流程，并讨论了各种方法的优缺点和适用场景。 第六部分：应用案例与前沿探索 本章将理论与实践相结合，通过具体的应用案例展示数字图像处理的技术链： 植被指数应用： 详细推导了NDVI、EVI等常用植被指数的计算方法，并探讨了如何利用这些指数进行长势监测和健康评估。 地表温度反演： 结合大气校正的成果，介绍了如何利用热红外波段数据，通过单通道或双通道方法反演地表温度（LST）。 不确定性分析： 讨论了遥感信息在处理和解译过程中存在的不确定性来源，以及如何通过精度评估报告（如混淆矩阵、Kappa系数）来量化分类结果的可靠性。 本书内容结构严谨，逻辑清晰，既有扎实的理论推导，又有大量实际操作的案例指导，旨在为遥感、地理信息系统、环境科学等领域的学生和专业技术人员提供一本全面而深入的参考教材。

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说实话，初次翻开这本书，我最担心的就是它会过于偏重理论而脱离实际操作。毕竟，在工程领域，理论的优美往往敌不过实际部署时的各种限制和“脏数据”。然而，这部著作最令人拍案叫绝的地方，恰恰在于它对“实践出真知”的深刻把握。它并没有把算法当作空中楼阁来展示，而是紧密结合了现有的主流遥感软件平台和编程语言范例。我尝试着跟着书中的代码片段进行复现，那些关于几何校正和正射纠正的章节，简直是救命稻草。过去我总是在处理不同时期、不同传感器获取的影像时感到头疼，因为配准问题总是层出不穷。这本书清晰地梳理了从粗配准到精配准的每一步逻辑，并给出了应对不同变形模型的具体策略。它没有回避真实世界数据中的噪声、阴影和大气干扰，反而将这些挑战视为提升处理能力的关键环节。读到关于分类算法的那一章，我甚至能感受到作者在强调模型选择时那种谨慎和负责任的态度，他不是在推销某种“万能”算法，而是在教我们如何批判性地评估每一种工具的适用边界。

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这本书的文字风格有一种奇特的魅力，它既有科学的严谨性，又不失人文的温度。在讲解那些涉及复杂统计模型或机器学习方法的章节时，作者并没有采取那种高高在上的说教姿态，反而像是一位耐心的同行在分享他踩过的“坑”和摸索出的“窍门”。我特别留意到，书中对“先验知识”的强调贯穿始终。作者不断提醒我们，数字化处理的每一步都离不开对地物本质的理解。这种对领域知识的尊重，使得全书的基调显得非常踏实和可靠。例如，在介绍变化检测技术时，他对比了像差法、主成分分析法和分类后比较法，并结合具体的植被动态变化案例，阐释了为什么在某些情况下，朴素的代数运算比复杂的多元统计模型更具鲁棒性。这种基于经验和哲学的论证，远比纯粹的公式推导更能深入人心。读完这本书，我感觉自己的知识体系得到了一个坚实的骨架重塑，未来面对新的遥感数据和挑战时，我知道该如何去搭建我的分析框架了。

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这本书的叙事节奏，简直像一部精心编排的交响乐。从开篇的铺垫，到中段复杂算法的层层递进，再到最后对面向对象分析（OBIA）等前沿概念的展望，整体的结构感极强，毫无拖泥带水之感。我最喜欢它在探讨数据融合策略时所展现出的那种细腻的情感——这里的“情感”，指的是作者对信息价值的尊重。当他讲解如何将高光谱的细节信息与全色影像的空间分辨率相结合时，我仿佛看到了两种不同的信息流如何在一个数字空间中完美交融，彼此成就。这种融合不仅仅是简单的像素级叠加，更是一种深层次的语义互补。书中对不同融合方法的优劣分析，清晰得让人可以立刻在脑海中勾勒出不同处理结果的视觉差异。对于一个长期与地理空间数据打交道的专业人士来说，这种清晰的逻辑链条，比任何华丽的辞藻都更有说服力。它教会的不是“怎么做”，而是“为什么这么做”，这才是区分技术人员和领域专家的关键所在。

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这本书简直是信息爆炸时代的一剂清醒剂，它以一种近乎手术刀般精准的视角，剖开了我们习以为常的“看世界”方式。我原本以为它会是那种枯燥乏味的理论堆砌，但事实远非如此。作者似乎对读者的困惑了如指掌，从最基础的像素概念讲起，那种娓娓道来的亲和力，让人感觉像是在听一位经验丰富的老教授在炉火边讲述他的毕生所学，而非冷冰冰的教材。书中对各种滤波算法的阐释，特别是那些复杂的数学公式，都被巧妙地转化成了生动的几何图形和实际应用案例。比如，它描述拉普拉斯算子锐化时，不是简单地给出那个矩阵，而是让你想象光线在图像边缘的急剧变化，这种具象化的描述，让那些晦涩的数学概念瞬间变得触手可及。我尤其欣赏作者在讲述不同图像增强技术时的那种“权衡”艺术——没有绝对的好坏，只有在特定场景下的最优解。读完第一部分，我感觉自己对一张卫星照片的理解深度，已经从过去的“哇，真清晰”提升到了“哦，原来这里的光谱信息是这样被提取和重构的”。这不仅仅是一本技术手册，更像是一本关于如何用机器的“眼睛”去看待地球的哲学指南。

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坦白说，市面上关于图像处理的书籍汗牛充栋，但很多都是“一招鲜，吃遍天”，要么只关注光谱，要么只关注几何。这部著作的宏大视野令人印象深刻。它将遥感信息视为一个完整的生态系统来对待，从数据的获取误差源头开始，一直延伸到最终成果的可视化和应用输出。我尤其对它在质量评估和误差分析部分所花费的笔墨表示赞赏。它并没有将准确率的计算视为一个简单的数学练习，而是将其置于决策支持的最终目标之下进行衡量。例如，在讨论像元级分类和面向对象分类的精度比较时，作者细致地分析了不同误差类型的分布和它们对后续地理空间分析可能产生的连锁反应。这种从“微观”到“宏观”的视角转换能力，体现了作者深厚的跨学科功底。读完这部分，我立刻回去审视了我过去做过的几个项目，发现许多先前被忽略的“小问题”，其实都隐藏着影响最终结论的巨大风险。这本书迫使我跳出纯粹的技术实现层面，去思考技术背后的社会和应用价值。

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