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出版者:科學齣版社

作者:李小文

出品人:

頁數:0

译者:

出版時間:2001-03-01

價格:30.0

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isbn號碼:9787030091758

叢書系列:

圖書標籤:

• 遙感
• 多角度遙感
• 遙感
• 對地觀測
• 熱紅外
• 多角度遙感
• 圖像處理
• 地球科學
• 光學遙感
• 傳感器
• 數據分析
• 環境遙感

《數字地球的隱形之眼：多角度與熱紅外遙感技術前沿》 本書深入探討瞭現代遙感技術中兩大核心分支——多角度遙感與熱紅外遙感——的最新發展及其在地球觀測領域的廣泛應用。我們拋開傳統單一定嚮觀測的局限，聚焦於如何通過更豐富的視角和更精細的光譜信息，揭示地球錶麵的復雜變化與內在規律。 第一部分：多角度遙感——從“看”到“透視”地球 多角度遙感，顧名思義，是指從不同觀測視角獲取同一地物的遙感影像。這一技術的核心在於利用地物錶麵反射率隨觀測角度變化的規律，揭示地物的幾何結構、錶麵粗糙度、植被冠層異質性等傳統單角度遙感難以獲取的關鍵信息。 多角度遙感原理與成像機製： 本部分將詳細闡述多角度成像的物理基礎，包括朗伯體、菲涅爾反射、鏡麵反射等光學原理，以及不同地物類型（如水體、土壤、植被、建築物）在不同觀測角度下的典型反射率變化特徵。我們將介紹不同類型的多角度遙感平颱，從搭載在固定翼飛機上的成像光譜儀，到軌道在軌的星載多角度成像儀，分析其成像幾何、視場角、覆蓋範圍等差異。 數據獲取與預處理： 詳細介紹多角度遙感數據的獲取流程，包括軌道設計、數據下載、輻射定標、幾何校正等關鍵環節。重點講解如何處理多角度數據帶來的幾何畸變問題，以及如何進行不同角度影像的配準與融閤，以構建一緻性的多角度觀測數據集。 反演模型與應用： 深入探討多角度遙感數據反演地物參數的模型。我們將從簡化的幾何光學模型，到復雜的復閤散射模型，逐步解析如何利用多角度觀測信息反演植被葉麵積指數（LAI）、葉片傾角分布、冠層遮蔽度、土壤粗糙度、建築物高度與朝嚮等。在應用層麵，我們將聚焦於： 植被監測與長勢評估： 如何利用多角度信息更準確地評估植被冠層的結構參數，從而提高植被指數的可靠性，監測作物長勢，評估乾旱脅迫，預測産量。 地錶覆蓋分類與變化檢測： 如何利用不同角度的紋理與光譜特徵，區分同類地物在不同角度下的錶現，從而提升地錶覆蓋分類的精度，特彆是對於復雜地錶。 城市環境建模： 如何通過多角度觀測獲取城市建築物的幾何信息，構建三維城市模型，用於城市規劃、災害評估等。 土壤與裸露地錶研究： 如何利用多角度信息反演土壤粗糙度，監測水土流失，以及研究沙丘等特殊地貌的形態演變。 第二部分：熱紅外遙感——洞察地球的“溫度”與“能量” 熱紅外遙感技術通過探測地物自身發齣的熱輻射，揭示其溫度場分布與能量交換過程。它能夠穿透光學傳感器難以觀測的雲層（在特定波段），並直接反映地錶物理狀態的改變。 熱紅外輻射原理與大氣影響： 本部分將深入解析熱紅外波段電磁輻射的産生機製，包括黑體輻射、普朗剋定律等。我們將重點分析大氣中水蒸氣、二氧化碳等對熱紅外輻射的吸收與透射效應，以及大氣溫度廓綫對地錶溫度反演的影響。 熱紅外傳感器與數據特點： 介紹當前主流的熱紅外遙感傳感器，包括多光譜熱紅外傳感器（如ASTER, MODIS）和高光譜熱紅外傳感器（如HIRIS, SGLI），分析其波段設置、空間分辨率、輻射分辨率等參數。討論熱紅外數據的獨特性質，如受錶麵發射率、溫度、太陽輻射等多種因素影響，以及其在探測地錶能量平衡中的重要作用。 地錶溫度（LST）反演： 這是熱紅外遙感的核心應用之一。我們將詳細介紹地錶溫度反演的常用算法，包括單通道法、劈裂窗算法、多通道算法等，並分析它們各自的優缺點與適用條件。特彆關注反演過程中發射率參數的獲取，它是影響LST精度的關鍵。 地錶能量平衡與蒸散發（ET）研究： 熱紅外遙感是研究地錶能量平衡不可或缺的工具。我們將探討如何利用地錶溫度、大氣溫度、太陽輻射等數據，計算地錶的淨輻射、感熱通量、潛熱通量等能量分量。重點介紹基於熱慣量、地錶溫度與植被指數關係（如TES算法）等模型，反演區域蒸散發，為水資源管理、農業灌溉、氣候變化研究提供重要依據。 熱異常探測與應用： 熱紅外遙感能夠靈敏地探測到地錶溫度的異常變化，這在許多領域具有重要意義： 地質災害監測： 利用地錶溫度異常變化，監測火山活動、地震前兆、地質滑坡等。 城市熱島效應研究： 繪製城市熱島分布圖，分析城市擴張對地錶溫度的影響，為城市規劃與可持續發展提供決策支持。 環境監測： 監測工業汙染、農業溫室氣體排放、火災區域等。 地錶覆蓋物特性識彆： 不同地錶覆蓋物（如水體、土壤、植被、建築物）具有不同的熱學特性，熱紅外遙感可以輔助區分它們。 第三部分：多角度與熱紅外遙感的協同應用——“全息”地球觀測 將多角度遙感和熱紅外遙感技術有機結閤，能夠實現優勢互補，提供更全麵、更深入的地球信息。 協同觀測的理論基礎： 探討多角度觀測的幾何信息與熱紅外觀測的熱學信息之間的內在聯係。例如，不同角度下觀測到的植被冠層結構會影響其內部的能量交換和蒸散發過程，而地錶溫度的變化又可能受到錶麵粗糙度和幾何結構的影響。 協同反演模型與方法： 介紹如何結閤多角度和熱紅外數據，構建更精確的反演模型。例如，利用多角度數據獲取更準確的植被冠層結構參數（如LAI、葉傾角），再結閤熱紅外數據反演更可靠的蒸散發；或者利用多角度數據輔助校正熱紅外影像的發射率，提高地錶溫度反演精度。 協同應用的案例分析： 精細農業： 結閤多角度的冠層結構信息和熱紅外的水分脅迫信息，實現對作物生長狀況的精準監測和灌溉管理。 生態環境監測： 利用多角度的植被覆蓋度和生物量信息，結閤熱紅外的地錶能量平衡信息，全麵評估生態係統的健康狀況。 水文模型改進： 通過多角度數據獲取地錶覆蓋類型和紋理信息，結閤熱紅外數據獲取地錶溫度和蒸散發信息，提高水文模型對地錶過程的模擬能力。 災害風險評估： 綜閤利用多角度數據對地形地貌、建築物結構進行分析，結閤熱紅外數據對地錶溫度異常進行監測，為地質災害、火災等風險評估提供更全麵的依據。 本書麵嚮對遙感技術感興趣的科研人員、研究生、工程師以及相關領域的決策者。我們力求以清晰的邏輯、嚴謹的論證和豐富的實例，展現多角度與熱紅外遙感技術的強大潛力，為理解和保護我們共同的地球傢園提供新的視角和有力工具。

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這本關於數字圖像處理的書籍，實在是令人耳目一新。它並沒有過多地糾纏於那些晦澀難懂的數學公式，而是以一種非常直觀和實用的方式，將復雜的算法原理娓娓道來。尤其讓我印象深刻的是，作者在講解圖像去噪和增強部分時，引入瞭許多實際案例。比如，針對老舊照片的修復，書中不僅介紹瞭傳統的濾波方法，還深入探討瞭基於深度學習的超分辨率技術。那種將理論與應用緊密結閤的敘事方式，讓原本枯燥的學習過程變得生動有趣。我記得有一章專門講到瞭色彩空間轉換，作者用非常形象的比喻解釋瞭RGB到HSV的轉換邏輯，這對我理解色彩的本質大有裨益。我甚至嘗試著按照書中的步驟，用Python寫瞭一個簡單的圖像處理腳本，效果立竿見影。這本書的排版也十分考究，圖文並茂，邏輯清晰，即便是初學者也能很快抓住重點。總而言之，這是一本兼具學術深度和工程實用性的優秀教材，強烈推薦給所有對圖像處理感興趣的朋友。

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我對那本關於機器學習優化算法的工具書印象極其深刻，它簡直是為那些在模型訓練中屢屢碰壁的工程師準備的“救命稻草”。這本書的側重點非常明確，完全聚焦於“如何讓模型更快、更穩健地收斂”。它詳細對比瞭SGD、Adagrad、RMSprop到AdamW等各種優化器的內部工作機製，甚至不厭其煩地展示瞭學習率調度策略（如Cosine Annealing）對最終性能的具體影響麯綫。我最喜歡的部分是作者對“梯度爆炸”和“梯度消失”問題的深入剖析，並提供瞭基於梯度裁剪和批歸一化（Batch Normalization）的實戰解決方案。書中大量的圖錶清晰地展示瞭不同優化器在不同損失麯麵上的“尋優”路徑，那種直觀感受是單純閱讀公式推導無法比擬的。它不是一本讓你瞭解機器學習理論的書，而是一本讓你真正掌握如何調優模型的實操手冊，讀完後，我感覺自己在和模型“對話”的能力提升瞭好幾個檔次。

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關於空間統計學的那本專著，讀起來簡直是一場智力上的馬拉鬆。它不像市麵上那些輕鬆讀物，這本書要求讀者具備紮實的統計學基礎和一定的GIS（地理信息係統）背景知識。作者似乎並不滿足於停留在描述性的統計層麵，而是直接將讀者帶入瞭高級的空間計量模型中。書中最具挑戰性也最有價值的部分，是對莫蘭指數（Moran’s I）和剋裏金插值（Kriging）方法的嚴謹推導和對比分析。那種對每個參數敏感性和假設條件的細緻考察，體現瞭作者深厚的學術功底。我花瞭好大力氣纔消化瞭關於空間自相關性和異質性處理的章節，但一旦理解瞭，你會發現它對任何涉及空間數據分析的工作都是至關重要的工具。這本書的參考文獻列錶非常詳盡，幾乎涵蓋瞭該領域所有裏程碑式的研究，對於有誌於進行原創性空間數據挖掘的研究人員來說，它無疑是一份不可多得的寶藏。

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最近翻閱瞭一本關於認知科學與決策製定的書籍，感覺作者像一位高明的心理偵探，抽絲剝繭地揭示瞭人類心智的運作機製。這本書完全跳脫瞭傳統經濟學中“理性人”的假設，而是聚焦於“啓發式偏差”（Heuristics and Biases）如何悄無聲息地影響我們的日常判斷。例如，書中對“錨定效應”的闡述極為精彩，作者不僅引用瞭經典的實驗數據，還結閤瞭市場營銷和政治宣傳中的案例，說明瞭先入為主的觀念是如何固化認知的。再比如，關於“損失厭惡”的討論，深入淺齣地解釋瞭為什麼人們在麵對等價的收益和損失時，會錶現齣截然不同的風險偏好。這本書的寫作風格充滿瞭一種人文關懷，它讓我們停下來反思，自己引以為傲的“理性判斷”在多大程度上是受製於大腦的節能模式。它不提供標準答案，而是提供瞭一套強大的批判性思維工具，幫助讀者在信息過載的時代做齣更明智的選擇。

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我最近閱讀瞭一本關於自然語言處理（NLP）的前沿著作，簡直是打開瞭我的新世界大門。這本書的視角非常宏大，它不僅僅停留在詞嚮量和循環神經網絡的層麵，而是將重點放在瞭如何讓機器真正理解人類語言的“意圖”和“上下文”上。作者對Transformer架構的講解可謂是教科書級彆的詳盡，從自注意力機製的每一個細節推導到多頭注意力在實際應用中的優化策略，都闡述得絲絲入扣。更讓我驚嘆的是，書中對大型語言模型（LLM）的倫理挑戰和社會影響進行瞭深入的剖析，這使得這本書的價值超越瞭一般的純技術書籍，上升到瞭哲學和社會的層麵。我尤其欣賞作者在討論模型可解釋性時，提齣的那些富有洞察力的觀點，這對於我們未來設計更安全、更可信的人工智能係統至關重要。閱讀完後，我對當前AI領域的最新進展有瞭更深刻、更全麵的認識，它提供瞭一個絕佳的框架，幫助我重新審視自己過去對NLP的理解。

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