Three-Dimensional Optical Fields Derived from Aircraft Remote Sensing Imagery pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Storming Media

作者:Todd E. Bowers

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1997

价格:0

装帧:Spiral-bound

isbn号码:9781423568063

丛书系列:

图书标签:

• Remote Sensing
• Optical Fields
• 3D Reconstruction
• Aircraft Imagery
• Photogrammetry
• Computer Vision
• Image Processing
• Atmospheric Correction
• Radiometry
• Digital Elevation Models

《空间感知与地球信息系统：多源遥感数据的融合与应用》 引言 在当代地球科学、环境监测和城市规划领域，对地表信息进行精确、高效的获取与分析已成为关键挑战。传统的地面测量方法耗时耗力，难以覆盖大范围区域。因此，遥感技术，特别是航空和卫星遥感，已成为获取海量地球观测数据的主要手段。本书深入探讨了如何整合和解释来自不同平台、不同传感器的遥感数据，构建一个统一、全面的空间信息系统。我们的核心目标是超越单一数据源的局限性，实现多源异构数据的协同分析，从而揭示复杂地表过程的深层次联系。 第一部分：多源遥感数据基础与预处理 本部分首先系统梳理了当前主流的遥感数据类型及其获取原理。我们详细讨论了光学遥感（包括可见光、近红外和短波红外波段）、热红外遥感、微波遥感（如合成孔径雷达SAR和散射计）以及激光雷达（LiDAR）数据在信息捕获上的差异性。每种传感器都有其独特优势和局限性，例如，光学数据受天气和光照影响大，而SAR则能穿透云层，提供全天候观测能力。 数据预处理是实现有效融合的前提。本书花费大量篇幅阐述了辐射定标、大气校正、几何校正和配准等关键技术。我们特别关注了多时相数据的精确几何配准技术，这对于监测地表变化至关重要。由于不同传感器或同一传感器在不同时间获取的图像存在视角差异和地面位移，精确的配准误差可能导致分析结果的偏差。书中引入了基于特征点的迭代最近点（ICP）算法和高阶多项式模型来最小化配准残差，确保数据在同一空间参考系下的一致性。 第二部分：异构数据融合的理论与方法 数据融合是本书的核心。我们根据信息融合的层次，将其分为数据级融合、特征级融合和决策级融合。 1. 数据级融合（Image-Level Fusion）： 这一层面旨在将不同传感器的原始或近原始数据合并，以期获得更高分辨率或更丰富光谱信息的新图像。我们详细介绍了空间分辨率增强技术，如IHS（强度-色相-饱和度）变换和小波分解方法在将高分辨率全色影像与低分辨率多光谱影像融合中的应用。对于雷达和光学数据的融合，我们讨论了基于像素的加权平均法以及更先进的基于稀疏表示的融合框架，用以保留雷达对结构信息的敏感性和光学数据对材质信息的敏感性。 2. 特征级融合（Feature-Level Fusion）： 当原始数据差异过大难以直接融合时，我们转向提取描述地表特征的抽象信息进行合并。本书分析了如何从光学数据中提取纹理和光谱特征（如植被指数NDVI），从SAR数据中提取后向散射系数（VV, VH极化）和干涉相位信息，以及如何从LiDAR点云中提取高程模型（DEM）和冠层高度模型（CHM）。融合策略侧重于特征向量的构建和降维，例如利用主成分分析（PCA）或非负矩阵分解（NMF）来识别跨传感器数据中最具区分度的潜在因子。 3. 决策级融合（Decision-Level Fusion）： 在此基础上，我们对不同源数据的分类或提取结果进行综合判断。这部分涉及贝叶斯网络、Dempster-Shafer证据理论和基于投票机制的集成学习方法。例如，在土地覆盖分类中，如果光学分类结果倾向于“水体”，而SAR分类结果强烈指向“裸土”，决策融合算法需要根据先验概率和置信度来确定最终分类标签，以提高整体分类的鲁棒性和准确性。 第三部分：空间信息系统的构建与应用案例 本书的后半部分聚焦于如何将多源融合的结果转化为实际可操作的空间信息产品，并展示其在关键领域的应用。 空间信息系统（GIS）集成： 我们讨论了将处理后的多源数据高效地集成到现代GIS平台中的架构设计。重点在于时空数据模型的构建，如何有效地管理和查询时间序列数据（如作物生长季变化、城市扩张）以及高维数据（如高光谱数据）。书中还涉及基于云的地理空间数据处理框架，利用分布式计算能力处理TB级的融合数据集。 关键应用案例： 1. 水文与灾害监测： 利用SAR的全天候穿透能力监测洪水淹没范围，结合光学数据评估植被受灾程度，并利用LiDAR数据精确计算洪水深度和流速模型。 2. 城市基础设施健康评估： 结合无人机倾斜摄影（高分辨率光学数据）提供的精细几何信息和地面形变监测（InSAR）数据，对桥梁、隧道等关键基础设施的形变和沉降进行三维可视化及趋势分析。 3. 生态系统服务评估： 融合高光谱数据（用于物种识别和健康评估）、热红外数据（用于地表温度和蒸散量估算）以及LiDAR数据（用于生物量和垂直结构描述），构建精细化的森林碳汇模型。 结论 《空间感知与地球信息系统》旨在为研究人员和从业者提供一套从数据获取到高级分析的完整方法论。通过掌握多源遥感数据的协同处理技术，我们能够突破传统单源分析的限制，构建出更全面、更可靠的地球表层认知模型，为应对全球性的环境、资源和城市化挑战提供强有力的技术支撑。本书强调实践性，通过详细的算法介绍和案例分析，引导读者掌握将复杂数据转化为洞察力的实用技能。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从装帧的厚度和内容的密度来看，这本书显然汇集了作者多年的心血与智慧。它绝非一本肤浅的综述性读物，而是那种需要慢下来，反复咀嚼才能体会其精妙之处的深度专著。我注意到其中似乎涉及了大量的案例分析，这些分析很可能基于真实的、高分辨率的航空影像数据，这对于验证理论模型至关重要。想象一下，如何从数以亿计的像素信息中，精确地重构出地表目标的“光学指纹”和空间形态，这本身就是一项巨大的挑战。这本书的出现，无疑为那些试图攻克此类难题的研究人员提供了强大的理论和工具箱。我感觉这本书的市场定位非常明确，它主要面向的是高年级研究生、科研人员以及致力于精确测绘和环境监测的专业工程师，它提供的是解决问题的“钥匙”，而非简单的“答案”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量堪称一流，这对于一本技术性很强的书籍来说至关重要。字体选择清晰易读，图表的质量极高，那些复杂的数学公式和光场模型示意图，都以一种非常清晰、不含糊的方式呈现出来，这极大地降低了阅读理解的难度。我过去读过一些相关领域的书籍，常常因为图表模糊不清而感到沮丧，但这本书完全没有这个问题。据我初步翻阅的印象，作者在对那些涉及复杂傅里叶变换和波动光学理论的部分，处理得尤为得当，没有过度简化，也没有陷入晦涩难懂的泥潭。这说明作者不仅对领域有深入的理解，更是一位优秀的科普和知识传递者。这本书的每一个细节，都体现了出版方对高质量学术著作的追求，让人感到物有所值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格，虽然主题极其专业，但却透露着一种沉稳而充满热情的学者气质。它不像某些教科书那样干巴巴地罗列公式，而是似乎在与读者进行一场深入的对话，引导你一步步揭开航空遥感数据背后隐藏的光学真相。我注意到，作者在引言和章节过渡部分，常常会引用一些历史上的经典研究成果，这不仅丰富了内容，也让读者能更好地把握当前研究的脉络和历史地位。这种宏观的视角在技术细节的讲解中穿插，使得阅读过程充满了探索的乐趣，而非枯燥的记忆。我非常赞赏这种将“为什么做”和“怎么做”完美融合的写作手法，它让理论的学习不再是孤立的，而是与实际应用紧密相连，极大地激发了我的学习动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常有吸引力，采用了深邃的蓝色调，搭配一些抽象的光线和几何图形，让人一眼就能感受到它蕴含着高深的专业知识。尽管我还没有完全深入阅读每一章节，但从目录和摘要来看，它似乎是一本非常扎实的研究性著作。我特别期待作者如何将航空遥感这样一个宏大的领域，与精细的“三维光学场”概念结合起来。这本书的结构看起来非常严谨，从基础理论的阐述，到实际数据的处理流程，再到最终结果的可视化与应用，似乎都覆盖得非常全面。对于我这种正在努力拓展研究边界的人来说，这种系统性的论述非常有价值。我敢肯定，这本书会成为我书架上经常翻阅的参考资料之一，尤其是在处理复杂地物三维结构重建时，我预期能在其中找到不少突破性的思路和方法。它的理论深度和工程实践的结合，让我对未来的研究工作充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

初次接触这本书时，我首先被其标题的广度和深度所震撼。将“航空遥感”的宏大尺度与“三维光学场”的微观精度结合起来，这本身就代表了当前地球观测技术的前沿方向。我猜测，这本书的核心价值在于它可能提供了一套全新的框架，用以理解和解释遥感数据采集过程中，目标、大气、传感器之间复杂的光学交互作用。如果作者成功地将这些复杂的物理过程用一致且可操作的数学模型表达出来，那么这本书的意义将远远超出学术本身，可能会对自动目标识别、高精度数字地表模型生成产生深远的影响。这本书给我的感觉是，它不仅仅是一本关于“如何做”的指南，更是一本关于“如何思考”的哲学启示录，促使读者跳出传统二维影像分析的思维定势，迈向更具物理真实性的三维世界。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆