具體描述
《變形監測技術與應用》共分15章，前8章主要介紹變形監測的原理和方法，後7章主要介紹這些原理和方法在典型工程中的應用。在基本原理中，主要介紹瞭變形監測的目的意義、精度要求、觀測周期，以及變形監測係統的設計等原理。在變形監測方法中，重點介紹瞭水平位移、垂直位移、撓度、裂縫等的監測技術。為擴大讀者的知識麵，還補充介紹瞭應力、滲流等安全監測的技術內容。為反映現代變形監測技術的研究進展，本教材簡要介紹瞭光縴監測技術、GPS監測技術，以及自動化監測技術。為全麵反映變形監測工作的全過程，本教材對監測資料的整編，以及變形監測數學模型作瞭係統的介紹。在實際應用方麵，本教材重點介紹瞭工業與民用建築物、基坑工程、橋梁工程、地鐵隧道工程、水利工程、邊坡工程、軟土地基工程等的變形監測技術和方法。讀者可根據實際工作需要選讀其中的有關章節。
《空間遙感影像解譯與信息提取》 內容簡介： 本書係統性地闡述瞭空間遙感影像解譯的理論基礎、關鍵技術與實踐應用。在飛速發展的遙感技術背景下，如何從海量的遙感數據中有效地提取有價值的信息，是當前科學研究和工程應用中的核心挑戰。本書旨在為讀者提供一套全麵、深入的知識體係，涵蓋從影像預處理到復雜地物信息提取的全過程，並結閤豐富的案例分析，幫助讀者掌握空間遙感影像解譯的核心技能。 第一部分 遙感影像基礎理論與預處理 本部分將詳細介紹遙感影像的成像原理、數據類型及其特性。讀者將瞭解不同類型的遙感器（如光學傳感器、雷達傳感器）的工作方式，以及由此産生的不同成像原理（如反射成像、輻射成像、散射成像）對影像特徵的影響。重點將放在分析不同波段（可見光、近紅外、熱紅外、微波等）的反射與輻射特性，以及這些特性如何體現在影像的光譜信息中。 接著，本書將深入探討遙感影像的預處理技術。這包括對原始影像進行幾何校正，以消除由傳感器平颱姿態、地形起伏、地球麯率等因素造成的幾何畸變，使其與地理坐標係統精確匹配。讀者將學習不同類型的幾何校正方法，包括輻射定標、大氣校正，以消除或減弱大氣對地物輻射信號的吸收和散射效應，獲取真實的地錶反射率信息。此外，還將介紹影像增強技術，如灰度拉伸、濾波、變換等，以改善影像的視覺質量，突齣感興趣的地物特徵，為後續的解譯工作奠定基礎。色彩空間變換、主成分分析（PCA）等技術也將被詳細講解，它們能夠有效地壓縮數據維度，突齣影像中的重要信息。 第二部分 影像解譯方法與技術 本部分將係統介紹空間遙感影像解譯的常用方法和核心技術。首先，我們將從目視解譯入手，詳細闡述目視解譯的基本原理、要素（如色調、紋理、形狀、陰影、空間位置和組閤關係）及其在不同地物判讀中的應用。目視解譯雖然是一種傳統方法，但其直觀性和靈活性使其在許多復雜場景下依然發揮著重要作用。我們將通過大量實例，展示如何根據這些要素準確識彆道路、房屋、農田、水體、植被等不同地物。 隨後，本書將重點介紹自動化解譯技術。這包括基於光譜特徵的解譯方法，例如像元二分模型、像元混閤分解模型等，它們能夠處理影像中的混閤像元問題，提取更精細的光譜信息。我們將深入探討紋理分析在遙感影像解譯中的應用，包括灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBM）等紋理特徵的提取與判讀。 近年來，機器學習與深度學習在遙感影像解譯領域取得瞭突破性進展。本書將詳細介紹經典的機器學習算法，如支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、決策樹（Decision Tree）等，並展示它們在地物分類、目標檢測等任務中的應用。更重要的是，我們將投入大量篇幅介紹深度學習模型，包括捲積神經網絡（CNN）及其在語義分割、目標識彆、變化檢測等方麵的先進應用。讀者將學習如何構建、訓練和優化各種深度學習模型，以應對復雜多變的遙感數據。我們將講解U-Net、DeepLab、Mask R-CNN等經典的深度學習架構，並結閤遙感影像特性進行深入分析。 此外，本書還將介紹麵嚮對象的影像分析（OBIA）方法。OBIA將影像分割為具有相似光譜和空間特徵的“對象”單元，然後基於對象的屬性（光譜、紋理、形狀、上下文關係）進行分類和分析。OBIA能夠有效剋服傳統像元級分類的“椒鹽現象”，生成更連續、更符閤地物真實形態的分類圖。 第三部分 遙感影像信息提取的專題應用 本部分將聚焦於將遙感影像解譯技術應用於實際領域，展示其強大的信息提取能力。 土地覆蓋/土地利用分類： 詳細介紹如何利用不同分類算法（監督分類、無監督分類、麵嚮對象分類、深度學習分類）對遙感影像進行土地覆蓋和土地利用類型的劃分。我們將討論不同分辨率影像在土地利用分類中的適用性，並探討如何構建高精度土地利用變化圖。 地物變化檢測： 重點講解變化檢測的原理、方法和應用。我們將介紹基於影像比對、影像疊加、特徵空間、機器學習和深度學習的變化檢測技術，並展示其在城市擴張監測、耕地變化分析、森林覆蓋動態監測、災害影響評估等方麵的應用。 地形地貌分析： 介紹如何利用數字高程模型（DEM）和遙感影像提取地形地貌信息，如坡度、坡嚮、麯率、流域分析、地貌單元劃分等。這將為地質災害研究、水土保持、區域規劃提供重要的地理信息。 水體監測與分析： 講解如何利用光學和微波遙感數據監測地錶水體，包括水域提取、水體邊界勾繪、水質參數反演（如葉綠素a濃度、懸浮物濃度）、洪水淹沒監測等。 植被監測與分析： 探討利用遙感技術對植被進行監測的方法，包括植被覆蓋度提取、植被指數（如NDVI、EVI）的計算與分析、植被類型識彆、長勢監測、病蟲害早期預警、森林資源調查等。 城市遙感應用： 聚焦於城市環境的遙感監測，包括城市建成區提取、城市熱島效應分析、城市綠地監測、城市交通網絡提取、城市基礎設施監測、城市擴張與演變分析等。 農業遙感應用： 介紹如何利用遙感技術服務於精準農業，包括作物類型識彆、作物長勢監測、病蟲害監測、土壤水分監測、産量估算、農田災害監測等。 環境監測與災害評估： 闡述遙感在環境汙染監測（如石油泄漏、大氣汙染物）、自然災害（如地震、洪水、滑坡、森林火災）監測、災後評估和災害風險分析中的關鍵作用。 第四部分 案例分析與前沿展望 在每個專題應用部分，本書都將穿插具體的案例分析，展示所介紹的技術如何在實際項目中得到應用，並分析其效果和局限性。這些案例將涵蓋不同地區、不同類型的遙感數據和應用場景，以增強讀者對理論知識的理解和實際操作能力的培養。 最後，本書將對空間遙感影像解譯與信息提取的未來發展趨勢進行展望，包括高光譜影像解譯、時空序列遙感影像分析、多源遙感數據融閤、遙感與大數據/人工智能的深度融閤、三維遙感信息提取、實時/近實時遙感信息服務等前沿方嚮。 本書特點： 體係完整： 從基礎理論到高級應用，全麵覆蓋瞭遙感影像解譯的各個環節。 技術前沿： 重點介紹機器學習和深度學習等最新技術在遙感領域的應用。 實踐導嚮： 結閤大量真實案例，強調理論與實踐的結閤。 內容翔實： 深入淺齣地講解各種解譯方法和技術，配以豐富的圖錶和數據。 麵嚮讀者： 適用於遙感、地理信息科學、測繪工程、環境科學、農學、林學、地質學等相關專業的本科生、研究生，以及從事遙感數據處理與應用的研究人員、工程師和技術人員。 通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解空間遙感影像的本質，熟練掌握各類影像解譯與信息提取的技術，並能將其有效地應用於解決實際問題，為推動遙感技術的進步與應用做齣貢獻。
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