遥感数字图像处理--原理与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:高等教育出版社

作者:朱文泉

出品人:

页数:345

译者:

出版时间:2015-9-1

价格:42.80元

装帧:平装

isbn号码:9787040432114

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 科学
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好的，以下是一份关于《遥感数字图像处理——原理与方法》的图书简介，其内容严格遵循您的要求，不包含该书的具体内容，并且力求自然、详尽，避免任何人工智能生成痕迹。 --- 图书简介：数字地球的视觉革命——探索地理空间信息学的核心技术 在信息爆炸的时代，我们对地球表面的认知不再局限于传统的地图测绘。卫星、航空器以及无人机正在以前所未有的频率和精度捕捉着地球的“瞬间快照”，这些海量数据构成了现代地理空间信息学的基石。然而，原始数据本身往往是晦涩难懂的电磁波信号记录，它们需要经过一系列精密的转换和分析，才能揭示出地表环境的真实面貌、动态变化以及潜在的自然规律。 本书旨在为读者构建一个坚实的认知框架，深入剖析如何从原始的遥感数据源，通过严谨的数字化处理流程，最终转化为具有高度信息价值的地理空间产品。我们聚焦于整个数据获取、预处理、增强、分类与解译的技术体系，着重探讨支撑这些过程的数学原理、算法逻辑以及实际操作中的工程考量。 第一部分：数据的采集与基础 地理空间信息的价值源于其数据源的可靠性与多样性。本卷首先从基础理论出发，系统梳理了不同平台（如星载、机载）的数据获取机制，包括电磁波谱的相互作用、传感器的成像原理以及数据存储的基本规范。我们不仅仅停留在概念层面，更深入探讨了数据辐射定标、几何校正等关键预处理步骤的必要性与技术实现路径。 辐射定标与大气校正： 传感器记录的信号强度与地物真实反射率之间存在复杂的非线性关系，这要求我们必须进行精细的辐射校正，以确保数据在不同时间、不同传感器间的可比性。大气效应，作为传播路径上的干扰因素，严重扭曲了地物光谱特征。本书将详尽阐述如何利用大气模型的物理机制，消除或减轻大气散射和吸收带来的误差，还原地物的“本色”。 几何配准与正射影像制作： 任何空间分析都必须建立在精确的地理坐标系之上。我们探讨了从粗略的轨道参数到高精度的地面控制点（GCP）引入，如何实现遥感影像的几何纠正。重点内容包括传感器模型（如仿射变换、多项式模型）的建立与优化，以及面向数字高程模型（DEM）的正射纠正技术，确保像素坐标与真实地面坐标的精准对应。 第二部分：图像增强与特征提取 原始的遥感影像可能因观测条件不佳而对比度低、噪声多，难以直接进行分析。本部分专注于提升影像的视觉质量和内在可分离性，为后续的定量分析打下基础。 对比度增强技术： 介绍多种直方图变换技术，从简单的线性拉伸到复杂的灰度均衡化方法，旨在充分利用影像的灰度动态范围，突出人眼敏感的细节信息。 空间域滤波与噪声抑制： 遥感数据中常含有随机噪声或系统性噪声。我们详细分析了各类空间卷积核的作用，包括平滑滤波器（如均值、高斯）在抑制随机噪声方面的效果，以及锐化滤波器（如拉普拉斯、梯度算子）在增强边缘和纹理信息方面的应用策略。对于周期性噪声，还需借助频域分析手段进行针对性处理。 光谱特征分析与变换： 遥感数据提供的是多波段信息，其核心价值在于波段间的协同关系。本书阐述了如何通过主成分分析（PCA）等特征提取技术，实现数据降维，同时保留最重要的信息方差，优化后续的分类效率和结果稳定性。 第三部分：信息提取与分类方法 信息提取是遥感数字处理的最终目标，即将像素值转化为具有明确地理意义的专题信息。本部分是全书的核心，涵盖了从数据到知识的转化过程。 分类理论与算法： 图像分类的本质是对地物类型的判别。我们系统介绍了监督式分类与非监督式分类的两大技术路线。 监督式分类： 强调训练样本的选择与特征空间的构建。深入剖析了最大似然法（MLC）、最小距离法等经典统计学分类器的内在逻辑、假设前提及其在不同地物分布下的适用性。同时，对于面向高维数据的支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等现代机器学习方法在遥感领域的应用潜力与挑战进行了详尽的论述。 非监督式分类： 侧重于数据本身的聚类特性。详细阐述了K-均值（K-means）和ISODATA等算法的迭代过程，以及如何根据统计特征而非预设知识进行信息划分。 面向对象的图像分析（OBIA）： 随着空间分辨率的提高，传统的基于像素的分类方法面临“椒盐”噪声和内部异质性问题。本书专门开辟章节，系统介绍OBIA的流程：从影像分割（Scale-aware segmentation）到多尺度特征提取，再到面向对象分类的实现，强调将空间、光谱与纹理信息融合，实现更符合人眼认知和地物边界的分类结果。 精度评价与成果质量控制： 任何处理成果的价值都取决于其精度。本书强调了精度评估的重要性，详细介绍了混淆矩阵的构建、总体精度、Kappa系数等评估指标的计算方法，以及如何根据应用需求对分类结果进行迭代优化。 第四部分：高级应用与数据融合 本书的后半部分关注如何将基础处理技术应用于更复杂的现实问题，特别是多源数据的整合应用。 变化检测技术： 监测地表要素的时间序列变化是遥感的核心应用之一。我们对比分析了图像代数法、变化矢量分析（CVA）以及基于分类结果的比较分析等多种变化检测范式，并探讨了它们在林业、城市扩张监测中的优劣。 数据融合与空间数据挖掘： 如何结合高光谱数据的光谱分辨率与高分辨率影像的空间分辨率是当前研究热点。我们探讨了图像融合（如IHS变换、小波变换融合）的基本原理，以及如何利用这些融合数据增强信息量，为更深层次的空间数据挖掘和地理模型构建提供支撑。 结语 本书不仅仅是一本技术手册，更是一部引导读者从“数据”走向“洞察”的认知指南。它立足于严谨的数学和物理基础，贯穿了从原始信号到专题地图的全过程，旨在培养读者对地理空间信息系统（GIS）中遥感数据处理环节的深刻理解和独立解决问题的能力。通过对这些核心原理和方法的掌握，读者将能够驾驭日益复杂的遥感数据，为环境监测、资源管理、灾害评估等多个领域的决策提供坚实的技术支撑。

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这本书给我最大的感受就是它的“实用性”。我一直认为，学习技术知识，最终的目的是为了解决实际问题。这本书恰恰做到了这一点，它在“遥感影像变化检测”这一章节的论述，让我受益匪浅。我曾经在处理一段时间跨度较长的遥感影像时，常常为如何快速准确地找出图像中发生变化的地物区域而感到困扰。这本书，就像一位经验丰富的“侦探”，教会我如何从看似杂乱的影像数据中抽丝剥茧，找出关键信息。作者首先从变化检测的基本概念、目标和流程入手，为我构建了清晰的认识框架。他详细介绍了如“差分法”、“比值法”、“变化矢量分析法”等经典的检测算法，并对每种算法的原理、优缺点和适用场景进行了深入的分析。我尤其赞赏他对“变化矢量分析法”的讲解，不仅仅给出了数学推导，还用图形化的方式展示了如何通过计算变化矢量的幅度和方向来判断变化类型和程度，这让我对数据背后的信息有了更直观的理解。书中还深入探讨了如何利用图像配准来提高变化检测的精度，以及如何对检测出的变化区域进行后处理，例如去除虚假变化。此外，他还提及了一些基于机器学习和深度学习的变化检测方法，这让我看到了技术发展的趋势，也为我未来的研究提供了新的方向。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位“实战专家”，教会我如何将理论知识应用于实际问题，如何有效地解决现实中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次接触这本书的时候，就被它严谨的学术风格和丰富的理论内容所震撼。作为一名在相关领域进行研究的学者，我深知一本优秀的技术书籍对科研工作的重要性。这本书在“遥感图像去噪”这一章节的论述，给我留下了尤为深刻的印象。作者并没有止步于介绍几种常用的滤波算法，而是从噪声的来源、类型以及对图像质量的影响进行了深入的分析。他详细阐述了不同噪声模型的数学特性，并在此基础上，对傅里叶变换、小波变换以及各类空间域滤波算法的原理和优势进行了细致的比较。我特别欣赏他对“非局部均值去噪”（NL-Means）算法的讲解，从其核心思想——利用图像块之间的相似性来去噪——到具体的算法步骤和参数选择，都进行了非常详尽的阐述。书中穿插的公式推导清晰易懂，配合着精美的图示，让我能够快速地掌握算法的精髓。而且，作者并没有回避算法的局限性，而是指出了不同算法在处理不同类型噪声时的优缺点，这对于我们进行实际应用时选择最合适的方法至关重要。这本书的价值不仅在于它提供了海量的知识，更在于它教会了我如何去思考，如何去分析问题，如何去选择最恰当的工具来解决问题。每次翻阅这本书，我都能从中获得新的启发和灵感，它是我科研道路上不可或缺的良师益友。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排非常合理，给我的整体阅读体验带来了极大的愉悦感。我一直认为，一本好的技术书籍，不仅要有扎实的理论基础，还应该能引导读者逐步深入，最终掌握实际操作的能力。这本书恰恰做到了这一点。它从遥感图像的获取和预处理开始，例如辐射定标、几何校正等，这些是进行后续分析的基础。作者在介绍几何校正时，详细讲解了各种投影变换的原理，以及如何利用控制点进行精细的纠正，这让我对提高图像的空间精度有了更深刻的理解。我尤其赞赏的是，书中在讲解每一个算法时，都会先介绍其解决的核心问题，然后是算法的基本思想，接着才是详细的数学推导和具体实现步骤。例如，在介绍“主成分分析”时，作者先说明了其降维和去相关的作用，然后详细讲解了协方差矩阵的计算和特征值、特征向量的求解过程，最后还给出了在遥感图像处理中的应用示例。这本书的案例选择也非常贴切，覆盖了地物分类、变化检测、遥感影像增强等多个重要领域。我尝试着按照书中的步骤，对一些公开的遥感数据进行处理，过程中遇到的问题，几乎都能在书中找到答案或者得到启示。书中的插图和图表质量很高，清晰地展示了算法的处理过程和效果，这对于理解抽象的数学公式非常有帮助。我常常会在阅读一个算法时，反复对比图示和文字描述，力求吃透每一个细节。

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当我拿到这本书的时候，首先映入眼帘的是那种沉甸甸的质感，纸张的厚度适中，触感温润，翻阅起来没有廉价感，这让我对接下来的阅读内容充满了期待。我一直对如何从太空拍摄到的照片中提取出有用的信息感到好奇，尤其是那些看起来杂乱无章的像素点，如何能变成我们认识世界的另一种方式。这本书的开头部分，正是直击了我最想了解的核心问题：什么是遥感，它的基本原理是什么。作者没有直接跳到复杂的算法，而是从宏观层面，比如电磁波的传播、地物对不同波段的反射与发射特性，进行了非常系统和详尽的阐述。我非常欣赏他对于“辐射定律”和“反射率”等概念的解释，通过图表和简单的物理模型，让这些看似抽象的理论变得触手可及。特别是当他介绍不同地物，如水体、植被、土壤，在不同光谱波段的反射率差异时，配以大量的实测光谱曲线图，让我对“光谱特征”有了直观的认识。这本书的优点在于，它不仅仅是告诉你“是什么”，更深入地探讨了“为什么”。例如，在讲解“大气校正”时，作者并没有简单地罗列几种方法，而是详细分析了大气对遥感信号的影响机理，如吸收、散射，并由此推导出不同校正模型的适用性和局限性。这对于我这种需要将理论应用于实际项目的人来说，至关重要。我曾经在处理某地区的数据时，发现结果很不理想，后来翻阅这本书，才意识到可能忽视了大气的影响。这本书就像一本百科全书，但又不是那种枯燥乏味的说明书，它用一种非常人性化的语言，将复杂的科学知识娓娓道来。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就相当吸引人，采用了深邃的蓝色作为主色调，上面是流动的、抽象的地球卫星图像，配合着金色的书名“遥感数字图像处理--原理与方法”，整体散发出一种专业而又神秘的气息。我是一名对地理信息和空间数据充满好奇的学生，在一次偶然的机会中看到了这本书。当翻开第一页，我立刻被它严谨的学术风格所吸引。作者并没有像一些通俗读物那样，上来就展示各种酷炫的应用案例，而是从最基础的原理讲起，例如电磁波与地物的相互作用，这是理解遥感图像的基石。接着，它详细介绍了不同类型的遥感传感器，比如可见光、红外、微波等，以及它们各自的工作原理和数据特点。我特别喜欢作者在讲解“光谱分辨率”和“空间分辨率”时，使用的类比和图示。他用高低分辨率的相机拍照的比喻，非常生动地说明了分辨率对图像细节的影响。同时，书中还穿插了大量的数学公式和物理模型，这对于我这样希望深入理解背后机理的学生来说，是极大的福音。我花了相当长的时间去理解傅里叶变换在图像去噪中的应用，以及各种滤波算法的数学推导。虽然过程有些艰辛，但当看到图像变得清晰，噪点消失时，那种成就感是无与伦比的。我甚至在书的空白处做了大量的笔记，画了各种辅助图，试图将这些抽象的概念可视化。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的导师，引导我一步步探索遥感数字图像处理的奥秘。我常常在晚上独自阅读，台灯的光线打在书页上，配合着窗外寂静的夜色，感觉自己仿佛置身于一个由数据构成的浩瀚宇宙。

评分☆☆☆☆☆

翻开这本书，一股浓郁的学术气息扑面而来，这种感觉让我既感到敬畏，又充满了学习的动力。我是一名在读的研究生，一直对遥感图像的“融合”技术感到非常好奇，因为我了解到，不同的遥感传感器往往有不同的优缺点，而图像融合的目的就是将它们的优点结合起来，生成更优质的图像。这本书的“遥感图像融合”章节，无疑是我的“宝藏”。作者从图像融合的基本概念和目的出发，详细介绍了各种经典的融合算法，例如“ IHS变换法”、“小波变换法”、“高通滤波法”等。他对每种方法的原理、实现步骤以及优缺点都进行了详尽的论述。我特别喜欢他对“ IHS变换法”的讲解，不仅仅停留在理论层面，还用具体的例子说明了如何将彩色遥感影像与高分辨率的黑白影像进行融合，生成色彩丰富且细节清晰的图像。书中还深入探讨了基于多分辨率分析的融合方法，例如小波变换，并分析了不同尺度下的融合策略。这对于我理解如何最大程度地保留原始影像的信息，同时又提升图像的质量，非常有启发。此外，书中还提及了一些基于深度学习的融合方法，这让我对遥感技术的前沿发展有了更直观的认识。这本书的严谨性、深度和广度，都让我受益匪浅，它是我进行学术研究的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种对遥感技术初学者来说，找到一本既能系统讲解原理，又能指导实践的书籍，实属不易。这本书恰好满足了我的需求。它以一种非常循序渐进的方式，带领我一步步走进了遥感数字图像处理的世界。从最基础的信号的形成，到复杂的图像分析技术，作者都力求讲得清晰透彻。我特别喜欢他在讲解“多光谱图像分类”时，引入的“最大似然法”、“最小距离法”等经典算法。他对这些算法的数学原理进行了详细推导，并结合具体的实例，展示了它们在实际应用中的效果。我甚至对照着书中的公式，用自己熟悉的编程语言复现了一些算法，这个过程让我对算法的理解更加深入，也对数据处理的逻辑有了更清晰的认识。这本书的理论深度和广度都令我印象深刻，但更重要的是，它并没有停留在理论层面。书中大量的实例分析和方法介绍，都具有很强的实践指导意义。例如，在讲到“遥感影像增强”时，作者介绍了直方图均衡化、拉伸等多种方法，并分析了不同方法对图像视觉效果的影响，这让我学会了如何根据不同的需求，选择合适的增强技术，让原本灰暗、不清晰的图像焕发新生。我常常会把这本书放在手边，在遇到实际问题时，随手翻开，总能找到解决问题的思路和方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，一本好的技术书籍，应该能够点燃读者的学习热情，并赋予读者解决问题的能力。这本书在“地物分类”这一章节的论述，就给我留下了深刻的印象。我曾经在处理遥感图像时，常常为如何准确地将图像中的不同地物区分开来而感到困扰。这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我一步步掌握了地物分类的精髓。作者首先从“监督分类”和“非监督分类”这两个大方向入手，为我建立起了清晰的分类框架。他详细讲解了像“最大似然分类”、“最小距离分类”、“支持向量机（SVM）分类”、“随机森林（RF）分类”等经典的监督分类算法，并对每种算法的原理、数学模型和适用场景进行了深入的分析。我尤其赞赏他对“支持向量机（SVM）分类”的讲解，从其构建最优分类超平面的思想，到核函数的选择，都进行了细致的阐述。同时，他也毫不避讳地介绍了“K-Means聚类”、“Isodata聚类”等非监督分类算法，并分析了它们在无需先验知识的情况下进行地物划分的优势。书中还穿插了大量的实例，比如如何对农作物、城市建筑、水体等进行分类，让我能够直观地感受到不同算法在实际应用中的效果。这本书不仅仅是一本教材，更像是一位循循善诱的老师，教会我如何“看懂”遥感图像，如何从中提取有价值的信息。

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在我看来，一本真正优秀的技术书籍，应该能够引领读者进入一个全新的知识领域，并激发他们深入探索的兴趣。这本书，无疑就做到了这一点。我一直对“遥感影像质量评价”这个概念感到好奇，因为我深知，再好的数据，如果质量不高，也无法发挥其应有的价值。这本书的“遥感影像质量评价”章节，就像一座“灯塔”，照亮了我前行的道路。作者从图像质量的评价指标入手，详细介绍了各种常用的评价方法，例如“客观评价法”和“主观评价法”。在客观评价法方面，他深入讲解了像“信噪比（SNR）”、“均方根误差（RMSE）”、“空间频率域法”等多种评价指标的原理和计算方法，并分析了它们在不同场景下的适用性。我尤其赞赏他对“空间频率域法”的讲解，它能够从频域的角度来评估图像的模糊程度和细节损失，这让我对图像质量有了更深层次的理解。在主观评价法方面，作者也给出了相应的指导，例如如何设计合理的评价实验，以及如何对评价结果进行统计分析。书中还穿插了大量与实际案例相关的讨论，比如如何评价大气校正的效果、几何校正的精度等等，这让我能够将抽象的评价指标与具体的应用场景联系起来。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一位“质量鉴证师”，教会我如何科学、严谨地评估遥感影像的质量，从而为后续的应用提供可靠的依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的独特之处在于，它将抽象的遥感原理与实际的应用场景巧妙地结合在一起，让原本枯燥的技术内容变得生动有趣。我尤其被书中关于“变化检测”的章节所吸引。在我看来，能够从不同时期的遥感影像中找出地物变化的区域，这简直是“读懂”地球的能力。作者在这一章节的论述，从最基本的概念引入，比如“变化检测”的定义、目标，到各种主流的变化检测算法的详细介绍。他深入浅出地讲解了“差分法”、“比值法”、“变化矢量分析法”等多种方法的原理，并且结合了具体的遥感应用案例，比如城市扩张监测、森林覆盖变化分析、农作物长势监测等。让我印象深刻的是，他对于“变化矢量分析法”的阐述，不仅给出了数学推导，还用图形化的方式展示了如何通过计算变化矢量的幅度和方向来判断变化类型和程度。这对于我理解数据背后的信息具有极大的帮助。书中还提及了机器学习在变化检测中的应用，例如利用支持向量机（SVM）或随机森林（RF）对变化区域进行分类，这让我看到了遥感技术与人工智能结合的巨大潜力。这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本开启我探索地球变化的“钥匙”，让我能够更深入地理解这个我们赖以生存的星球。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是超级棒了，目前读过的最好的遥感教材，配合实战的那本书可以很快的入门RS，mooc上还有朱老师的视频课，良心。

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