具体描述
The author highlights the technological aspects of GIS. Specifically, it focuses on its database and database management system. The methodologies for modeling and handling geographic data are described while commercial packages are presented.
《地球观测与遥感前沿技术：从数据采集到智能解译》 内容简介 本书系统深入地探讨了当代地球观测（Earth Observation, EO）与遥感技术（Remote Sensing）领域的前沿发展脉络、核心理论基础、关键数据处理流程，以及面向复杂地理空间问题的前沿应用模式。全书结构严谨，内容涵盖了从基础的电磁波与传感器原理，到尖端的深度学习在遥感影像分析中的应用，旨在为地理信息科学、环境科学、城市规划、农业监测等领域的专业人士和高级研究人员提供一份全面且深入的参考手册。 第一部分：遥感基础理论与数据获取 本部分首先奠定了理解现代地球观测系统的理论基石。我们将详细阐述电磁波谱与物质的相互作用机制，重点解析了不同波段（可见光、近红外、短波红外、热红外以及微波）对地表特征的敏感性差异。在此基础上，本书深入剖析了当前主流遥感传感器的技术原理和性能指标，包括光学成像系统（如高分辨率卫星平台）、激光雷达（LiDAR）技术及其三维重建能力，以及合成孔径雷达（SAR）的全天时、全天候观测优势与复杂散射机制。 数据获取环节聚焦于数据的质量控制与预处理。我们详细介绍了大气校正、辐射定标和几何精纠正等关键步骤，阐明了如何将原始的遥感信号转化为具有物理意义的可比对数据产品。此外，本书对新型数据源，如无人机（UAV）遥感系统、探空火箭搭载传感器以及星载传感器网络（如星座组网）的特点和数据融合潜力进行了专门讨论。 第二部分：地理空间数据处理与分析方法 本部分是全书的技术核心，侧重于地理空间信息处理的数学模型与计算方法。我们首先回顾了经典的图像处理技术，如滤波增强、特征提取和图像分割，并深入探讨了面向大规模异构数据的并行处理架构。 在信息提取方面，本书超越了传统的基于光谱指数的方法。我们详细阐述了面向对象的图像分析（OBIA）的理论框架，以及如何有效处理复杂地表覆盖的边界和纹理信息。一个重要的章节专门用于讲解时间序列分析。通过对多源、多尺度时间序列数据的建模，我们展示了如何揭示地表变化动态，例如植被生长季的监测、水体面积的时空演变，以及地质形变的量化。 第三部分：高级模型与智能解译 面对海量、高维的地球观测数据，传统算法已显现出局限性。因此，本书将大量篇幅投入到基于人工智能（AI）的遥感影像智能解译技术中。我们系统梳理了机器学习在分类、回归任务中的应用，并重点介绍了深度学习在遥感领域的革命性突破。 具体而言，本书涵盖了卷积神经网络（CNN）在语义分割、实例分割中的先进架构（如U-Net, Mask R-CNN），以及如何设计专门针对遥感影像特征的深度学习模型，以应对复杂背景、小目标识别和数据不平衡等挑战。此外，我们探讨了生成对抗网络（GAN）在数据增强、缺失数据重建和模拟不同传感器数据方面的潜力。 本书还包含了专门章节讨论“时空融合”技术，即如何有效结合高空间分辨率的光学数据与高时间分辨率的SAR或低分辨率光学数据，以满足精细化监测的需求。数据融合不仅仅是像素层面的叠加，更涉及到多尺度特征的有效整合与知识迁移。 第四部分：前沿应用与案例研究 本部分将理论和技术应用于解决现实世界中的重大科学与工程问题，展示了EO/RS技术跨学科的广阔前景。 在城市科学方面，本书展示了如何利用高精度LiDAR和多光谱数据进行城市三维建模（CIM）、非授权建设监测以及城市热岛效应的精细化评估。在生态与气候变化领域，重点关注了全球森林碳储量的高精度估算、生物量反演模型（结合SAR和光学数据）、以及利用热红外数据监测地表能量平衡的最新进展。 农业与精准作业部分，深入探讨了基于无人机和卫星的作物健康诊断、病虫害早期预警模型，以及基于产量预测的精准变量施肥方案的制定。 最后，本书对地质灾害与应急响应中的应用进行了细致的分析，包括利用InSAR技术监测滑坡、地面沉降的形变速率，以及在自然灾害发生后，如何快速整合多源数据进行快速损失评估和决策支持。 总结与展望 本书在收尾部分对当前地球观测领域面临的挑战进行了前瞻性分析，包括数据标准化、模型可解释性（XAI）的提升、以及边缘计算在实时监测中的部署策略。我们坚信，《地球观测与遥感前沿技术》将成为推动下一代地理空间科学研究和实际应用的重要参考工具书。
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