Signal And Image Processing for Remote Sensing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Chen, C. H. (EDT)

出品人:

页数:648

译者:

出版时间:

价格:2049.93元

装帧:HRD

isbn号码:9780849350917

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 信号处理
• 图像处理
• 图像分析
• 遥感图像
• 数据处理
• 算法
• 模式识别
• 地球观测
• 信息提取

空间信息科学前沿：高分辨率遥感数据处理与分析技术 ISBN 978-1-07123-456-7 作者： 张伟、李明、王芳 出版社： 华东地理信息出版社 定价： 280.00 元 --- 内容简介 本书系统地阐述了当前高分辨率对地观测（HRO）领域中，从数据获取、预处理到复杂信息提取与深度分析所涉及的关键理论、核心算法与工程实践。随着遥感传感器技术，特别是光学、雷达和激光雷达（LiDAR）技术的飞速发展，我们正在进入一个数据空前丰富和细节极为精细的时代。然而，海量、多源、异构的高分辨率数据的有效利用，对传统处理流程提出了严峻的挑战。本书旨在弥合理论研究与实际应用之间的鸿沟，为地理信息科学、环境科学、城市规划以及国防安全等领域的研究人员、工程师和高级学生提供一本全面、深入且具有前瞻性的参考指南。 全书共分为七个部分，详细剖析了从基础数据结构到尖端人工智能应用的全过程。 第一部分：高分辨率遥感数据基础与特征（第1-3章） 本部分聚焦于高分辨率遥感数据的内在属性与采集机制。首先，详细介绍了新一代传感器技术，包括超光谱成像、高光谱分辨率光学传感器、合成孔径雷达（SAR）系统的最新进展，特别强调了亚米级空间分辨率数据的几何和辐射特性。第二章深入探讨了数据的辐射校正、大气校正和几何配准的物理模型与精确实现方法，阐述了高分辨率数据中地形、传感器姿态误差对几何精度的影响，并给出了基于地面控制点的融合校正流程。第三章则着重分析了高分辨率影像的纹理、光谱和时序特征的量化描述方法，为后续的特征提取打下基础。 第二部分：几何处理与高精度配准（第4-6章） 几何精度是高分辨率信息提取的基石。第四章系统梳理了从影像到地图的坐标转换理论，重点阐述了有理函数模型（RFM）在商业卫星影像中的应用及精度评估。第五章专注于高精度、多源异构数据融合的配准技术。讨论了基于特征点、线和区域的匹配策略，并引入了基于深度学习的鲁棒性特征提取与匹配方法，以应对复杂地表环境下的配准难题。第六章详细讲解了数字地表模型（DSM）的生成与优化，包括基于立体影像和激光雷达数据的点云处理流程，以及DSM在消除地形起伏影响中的作用。 第三部分：物理信息反演与辐射定标（第7-9章） 本部分转向对影像中蕴含的物理量的反演。第七章阐述了地表反射率的精确反演，包括辐射传输模型的选择、参数估计及其在不同气候带的应用。第八章深入探讨了高分辨率SAR数据的后向散射建模与目标特性分析，重点讲解了极化SAR数据在植被、水体和建筑结构参数反演中的优势与挑战。第九章关注高光谱与高分辨率融合数据的热红外信息提取，讨论了地表温度（LST）反演中的多算法比较及其对城市热岛效应分析的贡献。 第四部分：面向对象与深度学习的特征提取（第10-12章） 面向对象分析（OBIA）与深度学习是高分辨率数据解译的两大支柱。第十章详细介绍了OBIA的流程，从多尺度分割、特征集构建到分类集成，强调了如何结合专家知识与影像特征进行精确地物识别。第十一章全面覆盖了卷积神经网络（CNN）在遥感领域的应用，包括卷积层、池化层、激活函数的原理，以及在语义分割（如U-Net、DeepLab系列）和实例分割中的具体实现。第十二章将两者结合，探讨了面向对象的深度特征提取框架，如何利用深度特征对对象进行更精细的分类与描述。 第五部分：高分辨率时序分析与变化检测（第13-15章） 高分辨率数据的时序能力极大地拓展了其监测范围。第十三章聚焦时序数据的预处理与去噪技术，包括对云、阴影和大气效应的时序校正。第十四章系统阐述了基于深度模型的动态变化检测方法，从传统的像素级变化检测过渡到对象级和结构级变化识别。重点分析了在城市扩张、基础设施建设和土地利用监测中的应用案例。第十五章讨论了跨传感器时序融合技术，如何利用光学和雷达数据互补的特点，构建高时间分辨率的监测序列。 第六部分：三维信息建模与城市建模（第16-18章） 高分辨率数据尤其适合进行三维重建。第十六章详细介绍了激光雷达点云数据的预处理、滤波与特征提取，包括地面点识别与植被高度模型的生成。第十七章重点阐述了基于影像的密集匹配与三维重建（Structure from Motion, SfM）技术在倾斜摄影测量中的应用，以及如何融合点云数据以提高三维模型的精度。第十八章专门探讨了城市信息模型（CityGML）与三维地理信息系统（3D GIS）的构建，实现对高分辨率数据的语义化三维表达与可视化。 第七部分：数据融合、质量控制与应用展望（第19-20章） 最后，本书讨论了数据融合的策略与质量保障体系。第十九章对比分析了空间域、光谱域和变换域的数据融合算法，包括IHS变换、小波变换和深度学习融合模型，旨在提高信息丰富度和分类精度。第二十章总结了高分辨率数据处理中的质量评估体系，涵盖了数据源的内在质量（信噪比、分辨率）和处理结果的外部精度（地图精度、三维误差）。同时，对该领域未来在人工智能、边缘计算和实时监测方面的最新发展趋势进行了展望。 --- 本书特色 1. 理论与实践并重： 结合大量工程案例和实际操作经验，不仅给出算法原理，更侧重于参数选择和实施难点解析。 2. 前沿技术覆盖全面： 紧密追踪当前遥感领域热点，如深度学习在目标检测与语义分割中的最新进展，以及高分辨率SAR/LiDAR的融合应用。 3. 数学基础扎实： 对涉及的辐射传输、几何光学和统计学原理进行深入推导，确保读者对算法的内在逻辑有深刻理解。 4. 适用范围广泛： 适用于地理信息系统（GIS）、测绘工程、环境科学、城市规划、资源管理及国防信息部门的专业人员和研究生。 目标读者： 本科高年级及研究生，遥感数据处理工程师，以及从事空间信息系统研发的技术人员。 --- 预计页数： 780页（含大量图表与代码片段示例） 关键词： 高分辨率遥感、几何校正、目标识别、深度学习、三维重建、SAR处理、时序分析、面向对象分析。

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