数字测图原理与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:武汉大学出版社

作者:潘正风

出品人:

页数:355

译者:

出版时间:2009-9

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787307070820

丛书系列:

图书标签:

• 测绘
• 教材
• 武汉大学出版社
• 潘正风
• 邹进贵
• 程效军
• 王腾军
• 成枢
• 测绘学
• 数字测图
• 地理信息系统
• 遥感
• 地图学
• 测量
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• 算法
• 精度控制

遥感影像解译与数字制图实践 内容简介： 本书系统阐述了现代测绘领域中遥感影像获取、处理、解译以及数字地图制作的核心技术与操作流程。内容涵盖了从基础的像片摄影原理到高分辨率卫星影像的处理，再到地理信息系统（GIS）在制图中的深度应用。本书旨在为从事自然资源调查、城市规划、环境监测及地籍管理等领域的专业人士和学生提供一套全面且实用的技术指南。 第一章：遥感技术基础与影像获取 本章深入探讨了遥感技术的基本概念、电磁波谱在对地观测中的应用及其物理基础。详细介绍了不同类型的遥感平台，包括航空摄影、无人机遥感（UAV）和卫星遥感。重点分析了传感器的类型、工作原理、空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率对最终数据质量的影响。 电磁波谱与地物反射特性： 分析了可见光、近红外、短波红外等波段的成像机理，并结合植被、水体、土壤等典型地物的光谱曲线，为后续的图像解译奠定理论基础。 影像获取平台与传感器： 详细对比了被动式和主动式遥感系统（如光学成像和激光雷达LiDAR）。着重介绍主流卫星遥感系统（如Landsat、Sentinel、高分系列）的数据获取模式、成像几何和数据产品级别。 几何校正基础： 讲解了影像畸变产生的原因（如地球曲率、传感器姿态变化），以及如何利用地面控制点（GCPs）和数字高程模型（DEM）对影像进行几何精校正，确保影像的空间准确性。 第二章：遥感影像的预处理与增强 本章侧重于原始遥感数据的质量控制和视觉增强技术，以优化后续的分析和解译效果。涵盖了从辐射定标到图像融合的各个关键步骤。 辐射定标与大气校正： 阐述了如何将传感器记录的数字值（DN）转换为具有物理意义的辐射值（如反射率）。详细介绍了常用的辐射校正模型，如亮度和暗目标法、辐射传输模型，用以消除大气散射和吸收对地物真实反射率的影响。 图像增强技术： 探讨了提高图像可读性的多种技术手段。包括直方图均衡化、对比度拉伸、空间域滤波（如锐化、平滑）以及变换域处理（如主成分分析PCA），以突出感兴趣的地物特征。 影像融合技术： 介绍了将不同传感器或同一传感器在不同波段获取的影像信息进行有机结合的方法，如强度/色度融合（IHS）和小波变换融合，以实现高分辨率的彩色合成和特征增强。 第三章：遥感影像解译原理与分类 本章是本书的核心部分之一，系统介绍了人工目视解译和基于计算机的自动化分类方法。 目视解译要素： 详细讲解了作为解译基础的七大要素：色度、纹理、形状、大小、方位、关联性和阴影。通过大量典型案例分析，指导读者如何准确识别和区分不同地物类型。 监督分类技术： 阐述了基于训练样本的分类方法。详细对比了最大似然法（MLC）、马氏距离分类器、支持向量机（SVM）等经典统计学分类算法的原理、优缺点及适用场景。 非监督分类技术： 介绍了K-均值聚类（K-means）和迭代自组织数据分析模型（ISODATA）等聚类算法，及其在缺乏先验知识情况下进行初步地物划分的应用。 面向对象遥感影像分析（OBIA）： 介绍了超越像素尺度的分析范式，强调对象（Object）的特征提取（如形状、空间关系），提高了复杂地表覆盖信息提取的精度和自动化水平。 第四章：数字地图制作的几何基础 本章聚焦于将处理后的影像转化为具有精确地理位置和拓扑关系的数字地图所需的几何建模与数据组织。 地图投影系统： 深入解析了地图投影的数学原理，包括等角、等积和等距三种投影变形特性。重点介绍了UTM投影、国家标准地图投影等常用系统的参数设置与应用范围。 空间数据模型： 对比分析了矢量模型（点、线、面）和栅格模型（像素网格）的结构、优势和局限性。讲解了拓扑关系的建立与维护，确保地理要素间空间关系的准确性。 高程数据处理： 详细介绍了数字高程模型（DEM）的生成方法，包括插值技术（如反距离加权IDW、克里金插值）和不规则三角网（TIN）的构建与应用，用于地形分析和三维可视化。 第五章：地理信息系统（GIS）与制图综合 本章将遥感数据处理成果与GIS平台相结合，完成最终的地图产品输出与空间分析。 GIS数据管理与编辑： 介绍了矢量和栅格数据的导入、编辑、属性数据库管理（如空间连接、属性查询）等GIS核心操作。 空间分析与建模： 演示了如何利用GIS工具进行缓冲区分析、叠加分析、网络分析等基础空间运算，为资源评估和规划决策提供数据支持。 地图设计与要素表达： 阐述了地图制图学的基本原则，包括要素的选择、概括（综合化）和符号化设计。重点讨论了如何根据地图用途（如专题图、地形图）选择合适的颜色方案、注记样式和比例尺。 数据质量评估： 介绍了评估最终地图产品空间精度和属性精度的常用指标（如RMSE），以及数据源的追溯性管理。 本书结合大量的实际案例数据和软件操作流程截图，力求理论与实践紧密结合，使读者能够快速掌握从获取、处理到最终制图的全套技术链条。

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这本书在处理现代测量技术与传统方法的融合上，展现出一种难得的中庸之道。我们都知道，测绘领域正在经历数字化和自动化的巨大变革，但很多教材要么过度沉迷于最新的无人机倾斜摄影或激光雷达扫描的炫酷技术，却对支撑这些技术的底层原理语焉不详；要么就是固守着经典的地籍测量规范，对新工具的接入持保守态度。然而，这本书巧妙地找到了一个平衡点。它用大量的篇幅扎实地讲解了传统的高程拟合和平面控制网的建立原理，这些是基石。然后，它并没有直接跳转到最新的三维重建流程，而是用了一整个章节专门讨论如何将不同精度、不同时间采集的异构数据源进行系统化的“对齐”和“融合”。这种对“信息兼容性”的关注，体现了作者超越了单纯工具教学的视野，更像是培养一种系统性的数据整合思维。这对于未来处理复杂、多源数据的项目来说，是极其宝贵的经验总结。

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从宏观角度来看，这本书的整体叙事结构具有很强的时代洞察力。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部测绘技术演进史的缩影。作者似乎深知，测绘学的核心价值在于“定位”与“表征”，而表达这种定位和表征的方式，随着技术的发展而不断迭代。在探讨地形图绘制的规范时，他追溯了早期等高线绘制的难点和演变路径；而在讨论到现代高精度定位时，他流畅地过渡到了空间参考系统的建立和维护，强调了时间维度在现代测量中的重要性。这种对技术“历史背景”和“未来趋势”的把握，使得阅读过程充满了启发性。我感觉自己不是在学习一套孤立的技术，而是在理解一个学科如何不断应对人类对空间信息获取精度和效率要求的提高。这种兼具历史厚重感与前瞻性视野的论述风格，使得这本书的价值远远超出了普通教材的范畴，更像是一部行业发展趋势的纲领性文件。

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这本书的装帧设计着实让我眼前一亮，封面那种深沉的墨绿色调，配上烫金的字体，散发着一种沉稳而专业的学府气息。初次上手，就能感受到纸张那种略带纹理的质感，不是那种廉价的铜版纸，拿在手里很有分量，让人觉得这是一本值得细细研读的工具书。内页的排版也相当考究，字体的选择清晰易读，段落间的留白处理得当，即便是长时间阅读也不会感到视觉疲劳。特别是那些复杂的公式和图示部分，印刷的清晰度和色彩的还原度都非常出色，对于涉及几何关系和空间想象的理论阐述，这种细节上的把控至关重要。我注意到书中引用的案例和图表来源标注得很规范，显示出编纂者在资料搜集和整理上的严谨态度。侧边部分，作者还精心设计了一些学习导读的小提示，像是给读者指明了阅读的重点方向，这种人性化的设计在专业教材中并不多见，极大地提升了阅读的效率和体验。整体来看，这本书在视觉传达和物理质感上，已经为读者提供了一个非常良好的开端，让人对接下来的理论学习充满了期待。

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说实话，这本书的习题设计是相当“硬核”的，对于提升实际操作能力绝对是把好关。我做完第三章末尾的综合计算题时，几乎要重新翻阅前面的所有笔记和参考公式。这些题目绝不是简单的公式套用，它们往往模拟了实际测量中可能遇到的各种“陷阱”：比如数据不完整、存在明显的系统误差源，或者需要自行判断采用哪种平差模型。难度设置上，它明显倾向于培养读者的批判性分析能力，而不是培养一个只会按键的机器操作员。更有意思的是，书后附带的“拓展阅读建议”和“软件应用模块（虽然书里没有直接提供软件代码，但描述了软件需要实现的核心逻辑）”部分，非常清晰地指明了理论与软件实现之间的桥梁。这让读者在学完理论后，能够清晰地知道下一步应该如何将这些数学步骤转化为计算机可以执行的指令集，极大地拓宽了学习的深度和广度。

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我花了整整一个周末的时间，尝试消化了前三章的内容，最大的感受就是作者在知识体系的构建上，采取了一种近乎“搭积木”式的递进逻辑。他没有急于抛出那些高深的数学模型，而是从最基础的误差理论和数据采集的物理过程入手，步步为营地建立起一个稳固的认知框架。特别是关于坐标系变换和投影原理的那几个章节，以往读其他资料时总是感觉云里雾里，但这本书通过一系列形象化的比喻——比如把地球想象成一个不规则的“土豆”需要用数学“工具”去“修整”——使得抽象的概念瞬间变得具象化。随后的内容，在讲解数据处理算法时，更是展现了其深厚的工程实践背景。算法的推导过程详略得当，既保留了数学推导的严谨性，又避免了过度冗余的符号堆砌，让人能真正理解“为什么”要用这个方法，而不是死记硬背公式本身。对于我这种需要将理论应用于实际工程项目的从业者来说，这种强调实践逻辑的阐述方式，比纯粹的理论灌输要高效得多。

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还没怎么复习如何破

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马上要考了攒人品

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