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出版者:

作者:Dorak, M. Tevfik 编

出品人:

页数:333

译者:

出版时间:2006-6

价格:$ 103.96

装帧:

isbn号码:9780415377348

丛书系列:

图书标签:

• Real-time PCR
• qPCR
• 分子生物学
• 基因表达
• 核酸检测
• 生物技术
• 医学诊断
• 实验技术
• PCR技术
• 生物化学

好的，这是一本名为《高光谱遥感数据处理与应用》的图书简介，内容详实，不涉及实时荧光定量PCR（Real-time PCR）的相关信息。 --- 图书名称：《高光谱遥感数据处理与应用》 摘要 本书全面深入地探讨了高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）技术的原理、数据获取、预处理、信息提取以及在多个关键领域中的实际应用。面对日益增长的高维、海量高光谱遥感数据，本书旨在提供一套系统化、流程化的理论框架和实用操作指南。内容覆盖从基础光谱物理到复杂反演模型构建的全过程，特别侧重于数据降维、噪声去除、物质组分反演及环境监测中的前沿技术。本书结合最新的遥感技术进展和实际案例分析，是遥感科学家、环境工程师、地理信息系统（GIS）专业人士以及相关专业研究生的重要参考资料。 第一部分：高光谱遥感基础理论与数据获取 第一章：高光谱遥感概述与发展历程 本章首先界定高光谱遥感（HSRS）与多光谱遥感的核心区别，阐述其在电磁波谱中的定位及其优势——捕获地物材料的精细光谱特征。详细梳理了高光谱技术从早期实验室光谱测量到航空、卫星平台发展的历史脉络。重点讨论了光谱分辨率、空间分辨率和辐射分辨率对数据应用价值的影响，并对当前主流的高光谱传感器（如AVIRIS、Hyperion、EnMAP、PRISMA等）的成像机制和技术规格进行对比分析。 第二章：光谱学基础与地物反射光谱特性 深入剖析电磁波与物质的相互作用机制，包括吸收、反射、透射和散射。本章详细介绍了常见地物（植被、土壤、水体、矿物、大气组分）的典型反射光谱曲线特征，解释了特征吸收带、反射峰和平台区等关键判读要素的成因，特别是植被的“红边”位置及其生物物理意义。同时，探讨了不同环境因素（如大气条件、观测几何、内部结构）如何影响地物的真实反射光谱，为后续的数据校正奠定理论基础。 第三章：高光谱数据获取与辐射定标 本章聚焦于高光谱数据的实际获取流程。系统介绍传感器内部的辐射测量原理，包括积分球、太阳跟踪器和辐射基准等校准技术。详述了辐射定标的两个关键步骤：仪器响应定标（将原始数字量DN值转换为表观辐射亮度TOA）和大气校正（将TOA辐射亮度转换为地表反射率BOA）。深入讲解了常用的辐射传输模型（如MODTRAN、6S模型）及其参数设置，确保数据质量的准确性和可比性。 第二部分：高光谱数据预处理与分析方法 第四章：高光谱数据预处理与质量控制 高光谱数据维度高、数据量大，预处理是应用的关键前提。本章系统阐述了常见的数据预处理流程，包括：几何校正（配准与正射校正）、噪声去除（如MNF变换、Savitzky-Golay滤波）、缺失值填充与异常值剔除。着重介绍如何利用波段间相关性和空间信息来识别和抑制传感器特有的噪声模式，并提供了一套标准化的数据质量评估指标体系。 第五章：维度灾难与数据降维技术 高光谱数据面临“维数灾难”的挑战，即在有限样本下，高维空间中的统计特征不易提取。本章全面对比了数据降维的策略： 1. 特征选择（Feature Selection）：基于光谱特征重要性（如熵、信息增益、波段相关性）或应用特定指数（如NDVI的泛化）。 2. 特征提取（Feature Extraction）：重点讲解了最小噪声最大方差（MNF）变换、主成分分析（PCA）的原理与局限性，以及判别分析在分类任务中的应用。探讨了如何基于目标应用选择最优的降维方法，以在信息损失最小化和计算效率最大化之间取得平衡。 第六章：光谱信息提取与解混混淆（Spectral Unmixing） 针对混合像元问题，本章详细介绍了光谱信息提取的理论与方法。首先梳理了分类方法的演变，从传统的监督/非监督分类到面向对象分类（OBIA）在高光谱数据中的应用。随后，深入讲解了光谱解混技术。核心内容包括：线性混合模型（LMM）和非线性混合模型的建立，端元（Endmember）的提取算法（如MVP、HH-MVC、AIMA等），以及组分丰度反演的迭代优化方法。通过实例展示了解混在精细农业和城市热岛分析中的强大潜力。 第三部分：高光谱遥感的关键应用领域 第七章：植被健康监测与生物物理参数反演 本章集中探讨高光谱技术在精准农业和生态监测中的应用。重点关注植被的光合色素（叶绿素、类胡萝卜素）、氮含量、水分含量以及叶面积指数（LAI）等关键生物物理参数的定量反演。详细介绍了基于经验指数、统计模型（如多元线性回归）、半经验模型（如Red-Edge指数）以及机理模型（如PROSAIL模型）的参数反演流程，并探讨了如何利用高光谱数据监测病虫害胁迫和营养缺乏的早期信号。 第八章：矿物勘探与地质制图 高光谱遥感在识别岩石和矿物方面具有不可替代的优势，因为它能捕捉到矿物晶格振动产生的特征吸收光谱。本章阐述了不同矿物（如黏土矿物、碳酸盐、铁氧化物）在可见光-短波红外（VNIR-SWIR）波段的特征吸收谱线。系统介绍了光谱角度制图（SAM）、靶区指数（Target Transformation/TCT）以及基于知识图谱的矿物识别方法。通过实际矿区案例，展示了高光谱数据在蚀变带识别和三维地质填图中的应用。 第九章：水体质量监测与大气遥感 高光谱数据能区分水体中不同的溶解有机物（CDOM）、叶绿素a以及悬浮物（CDOM, Chl-a, TSM）的细微光谱差异。本章介绍了水体固有光学性质的理论，并详细阐述了利用水体反演模型（如半解析模型）进行水质参数定量反演的方法。此外，探讨了高光谱在大气遥感中的前沿应用，包括对气溶胶光学厚度（AOD）、水汽分布以及痕量气体（如$ ext{CO}_2, ext{CH}_4$）的探测技术。 第四部分：新技术与展望 第十章：深度学习在高光谱遥感中的前沿应用 随着计算能力的提升，深度学习方法正革新高光谱数据分析。本章介绍了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）在光谱分类和特征提取中的优势。重点探讨了如何利用三维卷积（3D-CNN）同时融合空间信息和光谱信息，有效应对“小样本、高维度”的挑战。讨论了迁移学习在解决不同传感器或不同研究区域数据差异性问题上的应用潜力。 第十一章：时空融合与数据融合策略 为了克服单一高光谱数据在空间或时间分辨率上的局限性，本章探讨了高光谱与其他遥感数据（如高分辨率多光谱、LiDAR）的融合策略。详细介绍了基于模型的融合（如光谱解混与空间细化）和基于数据驱动的融合（如深度学习超分辨率）技术。讨论了时间序列高光谱数据的处理，以捕捉地表过程的动态变化。 附录 附录 A：常用光谱处理软件（如ENVI, Python库）操作指南 附录 B：高光谱遥感术语表 附录 C：精选地物标准光谱库 --- 本书特色： 1. 理论与实践紧密结合： 既有深入的光谱物理和辐射传输理论讲解，又包含了大量基于实际案例的算法流程和结果分析。 2. 覆盖数据全生命周期： 系统涵盖了从原始数据采集、辐射定标、预处理、降维、信息提取到最终应用的全过程。 3. 前沿技术聚焦： 专门设立章节介绍深度学习、光谱解混等当前研究热点，保证内容的先进性。

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翻开这本书的时候，我原以为会是一本标准的、侧重于操作指南的参考手册，但事实证明，我的预判完全错了，它更像是一部充满哲学思辨的学术随笔，只不过载体是生命科学的某个特定领域。 它的叙事节奏非常缓慢而沉稳，每深入一层分析，都伴随着对既有认知体系的审视和挑战。 我特别欣赏作者那种批判性的思维方式，他没有把某些被奉为圭臬的技术视为不可动摇的真理，而是反复追问“为什么是这样？”、“有没有更好的解释？”。 这种对知识边界的不断试探，极大地拓宽了我的思维维度。 书中引用的文献和案例背景介绍得非常详尽，仿佛作者是特意搭建了一个宏大的历史舞台，让读者去观察这项技术是如何在历史的洪流中逐渐成型、演变，最终占据重要地位的。 这种宏观的历史观，让我不再仅仅关注于实验的“术”的层面，而是开始思考其背后的“道”——即科学方法论的本质。 读完之后，我感觉自己像是在参与了一场盛大的思想辩论，每一个观点都掷地有声，引人深思，对于提升个人的学术思辨能力有着不可替代的作用。

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这部书真是让人眼前一亮，尤其是对于那些对分子生物学前沿技术有着强烈好奇心的读者来说，它无疑是一剂强心针。 我得说，作者在构建叙事框架上展现了非凡的功力，他并没有拘泥于枯燥的实验步骤，而是巧妙地将复杂的生物学原理融入到引人入胜的故事情节之中。 想象一下，每一次成功的扩增曲线背后，都隐藏着人类对生命奥秘孜孜不倦的探索历程。 书中对那些关键性的发现和突破性进展的描绘，简直像是精彩的纪录片镜头，让人身临其境地感受到科学家们攻克难关时的那种激动与坚韧。 此外，作者对技术原理的阐释，绝非简单的教科书式罗列，而是充满了类比和生动的解释，即便是初次接触这个领域的读者，也能迅速抓住核心概念，理解其中的精妙之处。 尤其值得称赞的是，书中对于数据解读的深入剖析，那种抽丝剥茧、层层递进的逻辑推理，让我对如何科学地看待实验结果有了全新的认识。 这种将理论深度与阅读趣味性完美结合的尝试，使得整本书读起来酣畅淋漓，完全没有一般专业书籍那种沉闷感，反而像是在与一位博学而又风趣的导师进行一场深入的学术漫谈，让人受益匪浅，意犹未尽。

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这本书的排版和设计本身就透露出一种典雅而克制的学术气质，白色的纸张，恰到好处的留白，让人在阅读时能够保持高度的专注。 但真正让我沉醉其中的，是作者对于实验设计艺术的深刻描绘。 他不仅仅是告知我们“如何做”，更是探讨了“为什么这样设计才是最优解”。 令人印象深刻的是其中对“灵敏度与特异性”这对永恒矛盾的探讨，作者通过一系列精妙的对比案例，展现了工程师和科学家们为了平衡这两者所付出的心血和智慧。 书中穿插的一些手绘图示，虽然简单，却精准地捕捉了现象的本质，比那些冗长复杂的文字描述要有效得多，充分体现了“少即是多”的设计哲学。 整体来看，这本书像是一本高规格的设计师手册，它教会的不是具体的施工图，而是如何从美学和功能性的角度去构建一个完美的实验体系，对于提升个人在方法学层面的审美趣味和严谨性，具有极大的启发作用。

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我是在一个灵感枯竭的时期偶然接触到这本书的，原以为它会提供一些即时的技术解决方案，结果却发现它提供的是一种全新的“观看世界”的视角。 作者在章节的过渡部分，经常会插入一些关于“技术伦理”和“未来展望”的思考片段，这些片段虽然不直接涉及核心技术细节，却极大地丰富了阅读体验的层次感。 特别是关于数据共享和标准化带来的潜在影响的讨论，让我开始跳出实验室的局限，去思考这项技术在全球科学共同体中的宏观角色。 书中对不同实验平台之间兼容性问题的分析，展现了作者对行业生态的深刻洞察，他预见了许多未来可能出现的整合与冲突。 这种超越当前技术限制的战略性思考，使得这本书读起来具有极强的“前瞻性”。 它不是一本教你如何操作的工具书，而是一本启发你如何思考“下一步该去哪里”的导航图，非常适合那些志在引领技术发展方向的研究人员和学者。

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说实话，这本书的阅读体验是相当“硬核”的，它没有丝毫迎合非专业读者的意图，而是以一种近乎严苛的精确度，将复杂的数学模型和生物化学反应细节铺陈开来。 这对于习惯了轻松阅读的我来说，初期颇具挑战性，需要反复咀嚼才能消化吸收其中的信息量。 然而，一旦适应了这种高密度的信息流，你会发现其内在的逻辑严密性简直无懈可击，仿佛一座精密的钟表，每一个齿轮的咬合都完美无缺。 作者在处理那些关键的动力学方程和热力学基础时，展现出了惊人的数学功底，将原本抽象的公式与实际的分子行为紧密联系起来，使得那些原本令人望而却步的数学推导，也变得可以被理解和欣赏。 这本书更像是为那些已经具备扎实基础，并渴望深入到理论核心的“硬核玩家”量身定做的。 读这本书的过程，与其说是阅读，不如说是一次深入的认知挑战，它强迫你调动所有已有的知识储备，去参与到这场知识的“极限运动”中，最终带来的成就感是其他轻松读物无法比拟的。

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