信息融合理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:何友^ 王国宏^ 关欣等

出品人:

页数:575

译者:

出版时间:2010-3

价格:89.00元

装帧:

isbn号码:9787121103230

丛书系列:

图书标签:

• 融合
• 信息融合
• 数据融合
• 人工智能
• 机器学习
• 传感器
• 多源信息处理
• 决策支持系统
• 模式识别
• 信号处理
• 智能系统

《遥感影像解译与数据挖掘》 本书深入探讨了遥感影像数据的处理、分析与应用，聚焦于如何从海量遥感数据中提取有价值的信息，并将其转化为实际应用。内容涵盖遥感影像的获取、预处理、特征提取、分类与识别，以及大数据时代背景下遥感数据挖掘的关键技术与方法。 第一部分：遥感影像基础与预处理 本部分首先介绍了遥感的基本原理，包括电磁波与地物的相互作用、遥感传感器的类型与工作方式、以及遥感影像的几何特性和辐射特性。随后，详细阐述了遥感影像的预处理技术，这是进行后续影像解译与数据挖掘的前提。内容包括： 几何校正： 介绍不同类型的几何畸变（如平台畸变、地形畸变、传感器畸变）及其校正方法，包括辐射度量学（Radiometric Calibration）、辐射定标（Radiometric Correction）、几何校正（Geometric Correction）等，重点讲解了大地测量控制点（Ground Control Points, GCPs）的选择与应用，以及正射校正（Orthorectification）的原理与流程。 辐射校正： 阐述了如何消除大气、地形等因素对地物反射率的影响，使不同时间、不同地点获取的影像具有可比性。涵盖了大气校正（Atmospheric Correction）的模型与算法，如 FLAASH、QUAC 等，以及地形引起的辐射畸变校正（Topographic Radiometric Correction）。 影像增强： 介绍多种影像增强技术，旨在改善影像的视觉效果，突出地物特征，便于人工判读和自动化解译。包括对比度拉伸（Contrast Stretching）、直方图均衡化（Histogram Equalization）、空间滤波（Spatial Filtering，如高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波）等，以及色彩增强与假彩色合成（False Color Composite）的应用。 影像融合： 探讨了如何将多源、多时相、多分辨率的遥感影像进行融合，以获得更丰富、更全面的地物信息。重点介绍了 IHS 变换（Intensity-Hue-Saturation Transformation）、PCA 融合（Principal Component Analysis Fusion）、小波变换（Wavelet Transform）等经典的融合方法，并讨论了针对不同应用场景的融合策略。 第二部分：遥感影像特征提取与解译 本部分将重点放在如何从预处理后的遥感影像中提取能够代表地物特性的信息，并结合这些信息进行影像解译。 光谱特征提取： 深入分析地物在不同光谱波段的反射特性，介绍多种光谱指数（Spectral Indices）的计算与应用，如 NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）、NDWI（Normalized Difference Water Index）、SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）等，并讲解了光谱曲线分析（Spectral Curve Analysis）在识别不同地物类型中的作用。 纹理特征提取： 探讨了纹理特征在区分同类但形态不同的地物、识别细小地物等方面的重要性。详细介绍了灰度共生矩阵（Gray Level Co-occurrence Matrix, GLCM）方法，包括对比度（Contrast）、相关性（Correlation）、能量（Energy）、同质性（Homogeneity）等纹理统计量的计算与应用。此外，还将介绍其他纹理描述方法，如傅里叶变换（Fourier Transform）和 Gabor 滤波器（Gabor Filter）。 形状与空间特征提取： 介绍如何利用影像的几何形态信息和地物间的空间关系进行解译。包括边界提取（Boundary Extraction）、形状描述（Shape Descriptors，如面积、周长、紧凑度、偏心率等）以及空间格局分析（Spatial Pattern Analysis），如邻域分析、连接性分析等。 目视解译与自动化解译： 结合上述特征，介绍遥感影像的目视解译原则与方法，包括解译要素（如影像色调、纹理、形状、大小、背景、阴影、分布等）的应用。同时，引入自动化解译技术，介绍基于对象（Object-Based Image Analysis, OBIA）和基于像素（Pixel-Based Image Analysis, PBIA）的分类方法，以及决策树（Decision Tree）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）等常用分类算法在遥感影像解译中的应用。 第三部分：遥感数据挖掘与应用 本部分将聚焦于大数据时代的遥感数据挖掘技术，以及遥感数据在多个领域的具体应用。 遥感数据挖掘技术： 机器学习与深度学习在遥感中的应用： 详细介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNNs）等深度学习模型如何用于遥感影像的分类、目标检测、语义分割等任务。讨论了迁移学习（Transfer Learning）和数据增强（Data Augmentation）在处理遥感数据时的优势。 时空数据挖掘： 针对遥感影像的时序性特点，介绍如何挖掘地物的时间变化规律，例如地物类型的动态监测、变化检测（Change Detection）算法，如图像差值法（Image Differencing）、变化向量分析（Change Vector Analysis, CVA）等。 关联规则挖掘与聚类分析： 探讨如何从海量遥感数据中发现地物属性之间的潜在关联，以及如何对地物进行无监督的分类和区域划分。 遥感数据应用实例： 土地利用/土地覆盖（LULC）变化监测： 介绍如何利用遥感影像分析城市扩张、森林砍伐、湿地变化等，为区域可持续发展提供决策支持。 环境监测与灾害评估： 阐述遥感在监测空气污染、水体富营养化、森林火灾、地震、洪水等自然灾害中的应用，以及如何利用其进行灾情评估与救援指挥。 农业生产与精准农业： 讲解遥感技术如何用于作物长势监测、病虫害预警、土壤肥力评估，助力实现精准灌溉、施肥和产量预测。 城市规划与资源管理： 介绍遥感在城市基础设施建设监测、城市热岛效应分析、水资源、矿产资源等领域的应用。 地质与矿产勘探： 讨论遥感影像如何辅助识别地质构造、矿产信息，提高勘探效率。 本书旨在为读者提供一个系统、全面的遥感影像解译与数据挖掘的学习框架，帮助科研人员、工程师以及相关领域的学生掌握先进的技术方法，并能将其有效地应用于解决实际问题。

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这本《信息融合理论及应用》真是让人眼前一亮，特别是它对复杂系统建模和决策支持的深入剖析。我记得当初挑选这本书时，就是冲着它名字里那个“融合”二字去的，希望能找到一套系统的方法论来处理我手头项目中那些来自不同传感器、具有不同可靠性的数据流。这本书没有让我失望，它从信息论的基础出发，逐步构建起贝叶斯网络、卡尔曼滤波，乃至更高级的D-S证据理论框架。尤其是关于不确定性处理的部分，作者的讲解深入浅出，将那些原本晦涩的数学公式与实际的工程问题紧密结合起来。比如在无人机导航定位那一章，它详细阐述了如何将GPS、惯性测量单元（IMU）和视觉里程计的数据进行最优融合，实时估计出高精度的姿态和位置。这不仅仅是理论的堆砌，更是大量工程实践经验的结晶。我特别欣赏它在章节末尾设置的“案例分析”环节，那些贴近实际的例子，比如雷达和红外图像的早期预警融合，极大地帮助我理解抽象概念的落地应用。读完后，感觉自己对如何构建鲁棒、可靠的信息处理系统有了全新的认识，对于从事智能制造、自动驾驶或者复杂监控领域的专业人士来说，这本书无疑是一本不可多得的工具书和参考手册。

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说实话，我以前接触过几本关于数据融合的书籍，大多停留在数学推导层面，读起来枯燥乏味，让人很难坚持下去。但《信息融合理论及应用》的叙事方式非常独特，它更像是一位经验丰富的老工程师在向你娓娓道来他的“独门秘籍”。这本书的结构设计非常精妙，它没有一开始就抛出复杂的数学模型，而是先用大量的直观图示和类比，将“信息冗余”、“信息互补”这些核心概念掰开揉碎了讲清楚。我尤其喜欢它对“信息熵”在融合过程中的角色解释，不再是单纯的数学指标，而是被赋予了衡量信息价值和系统可靠性的实际意义。书中对不同融合层次的划分也极为清晰：从底层的数据预处理到中层的特征级融合，再到高层的决策级融合，每一步的逻辑衔接都非常顺畅自然，让人能够循序渐进地掌握整个流程。对于我这种希望将理论知识转化为实际解决方案的工程师来说，它提供了清晰的路线图。我甚至可以把它当作一本高级技术教程来用，里面穿插的算法流程图，清晰到可以直接照着代码实现。它成功地弥补了学术界和工业界之间在知识传递上的鸿沟。

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这是一本激发思考的书籍，它迫使我重新审视过去对“准确性”的理解。在阅读《信息融合理论及应用》的过程中，我意识到，在信息爆炸的时代，信息融合的核心目标已经从单纯地追求“更高精度”转向了构建“更可信赖的认知”。书中关于“一致性检验”和“偏见处理”的章节尤其发人深省。很多时候，不同的信息源可能在数值上非常接近，但其背后的潜在偏倚却可能导致灾难性的决策失误。这本书详尽地介绍了如何通过模型检验和交叉验证来识别和量化这些系统性的不确定性。它的观点非常超前，强调了将人的主观知识（专家经验）通过恰当的数学框架纳入融合过程的重要性，这在很多纯粹依赖数据的算法中是被忽略的。我尤其欣赏作者在讨论未来趋势时所展现的洞察力，比如对深度学习在特征提取后如何与传统概率框架进行有效衔接的探讨，为我们这些身处前沿研究的探索者指明了方向。这本书不仅仅传授了“如何做”，更重要的是教会了我们“为什么这么做”以及“未来该怎么做”。

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从装帧和排版来看，这本书的用心程度可见一斑，即便是作为一本技术专著，它的可读性也远超预期。字体大小适中，公式排版清晰规范，大量的图表设计精良，有效地辅助了对抽象概念的理解。我记得最清楚的是它关于“多目标跟踪”中数据关联问题的处理章节，通常这是信息融合领域的一个难点，书中通过详细的流程图和伪代码，将JPDA（联合概率数据关联）算法的每一步都做了详尽的分解，即便是初次接触这个概念的读者也能大致把握其核心逻辑。这种对细节的关注，体现了作者对读者学习体验的尊重。此外，书中提供的参考书目和相关文献索引也极其详尽和权威，为我后续的深入研究开辟了多条可靠的路径。总而言之，这本书不仅仅是一本理论教材，更像是一个经过精心策划和打磨的知识库，能够持续为专业人士提供价值和支持。它在学术深度、工程实用性以及可读性之间找到了一个绝佳的平衡点。

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这本书给我的感觉是极其“厚重”且“全面”，它不是那种只关注某一种特定算法的专著，而是一本试图覆盖信息融合领域全景的百科全书。我花了大量时间去研究其中关于“证据理论”和“模糊逻辑”如何与经典概率方法并存和互补的部分。作者并没有偏袒任何一种理论，而是客观地分析了它们各自的适用场景和局限性。例如，在处理那些既有噪声又有模糊判断的传感器数据时，传统的卡尔曼滤波往往力不从心，而书中提出的基于模糊集合的融合策略，提供了一个非常实用的替代方案。书中对于不同融合算法的性能对比分析也做得非常到位，不仅仅是理论上的最优性比较，还考虑了计算复杂度、实时性等实际工程约束条件。这使得我们在进行系统设计时，能够做出更加务实的选择，而不是盲目追求最前沿但可能不适合当前环境的算法。坦白说，要完全消化这本书的内容需要时间和毅力，但每深入一层，都会感到自己的知识储备和解决复杂问题的能力得到了显著提升。

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