地理信息系统(下卷)

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出版者:电子工业出版社
作者:朗利 编
出品人:
页数:411
译者:唐中实
出版时间:2004-9
价格:79.00元
装帧:简裝本
isbn号码:9787121003370
丛书系列:
图书标签:
  • 经典
  • gis
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  • 测绘科学
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具体描述

本书由90多位成就卓著的GIS学者撰写而成,是目前GIS领域引用最多的参考书,也是对GIS多年来发展的一个总结。全书包括原理、技术、管理与应用四篇内容,系统阐述了GIS的科学概念、科学渊源、学术观点、基本原理、支撑技术以及管理与应用方法,全面展示了20世纪90年代以来GIS领域所取得的主要成就,并深入剖析了GIS的未来发展趋势。本书分为上下两卷,上卷共40章,下卷共32章。上卷系统阐述了GIS的原理与技术方法,下卷全面介绍了GIS的管理与应用方法。

本书可供与GIS相关的教学和科研人员参考,也可供对GIS感兴趣的其他人员参考。

《遥感原理与应用》 内容简介 本书系统阐述了遥感科学的基本原理、关键技术及其在现代地球科学与资源环境监测中的广泛应用。全书内容覆盖了从遥感基础理论到前沿技术实践的多个层面,旨在为读者提供一个全面而深入的遥感知识体系。 第一部分 遥感基础理论 本部分构建了理解遥感系统的理论基石。首先,详细介绍了电磁波谱与地物相互作用的物理基础,重点解析了辐射传输理论,包括大气对电磁波的吸收、散射和透射过程,以及地表目标的辐射特性(反射率、发射率等)。清晰地阐述了遥感的基本概念,如空间分辨率、光谱分辨率、辐射分辨率和时间分辨率,以及它们对遥感数据获取和应用的影响。 随后,深入探讨了遥感系统的构成要素,包括传感器原理、平台选择(卫星、航空、无人机)和数据获取流程。详细分析了被动遥感与主动遥感的主要区别与特点,尤其对微波遥感和激光雷达(LiDAR)的工作机理进行了重点讲解。 第二部分 遥感数据获取与预处理 此部分聚焦于遥感数据的实际操作与质量控制。首先,系统梳理了主流遥感传感器的数据特性,如TM/ETM+、Landsat OLI、Sentinel系列(MSS, OLI, SAR)以及高光谱成像仪的数据结构和信息内容。对不同波段组合(如假彩色合成、真彩色合成)的应用场景进行了详尽的说明。 数据的预处理是确保后续分析准确性的关键步骤。本书详细介绍了辐射定标(从数字值到地表反射率或亮度温度的转换)、几何校正(系统误差和随机误差的消除,包括绝对定位精度和相对定位精度的提升)以及大气校正的各种模型与方法(如辐射传输模型、半经验模型、图像恢复法等)。针对合成孔径雷达(SAR)数据,专门阐述了后向散射机理、极化技术以及相干性分析等特有预处理流程。 第三部分 遥感图像的分析与信息提取 这是本书的核心应用部分,涵盖了从基础图像处理到复杂信息提取的全过程。 图像增强与变换: 讲解了多种图像增强技术,包括灰度变换(直方图拉伸、均衡化)、空间域滤波(平滑滤波、锐化滤波),以及在光谱域的变换技术,如主成分分析(PCA)和特征空间分析(如NDVI、NDWI等植被和水体指数的计算及其物理意义的深化)。 图像分类技术: 详细对比和阐述了监督分类(如最大似然法、支持向量机SVM、随机森林RF)和非监督分类(如K-均值聚类、ISODATA)的原理、适用条件和操作流程。特别地,引入了面向对象(OBIA)的分类方法,探讨其如何克服基于像素分类的局限性,实现更精细的地物提取。 特征提取与建模: 重点介绍了利用遥感数据进行定量反演的技术。在水文气象方面,讲解了利用热红外数据反演地表温度(LST)和利用微波数据反演土壤湿度的方法。在植被监测方面,深入探讨了植被指数的局限性、叶面积指数(LAI)、叶绿素含量(CHL)和凋亡指数的遥感反演模型及不确定性分析。对于SAR数据,阐述了纹理特征分析、地表粗糙度与后向散射系数的关系。 第四部分 遥感应用领域深化 本部分将理论与技术应用于具体的地理环境监测领域。 资源与环境监测: 详细介绍了遥感在土地利用/覆被变化监测中的应用,包括变化检测的常用方法(图像代数法、分类后比较法)。深入分析了森林资源清查(生物量估算、火灾监测、病虫害早期识别)、农业估产(作物长势监测、产量预测)和水体监测(富营养化分析、水质参数反演)的技术路线。 城市与基础设施监测: 探讨了高分辨率遥感在城市规划、违章建筑监测、城市热岛效应分析中的应用。重点介绍了三维信息获取(利用立体像对和DSM/DTM的生成),以及如何利用遥感数据进行基础设施(如道路、管线)的巡检与评估。 灾害评估与应急响应: 阐述了遥感技术在洪涝、地震、滑坡等自然灾害发生前、中、后的关键作用。包括灾害影响范围的快速提取、灾情严重程度的量化评估,以及利用多源数据进行灾后恢复重建的规划支持。 第五部分 遥感数据融合与高级主题 本部分展望了遥感技术的前沿发展。系统介绍了数据融合的理论框架,包括在像素级、特征级和决策级进行多源数据(如光学与SAR、高光谱与多光谱)信息集成的技术和优势。 同时,简要介绍了高光谱遥感数据的处理流程,包括维数约减(如MNF变换)和纯净像元提取技术。最后,探讨了深度学习(如卷积神经网络CNN)在遥感图像解译和复杂地物识别中的最新进展和挑战。 本书结构严谨,理论与实践并重,配有丰富的实例和专业图示,是地理信息科学、环境科学、资源管理及测绘工程等相关专业学生和科研人员的理想参考书。

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