地震成像新方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:石油工业出版社

作者:王勇

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2005-01-01

价格:28.0

装帧:

isbn号码:9787502149376

丛书系列:

图书标签:

• 地震学
• 地震成像
• 地球物理
• 反演
• 数值模拟
• 波传播
• 断层结构
• 深部结构
• 数据处理
• 成像算法

好的，这是一份关于《数字信号处理在遥感技术中的应用》的图书简介。 --- 图书简介：《数字信号处理在遥感技术中的应用》 引言：现代遥感的数据洪流与信号处理的必然性 在二十一世纪的今天，地球观测已不再是简单的目视判读，而是依赖于高精度、高分辨率的遥感系统。从气象卫星的微波辐射计到高光谱成像仪，再到合成孔径雷达（SAR）系统，每一套遥感平台都在持续不断地采集着海量的电磁波数据。这些原始数据，本质上都是特定频段上的电磁信号在地球表面的反射、散射或辐射的记录。如何将这些原始的、充满噪声和冗余信息的“数据洪流”转化为可理解、可量化的地理空间信息，是现代遥感科学的核心挑战。 《数字信号处理在遥感技术中的应用》正是这样一部专注于填补理论与实践鸿沟的专业著作。本书深刻认识到，遥感系统从信号的捕获、传输、到最终的图像形成和信息提取，每一步都离不开扎实的数字信号处理理论的支撑。本书不追求对遥感硬件的详尽描述，而是将视角聚焦于“信号”本身，探讨如何运用先进的数学工具和计算方法，优化遥感数据的质量，增强信息的提取效率。 第一部分：遥感数据的信号基础与预处理（第1章至第4章） 本书的开篇奠定了坚实的信号处理基础，并将其与遥感应用的特定需求紧密结合。 第1章：遥感中的信号源与数字化 详细阐述了电磁波在遥感过程中的物理传输模型，重点分析了信号源（如太阳辐射、地物自身热辐射）的统计特性，以及不同类型传感器（光学、微波、激光雷达）所捕获信号的本质差异。本章深入探讨了信号的采样定理在遥感领域（如林奈特-香农采样定理在多维遥感数据重建中的应用）的特殊约束和挑战。 第2章：噪声的建模与抑制 遥感数据不可避免地受到系统噪声（如电子学噪声、量化噪声）和环境噪声（如大气湍流、电磁干扰）的影响。本章系统梳理了高斯白噪声、泊松噪声以及乘性噪声的数学模型，并重点介绍了基于统计的滤波器设计，如维纳滤波、卡尔曼滤波在时间序列遥感数据（如MODIS）去噪中的优化应用。 第3章：信号的变换域分析 傅里叶变换是信号处理的基石。本章不仅回顾了快速傅里叶变换（FFT），更深入探讨了小波变换（Wavelet Transform）在遥感图像中的优势。小波分析能够提供时间和频率（或空间和波数）的局部信息，这对于识别遥感图像中的边缘、纹理和奇异点至关重要，特别是在高分辨率光学和SAR图像的去噪与特征增强中展现出强大的能力。 第4章：辐射定标与几何校正的信号学视角 传统的定标多侧重于物理公式，而本书则从信号保真度的角度审视这一过程。本章将辐射定标视为一种频率响应校正，探讨如何利用系统脉冲响应函数来修正传感器对不同频率辐射的响应不一致性。在几何校正中，本书着重分析了图像配准中的互相关函数优化算法，以实现亚像素级的几何精度。 第二部分：高级信号处理技术在信息增强中的应用（第5章至第8章） 在完成基础的信号净化后，本书转向更高级的技术，以挖掘数据中蕴含的深层次信息。 第5章：高光谱数据中的盲源分离与特征提取 高光谱遥感数据是典型的“三维立方体”，其信号维度远超传统多光谱。本章将高光谱数据视为混合信号源，详细介绍了独立成分分析（ICA）和非负矩阵分解（NMF）等盲源分离技术，用于实现对地物光谱的精确解混，有效克服了混合像元问题。 第6章：合成孔径雷达（SAR）图像的相干性与成像算法 SAR作为主动遥感系统，其信号处理的复杂性极高。本章将SAR成像过程（如距离压缩、方位向聚焦）统一到匹配滤波理论框架下。重点分析了相位信息在干涉测量（InSAR）中的核心作用，包括相位解缠（Phase Unwrapping）中的拓扑学方法和稳健性估计，用以精确测量地表形变。 第7章：遥感数据的压缩与重建 随着遥感分辨率的提升，数据量呈指数增长。本章摒弃了传统的冗余编码方法，转而探讨基于信号稀疏性的压缩技术。内容涵盖了压缩感知（Compressed Sensing, CS）理论在遥感数据采集和传输中的前沿应用，讨论了如何通过优化测量矩阵和重建算法，在保证信息完整性的前提下，大幅降低数据冗律。 第8章：时序遥感数据的信号建模与变化检测 监测地表变化需要处理一系列时间序列数据。本章将时间序列分析视为信号滤波问题，引入了隐马尔可夫模型（HMM）和时间卷积网络（TCN）来捕捉地物状态的动态演变。变化检测则被视为信号残差分析，侧重于基于统计显著性的阈值确定方法，以区分真实的信号变化与随机噪声波动。 第三部分：前沿交叉与工程实现（第9章至第10章） 本书的最后部分将目光投向了当前遥感信号处理领域的前沿热点和工程实践。 第9章：深度学习框架下的信号表示学习 随着人工智能的兴起，信号处理正与深度学习深度融合。本章探讨了如何构建针对遥感信号特性的深度神经网络，例如，使用卷积网络（CNN）作为自适应滤波器组，实现端到端的特征提取，避免了传统手工设计滤波器的局限性。特别关注了在遥感数据超分辨率重建中，利用生成对抗网络（GAN）来合成高频细节信号的有效性。 第10章：实时处理与高性能计算的挑战 讨论了将复杂的信号处理算法从离线批处理转向实时处理的工程需求。内容涵盖了GPU加速、FPGA设计在遥感数据流处理中的应用，并提出了优化大型矩阵运算和快速变换算法的并行化策略，确保前沿信号处理技术能够适应现代遥感卫星的高速数据下传要求。 结语 《数字信号处理在遥感技术中的应用》不仅是一本理论教材，更是一本面向工程实践的指南。它系统梳理了从信号源头到最终解译的完整链条，强调了信号处理方法在提升遥感数据质量、挖掘深层信息中的不可替代作用。本书适合于遥感科学、地理信息系统、电子工程以及相关交叉学科的高年级本科生、研究生以及致力于提升遥感数据处理能力的科研人员和工程师阅读。通过本书的学习，读者将能够从“信号”的视角，构建起对现代遥感系统的深刻理解和驾驭能力。

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“地震成像新方法”这个书名，听起来就如同科幻小说中的一个章节标题，充满了对未知世界的探索与揭示。我一直对那些能够“穿透”地表、洞察地球内部构造的科学技术抱有浓厚的兴趣，而地震成像，正是这样一种令人惊叹的技艺。这本书的出现，让我对地质科学的最新进展充满了好奇。我非常想知道，这些“新方法”究竟是在哪些方面实现了“新”？是源于对地震波物理学更精深的理解，从而设计出更优化的成像算法？抑或是，它们利用了更先进的计算技术，比如高性能计算，来处理更加复杂的地球模型？我尤其关心的是，这些新方法是否能有效提高成像的精度和分辨率，尤其是在那些地质结构复杂、信息模糊的区域。书中会详细介绍如何克服这些挑战，提供更可靠的地质图像吗？我甚至可以想象，这本书可能会涉及一些前沿的交叉学科研究，比如如何将机器学习与地震成像相结合，或者如何利用大数据分析来发现新的地质规律。我还期待书中能够提供一些实际的应用案例，展示这些新方法在寻找地下能源、评估地震风险，甚至是研究地球演化等方面的巨大潜力。

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“地震成像新方法”这个书名，就像一个信号，预示着我们对地球内部的认识，正在进入一个崭新的阶段。我一直对那些能够“透视”地表的科学技术充满好奇，而地震成像，无疑是其中最引人入胜的一种。这本书的出现，让我对未来的地球科学探索充满了无限的憧憬。我非常想知道，这些“新方法”究竟是在哪些方面实现了“新”？是源于对地震波物理学更深层次的理解，从而开发出更优越的成像算法？抑或是，它们利用了更先进的计算技术，比如并行计算，来处理更加庞杂的地震数据集？我尤其关注的是，这些新方法是否能有效应对复杂的地质构造带来的挑战，比如断层、褶皱或者岩性变化剧烈的区域。书中会详细介绍如何克服这些困难，提供更清晰、更准确的地质模型吗？我甚至可以想象，这本书可能会引入一些前沿的科学思想，比如如何利用机器学习来辅助地震数据的解释，或者如何结合地球化学信息来提高成像的可靠性。我还期待书中能够包含大量的图例和实际案例，展示这些新方法在解决实际地质勘探难题、评估地震风险，甚至是地质能源开发等方面的应用价值。

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“地震成像新方法”——这个书名，在我看来，就像一把钥匙，预示着能够开启地球深处更多秘密的锁。我一直对那些能够“看见”地表之下复杂构造的科学技术充满敬畏，而地震成像，正是这样一种强大的工具。这本书的问世，让我对接下来的地球科学研究充满了期待。我迫切地想了解，这些“新方法”究竟带来了哪些突破？它们是否是基于更先进的数学理论，例如更精细的地球物理反演模型？或者，它们采用了更精密的仪器设备，来捕捉到更丰富、更准确的地震数据？我特别关注的是，这些新方法是否能够有效解决传统地震成像中存在的不足，比如在处理复杂地层结构时成像效果不佳，或者对微弱地下信号的识别能力有待提高。书中是否会详细阐述如何利用更广泛的地震波信息，比如体波和面波的联合反演，或者如何结合其他地球物理数据来提高成像的可靠性？我甚至猜测，这本书可能会介绍一些新兴的成像技术，比如基于人工智能的全自动成像解释，或者利用分布式传感技术来构建更加密集的三维地震探测网。我还期待书中能够包含丰富的实例，展示这些新方法在实际地质勘探、地震灾害预警，甚至是地球深部科学研究等领域的应用前景。

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这本书的名字听起来就充满了探索未知的魅力，“地震成像新方法”，单单是这个标题，就足以勾起我对地质科学以及地球内部奥秘的好奇心。我一直对那些能够“透视”地球深处的技术感到着迷，就像拥有了一双能够穿透岩石和地幔的眼睛。想象一下，通过分析地震波在地球内部传播的细微变化，我们就能绘制出一幅幅地球内部的三维图像，这本身就是一件多么令人惊叹的事情。这本书的出现，无疑为这个领域注入了新的活力，它可能揭示了前所未有的成像技术，能够让我们看到那些过去无法触及的区域，或者以前所未有的精度来观察地球的结构。我尤其期待了解这些“新方法”究竟是如何实现的，它们是基于更先进的数学模型、更精密的仪器设备，还是全新的数据处理算法？例如，是否有可能通过分析更复杂的地震波类型，比如体波之外的表面波，或者利用微弱的地表形变信息来辅助成像？亦或是，是否引入了机器学习或人工智能技术，来自动识别和解释海量的地震数据，从而大大提升成像的效率和准确性？这些问题都在我脑海中萦绕，迫切希望在书中找到答案。我猜想，这本书可能会深入探讨如何处理复杂的地质构造，比如倾斜的地层、断层带或者地幔的异质性，这些都是传统地震成像技术面临的巨大挑战。而“新方法”的出现，或许能够突破这些瓶颈，提供更清晰、更可靠的地球内部模型。我甚至可以想象，这本书的内容将不仅仅局限于理论的阐述，很可能还会包含大量的案例分析和实际应用，展示这些新方法在实际地震勘探、地震灾害预测，甚至是寻找地下矿产资源方面的巨大潜力。这本书的出现，让我对接下来的地球科学研究充满了期待。

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“地震成像新方法”这个书名，在我眼中，就像一本藏宝图的标题，预示着能够揭示地球深处珍贵秘密的地图绘制技巧。我一直对那些能够“透视”地表的科学技术抱有极大的热情，而地震成像，无疑是其中最为神秘且强大的存在。这本书的出现，让我对地球科学的未来充满了无限的遐想。我迫切地想知道，这些“新方法”究竟带来了哪些颠覆性的创新？它们是否基于对地震波传播机理更深层次的理解，例如考虑了更复杂的地球介质模型？或者，它们采用了更先进的数学工具，比如更高效的优化算法，来解决复杂的三维反演问题？我特别关注的是，这些新方法是否能有效提高成像的分辨率和精度，尤其是在那些地质结构复杂、信息提取困难的区域。例如，书中是否会介绍如何利用高频地震波，或者更精密的信号处理技术来捕捉到更细微的地层变化？我甚至可以想象，这本书可能会融入一些前沿的科学思想，比如利用大数据分析来挖掘潜在的地质信息，或者借鉴其他学科的先进技术来改进地震成像流程。我还非常期待书中能够提供一些实际的应用案例，展示这些新方法在寻找地下能源、评估地质灾害风险，甚至是探索地球深部生命等方面所展现出的巨大潜力。

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“地震成像新方法”——这个书名在我的阅读清单上留下了深刻的印象，它不仅仅是一个简单的标识，更像是一扇通往未知领域的大门。我对地球科学的热爱，源于对我们脚下这颗星球的好奇，而地震成像，正是解开地球内部构造之谜的最有力工具之一。这本书的出现，无疑标志着这个古老而又充满活力的领域向前迈进了一大步。我迫切想要了解，这些“新方法”到底带来了哪些革命性的突破？是源于对地震波物理学更深层次的理解，从而开发出更精密的成像模型？还是得益于计算能力的飞跃，使得之前因计算量巨大而无法实现的复杂算法得以应用？我尤其关心的是，这些新方法在处理实际应用中的难题方面，是否有所建树。例如，在地质条件复杂、噪声干扰严重的区域，如何获得高质量的地震成像结果？如何有效地辨别和去除各种噪声，从而还原出真实的地层结构？我还猜测，这本书可能会介绍一些前沿的成像技术，比如利用全波形反演（FWI）来达到前所未有的分辨率，或者结合多种地球物理数据（如重力、磁力数据）来提高成像的可靠性。它是否也可能涉及如何利用人工智能算法，比如深度学习，来自动识别地震相、解释地层边界，从而加速成像过程，并提高解释的客观性？我非常期待书中能有具体的案例研究，展示这些新方法在实际地质勘探、地震安全性评估，甚至是对地球深部碳循环等科学前沿问题上的应用前景。

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“地震成像新方法”——这个书名本身就充满了吸引力，它暗示着在探索地球内部奥秘的道路上，又有了新的、更强大的工具。我一直对那些能够“看见”地表之下的世界的技术深感着迷，而地震成像，就是其中最神奇的一种。这本书的出现，让我对接下来的地质科学研究充满了期待。我非常好奇，这些“新方法”究竟有哪些与众不同之处？它们是基于更先进的物理模型，能够更精确地描述地震波在地层中的传播？还是采用了更高效的算法，能够从海量的地震数据中提取出更丰富、更有用的信息？我特别关注的是，这些新方法是否能够有效解决传统地震成像中的一些难题，例如在复杂地质构造区域的成像效果不佳，或者对微弱地质信号的识别能力有限。书中是否会介绍如何利用新的数据采集技术，比如分布式光纤传感，或者如何应用人工智能来辅助解释地震数据？我甚至可以想象，这本书可能会探讨一些更深层次的科学问题，例如如何利用地震成像来研究地球的内部动力学，或者如何为地震预报提供新的思路。我还期待书中能够包含丰富的实例，展示这些新方法在实际的石油勘探、地质灾害评估，甚至是深部地质构造研究等领域的应用前景。

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当我偶然瞥见“地震成像新方法”这本书的书名时，我的脑海中立刻涌现出无数关于地球深处秘密的遐想。这个名字本身就散发着一种神秘而强大的气息，仿佛它藏着能够揭开地球最隐秘角落的面纱的钥匙。我一直以来都对那些能够“看穿”地表的科学技术充满敬畏，尤其是那些能够描绘出地球内部复杂结构的工具。地震成像，在我看来，就是这样一种近乎“超能力”的技术，它利用无处不在的地震波，如同医生利用X光或CT扫描来观察人体内部一样，为我们勾勒出地球的“骨骼”和“器官”。而“新方法”这个词，则让我更加兴奋，这意味着它不仅仅是现有技术的简单改良，而是可能代表着一次重大的技术飞跃。我非常好奇，这些“新方法”究竟在哪些方面实现了“新”？是采用了更加精细的波形反演算法，能够更准确地捕捉到微弱的地层变化？还是引入了全新的数据采集技术，比如分布式光纤传感技术，能够以前所未有的密度和精度获取地震数据？又或者，这本书会介绍如何利用人工智能和大数据技术，从海量、冗余的地震记录中提取出更有价值的信息，实现更高效、更智能的成像？我尤其关注的是，这些新方法是否能有效解决一些长期困扰地震成像的难题，比如如何处理复杂的地表环境，如城市区域或崎岖地形，亦或是如何区分真实的地质构造与噪声干扰。这本书很可能不仅仅是学术性的理论探讨，我期待它能展示这些新方法如何在实际的石油勘探、地质灾害风险评估，甚至是地热资源开发等领域发挥作用，为人类社会带来 tangible 的价值。

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“地震成像新方法”这个书名，对于一个对地球内部结构和勘探技术充满兴趣的人来说，简直就是一种无声的召唤。它暗示着一种超越现有局限的视角，一种能够让我们更清晰、更准确地“看见”地球内部的方法。我一直对地震波的传播及其在地层中的反射、折射过程充满好奇，而将这些信息转化为可识别的地球内部图像，更是充满了科学的魔力。这本书的出现，让我对接下来的地质探索充满了无限的憧憬。我非常想知道，这些“新方法”究竟是在哪些方面取得了突破？它们是否基于更先进的数学理论，比如更精细的波动方程模拟，或是更有效的反演算法？亦或是，它们利用了全新的数据采集方式，例如微地震监测网络的部署，或者高精度地震仪的应用，来获取更丰富、更高质量的数据？我尤其关注的是，这些新方法是否能更好地应对复杂地质构造带来的挑战，比如盐丘、火山岩体或者深部构造，这些区域常常是地震成像的“盲区”。书中会详细阐述这些新方法如何克服这些困难，提供更具参考价值的地质模型吗？我甚至可以想象，这本书可能会引入一些前沿的计算技术，比如GPU加速计算，或者量子计算的初步应用，来处理巨大的地震数据集，从而实现前所未有的成像速度和精度。我还期待书中能有丰富的实例，展示这些新方法在石油天然气勘探、矿产资源调查，甚至是地下水资源评价等实际应用中的成功案例。

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“地震成像新方法”——单是这个书名，就足以让我产生强烈的阅读冲动。它传递出一种信息：我们对于地球内部的认识，正在经历一次革新。我一直对如何“看见”隐藏在地下的奥秘深感着迷，而地震成像技术，无疑是这方面最强大的工具之一。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇全新的窗户，让我能够窥探到地球深处那些未知的结构和变化。我最想了解的是，这些“新方法”究竟是基于怎样的科学原理？是应用了更精密的地震波传播正演模型，能够更准确地模拟地震波在地层中的行为？还是采用了更有效的反演算法，能够从观测到的地震数据中提取出更丰富的地质信息？我特别期待看到，这些新方法是否能有效解决传统地震成像中的一些顽疾，例如对复杂地质体的成像精度不高，或者对微弱地质信号的识别能力不足。书中是否会介绍如何利用更广泛的地震波类型，比如转换波、全波形反演，或者结合其他地球物理数据来提高成像效果？我甚至猜测，这本书可能会触及一些与人工智能相关的最新研究成果，例如如何利用机器学习来自动解释地震剖面，或者如何构建更智能化的成像流程。我非常期待书中能够包含大量的图例和实际案例，展示这些新方法在解决实际地质勘探难题、评估地震风险，甚至是在地质储层监测方面的应用价值。

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