具体描述
遥感影像群判读是在集成遥感数据处理与影像目视判读、遥感与地理信息系统、先进信息技术与传统专业知识、人脑与电脑之间优势的基础上，使判读人员能够分工协作、优质高效、轻松愉快地从海量遥感数据中，抽取和应用自己所需专题信息的认知和作业过程。它在环境遥感的技术发展、广泛应用及其效益发挥等方面居于核心地位、起着关键作用。作者在书中系统、全面和循序渐进地介绍了这种过程实现的基础理论、系统方法、技术系统及其应用实践。它可供农业林业、地质矿产、土地利用、水文海洋、生态环境、灾害监测、测绘制图、区域规划、城市管理以及军事侦察等领域的遥感影像判读、应用人员以及相应领域的高等院校师生参考、阅读之用。
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读后感
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用户评价
当我打开这本书时，我原本期待的是一本能够指导我如何进行高质量遥感影像判读的“实操手册”，能够详细讲解如何识别各种地物、如何分析影像变化、如何利用最新技术提升判读效率。这本书的书名《遥感影像群判读理论与方法》听起来就充满了实用性和前沿性。然而，在阅读过程中，我发现它更像是一部遥感影像分析的“理论百科全书”。书中花费了大量篇幅来介绍各种判读的理论基础，例如信息论在影像分析中的应用，以及如何构建多层次的知识体系来支撑影像解译。它深入探讨了“群判读”背后的一些概念，比如如何利用先验知识和专家经验来指导判读，以及如何通过多模型集成来提升整体判读的鲁棒性。这些理论知识确实非常重要，能够帮助读者建立起对影像判读的深刻理解。但是，我在寻找具体的操作步骤、清晰的流程图，以及针对不同类型影像数据的判读技巧时，感到有些力不从心。书中虽然提及了“方法”，但这些方法更多的是指理论模型和算法框架，而不是具体的操作指南。对于渴望能够直接上手，解决实际问题的读者，这本书的理论密度可能会让一些人望而却步，需要花费更多时间和精力去消化和实践。
评分坦白说，这本书的书名《遥感影像群判读理论与方法》给我一种非常务实和操作导向的期待，但翻开目录和内容后，我发现它的侧重点似乎与我的预期有所偏差。书中对于“群判读”的定义以及它在遥感应用中的重要性进行了充分的阐述，这一点我非常赞同。然而，它似乎将“群判读”理解为一种高度抽象的理论框架，而忽略了在实际操作中，如何将“群体”的力量（比如多人协同判读、众包模式）融入到影像分析的流程中。我更期待的是这本书能够探讨如何设计有效的协同判读平台，如何制定标准化的判读流程，以及如何评价和整合多位判读员的成果。书中更多的是在讲解单个判读员如何利用各种模型和算法进行影像分析，或者通过集成多个算法来提升精度，这与“群判读”中“群体”的含义存在一定的距离。因此，如果你和我一样，是希望从“多人协作”或“众包模式”的角度来理解和改进遥感影像的判读工作，那么这本书可能无法完全满足你的需求，它更偏向于技术层面和算法层面的“群”（即算法的集成）。
评分这本书的书名非常吸引人，但实际拿到手翻阅后，我发现它更侧重于基础理论的讲解，对于我这种希望快速掌握实际操作技巧的读者来说，感觉有些“理论大于实践”。书本花了相当多的篇幅去阐述各种判读模型背后的数学原理和算法推导，比如各种统计学方法在影像分类中的应用，以及一些经典的机器学习算法（如支持向量机、决策树）是如何被应用于遥感影像的。这些内容确实非常扎实，对于理解判读的本质非常有帮助，能够深入了解为什么某个方法会有效。然而，我在阅读过程中，总希望能看到更多与具体遥感数据（例如Landsat、Sentinel系列）结合的案例分析，比如如何针对特定地物（如城市扩张、森林变化、水体监测）进行实操，提供更直观的步骤和代码示例。虽然书中提及了一些概念和模型，但缺乏详细的操作流程和参数设置指导，让我感觉像是掌握了一堆工具的原理，却不知道如何真正组装成一个能解决实际问题的工具箱。对于想要快速上手进行遥感影像分析的初学者，这本书的门槛可能稍高，需要读者具备一定的数学和编程基础，才能更有效地吸收其中的知识。
评分阅读这本书的过程，我最大的感受是它的学术深度和理论严谨性。作者对于“群判读”这一概念的界定和阐述非常清晰，将复杂的概念分解为多个子系统和理论模型，层层递进地进行讲解。书中对于一些前沿的群判读理论，例如多源异构数据融合的策略，以及如何构建集成学习模型来进行影像分析，都进行了比较系统的介绍。这部分内容非常有启发性，让我对如何整合不同来源的遥感数据，以及如何利用多种算法的优势来提高判读精度有了更深入的理解。例如，书中关于“专家系统”和“贝叶斯网络”在影像解译中的应用，虽然理论性较强，但为理解智能化的影像分析提供了重要的理论支撑。不过，我也注意到，在实际应用层面，书中对于如何将这些复杂的理论模型转化为可执行的代码，以及如何针对不同的应用场景进行模型优化和参数调优，涉及的内容相对有限。我希望书中能有更多关于具体算法实现细节的探讨，或者提供一些实际项目的代码片段，这样能更好地帮助读者将理论知识转化为实践能力。总体而言，这本书是遥感影像分析领域一本非常优秀的理论著作，适合对理论研究感兴趣的读者深入学习。
评分这本书给我的第一印象是非常“学术”，大量的公式、定理和模型推导占据了书本的大部分篇幅。对于像我这样从事基础研究，或者需要深入理解遥感影像判读背后数学原理的读者来说，这本书无疑是一本宝库。它详细地介绍了各种统计学方法、机器学习算法以及深度学习模型在影像分类、目标检测等任务中的应用。书中对于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等在时空序列影像分析中的应用，有着非常细致的讲解，这对于理解如何处理具有时间维度和空间维度的遥感数据非常有帮助。我尤其欣赏书中对于不同算法优缺点的对比分析，以及在不同场景下的适用性讨论。然而，我发现书中在“方法”这个层面的具体指导相对较少，更多的是对理论的阐述。例如，对于一个具体的遥感影像数据集，如何根据其特点选择最合适的算法，如何进行数据预处理、特征提取、模型训练和评估，以及如何对模型进行调优，这些实际操作的细节在书中提及不多。对于希望快速应用这些技术解决实际问题的读者，可能需要结合其他更具实践性的教材或资料。
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