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出版者:科学出版社

作者:韦玉春，汤国安，

出品人:

页数:298

译者:

出版时间:2007-12

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787030201300

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 图像的彩色合成
• 图像显示
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• 计算机视觉

《遥感数字图像处理教程》 本书是一本面向初学者的遥感数字图像处理入门教材。全书共分为六章，内容涵盖了遥感数字图像的基本概念、图像获取、图像预处理、图像增强、图像变换、图像分类与信息提取等核心技术。 第一章 遥感数字图像基础 本章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、遥感传感器的类型及特点、遥感数据的获取途径等。随后，重点阐述了数字图像的基本概念，如像素、分辨率、光谱信息、空间信息和辐射信息，并深入剖析了遥感数字图像的组成方式，包括其数据的组织结构、格式以及元数据的重要性。最后，对遥感影像的应用领域进行了概览，让读者对遥感技术在不同学科和行业中的价值有一个初步的认识。 第二章 遥感影像的获取与预处理 本章聚焦于遥感数据的实际获取过程，首先介绍了卫星和航空遥感平台，以及不同传感器（如可见光、红外、微波）的工作原理和数据特性。随后，详细讲解了影响遥感影像质量的多种因素，例如大气效应、几何畸变、传感器噪声等。接着，深入探讨了实现影像质量提升的关键技术，包括辐射定标、大气校正、几何校正（如地形校正、传感器几何校正）等。读者将学习如何利用这些预处理方法，消除影像中的噪声和失真，为后续的分析奠定坚实的基础。 第三章 遥感影像增强技术 本章旨在提升遥感影像的视觉效果和信息表现力。读者将学习如何运用多种图像增强技术，以突出影像中的有用信息，并抑制不必要的噪声。内容包括： 灰度变换： 介绍点运算，如线性拉伸、对数变换、指数变换、分段线性变换等，用于调整影像的亮度和对比度。 直方图增强： 讲解直方图均衡化、直方图规定化等方法，使得影像的灰度分布更加均匀，细节更加清晰。 空间滤波： 介绍卷积运算，包括平滑滤波器（如均值滤波、高斯滤波）用于去除噪声，锐化滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel算子）用于增强边缘和细节。 多光谱影像增强： 探讨如何对多光谱影像进行增强，例如主成分分析（PCA）变换，用于减少波段相关性并提取主要信息；色彩合成技术，如假彩色合成、真彩色合成，以直观地展示地物特征。 第四章 遥感影像变换 本章深入探讨了对遥感影像进行多维度信息提取和特征分析的数学变换方法。通过这些变换，可以从原始影像中揭示隐藏的地物信息，或将影像转化为更适合分析的形式。主要内容包括： 光谱变换： 学习如何利用植被指数（如NDVI, EVI）来识别和量化植被覆盖和健康状况；掌握比值指数、差值指数、归一化差值指数等多种计算方法。 纹理变换： 介绍纹理分析的原理和方法，如灰度共生矩阵（GLCM）特征提取，用于描述地物的表面粗糙度和形态特征。 地形变换： 讲解如何利用数字高程模型（DEM）生成坡度、坡向、地形阴影等地形因子，并分析这些因子在遥感影像解译中的作用。 投影变换与坐标系转换： 介绍不同地图投影的原理和应用，以及如何在不同坐标系之间进行转换，确保遥感数据的空间一致性。 第五章 遥感影像分类 本章重点介绍如何利用遥感影像中的光谱和空间信息，将影像划分为不同的地物类别，从而实现对地物的定量或半定量分析。主要内容包括： 分类的基本原理： 介绍监督分类和非监督分类的概念，以及它们各自的适用场景。 监督分类方法： 详细讲解最大似然分类、最小距离分类、支持向量机（SVM）分类、随机森林分类等常用算法，并说明如何准备训练样本和评估分类精度。 非监督分类方法： 阐述K-Means聚类、Isodata聚类等算法，介绍如何自动寻找影像中的聚类中心并进行分类。 分类精度评估： 讲解混淆矩阵、Kappa系数、总体精度、用户精度、生产者精度等评价指标，以及如何科学地评估分类结果的可靠性。 第六章 遥感影像信息提取与应用 本章将前几章的技术融会贯通，展示如何利用遥感影像处理技术提取特定地物信息，并将其应用于实际问题。内容涵盖： 地物信息提取： 介绍如何针对特定地物（如水体、耕地、建筑物、林地等）设计处理流程，提取其空间分布、面积、覆盖度等信息。 变化检测： 讲解利用多时相遥感影像进行变化检测的技术，如图像差值法、变化向量分析（CVA）、监督变化检测等，应用于监测地表覆盖变化、城市扩张、土地退化等。 遥感影像的应用案例： 列举遥感技术在土地资源调查、环境监测、城市规划、灾害评估、农业生产等多个领域的典型应用案例，通过实例展示遥感数据处理的实际价值和重要作用。 本书力求语言通俗易懂，理论与实践相结合，旨在帮助读者快速掌握遥感数字图像处理的基本技能，并为进一步深入学习和研究打下坚实基础。书中配有大量图例和算例，便于读者理解和掌握。

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这本《遥感数字图像处理教程》真是让我这个初涉遥感领域的学生感到如沐春风。我记得我刚开始接触遥感图像时，面对那些密密麻麻的像元值和各种复杂的变换公式，简直是云里雾里。这本书的叙述方式非常贴近初学者的认知过程，它没有一上来就抛出深奥的理论，而是从最基础的数字图像的表示方法、基本的几何校正讲起，一步步引导我们理解遥感数据是如何从原始的电磁波信号转化为我们肉眼可见、可以分析的图像的。尤其是关于图像增强的部分，作者对直方图均衡化和各种空间域滤波的解释，配上详实的图例，让抽象的数学概念变得生动起来。我特别欣赏它在讲解每一个算法时，都会穿插一些实际应用案例的简要描述，比如如何通过锐化来突出地物边界，或者如何通过对比度拉伸来增强特定地物的可见性。这种“理论先行，实践紧随”的编排，极大地降低了我的学习门槛。我甚至能感觉到作者在文字中流露出的那种希望读者能够真正掌握这门技术的诚意。翻阅这本书的时候，我感觉就像是身边有一位耐心且经验丰富的老师，随时准备为我答疑解惑，而不是面对一本冰冷的教科书。可以说，它为我后续深入学习更高级的遥感信息提取和分析打下了极其坚实的地基。

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我对这本书的整体评价是，它是一部覆盖面广、结构清晰的优秀教材，尤其适合作为高等院校相关专业本科生或研究生的入门读物。它的逻辑结构非常严谨，从最基础的数字图像的获取、数字化过程，过渡到滤波、变换、到最后介绍的遥感图像的分类和变化检测，章节衔接流畅，避免了不同处理技术之间的概念混乱。我尤其赞赏作者在引入傅里叶变换和各种空间域、频率域滤波技术时所采用的类比和图示，这使得原本非常抽象的信号处理概念得以可视化。不过，随着近年来深度学习技术在遥感图像解译中的爆发式发展，这本书在这一前沿领域的覆盖显得相对保守和滞后。尽管结尾提到了神经网络的概念，但篇幅有限，更多是点到为止，缺乏对卷积神经网络（CNNs）在遥感图像语义分割、目标检测中的具体架构、参数设置和优化策略的深入探讨。对于希望紧跟技术前沿的读者来说，这本书作为基石是无可替代的，但要将其作为掌握现代高精度解译技术的唯一参考，则需要搭配最新的文献和专业书籍来补充深度学习章节的内容。

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我阅读这本书的目的是想了解遥感数据如何从物理信号转化为信息产品的整个链条，而不仅仅是关注某一个孤立的算法。从这个角度来看，《遥感数字图像处理教程》成功地建立了一个宏观的知识框架。它不厌其烦地解释了每一个处理步骤背后的物理意义和数学基础，而不是简单地罗列操作指南。比如，它对不同传感器（如TM、SPOT）的成像原理差异如何影响后续的辐射定标和几何校正进行了细致的对比分析，这对于理解不同数据源的适用性至关重要。这种系统性的论述方式，培养了读者批判性地看待和选择处理方法的思维能力。唯一让我感到有些遗憾的是，在讨论变化检测的章节时，虽然覆盖了像图像配准和差异图谱等基础方法，但对于更高级的基于信息熵或时间序列分析的动态监测方法着墨不多。变化检测往往是遥感应用的核心价值所在，如果能更深入地探讨如何从海量数据中提取出具有明确时间序列特征的有效信息，这本书的实用价值和前瞻性会得到进一步的提升。目前来看，它是一部优秀的“处理技术入门手册”，距离成为“信息提取高级指南”尚有一步之遥。

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这本书的插图和排版设计给我留下了深刻的印象。在众多数学和工程类的技术书籍中，《遥感数字图像处理教程》的视觉效果非常出色。很多关键的算法流程图都采用了清晰的色彩编码和箭头指示，使得读者在追踪一个复杂的数据流时，不容易迷失方向。例如，在讲解辐射校正和大气校正的流程时，那张总体的流程图几乎就是一张迷你版的学习路线图，让人一目了然。此外，书中所使用的数学公式排版规范且易读，不像有些书籍那样将复杂的矩阵公式挤压在一起，影响阅读体验。然而，美中不足的是，书中部分案例使用的遥感数据源的年代感略强，我尝试用一些现代高分辨率卫星图像（如哨兵或高分系列）来复现书中的某些示例时，会发现由于传感器特性和光谱波段的差异，直接套用书中的参数并不总是能达到预期的效果。这并非说理论有误，而是希望未来的修订版能引入更多现代主流遥感平台的标准数据处理流程和参数参考值，这样能让读者在实践操作中更具指导意义，减少试错成本。总体来说，它提供了极佳的阅读体验，但在数据案例的时效性上略显保守。

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作为一名长期在野外工作，习惯于快速获取和处理现场数据的技术人员，我对工具书的要求是实用至上，效率优先。《遥感数字图像处理教程》在这方面的表现可圈可点，但并非完美无瑕。这本书的理论推导部分略显冗长，对于我们这些更关注“怎么做”而非“为什么这么做”的人来说，有时会显得有些拖沓。我更希望它能在讲解完某个处理流程后，能迅速切入到主流软件（比如ENVI或ArcGIS的特定模块）中的对应操作步骤，最好能附带一些命令行或脚本的示例。虽然书中提到了几种处理流程，但结合当前业界对自动化和批处理的需求来看，它在软件集成和工作流构建方面的深度还可以再加强。例如，在讲解监督分类时，虽然提到了最大似然法，但我希望能看到更多关于如何优化训练样本、如何评估分类精度，以及如何将这些分类结果快速导出到GIS平台进行空间分析的实战技巧。总的来说，这本书更偏向于严谨的学术性讲解，对于追求效率和快速上手的工程应用人员来说，可能需要读者自行在实践中进行大量的“二次开发”和软件经验的补充。它提供了坚实的原理框架，但“施工图纸”的细节略显不足。

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真拉风

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终于找到一本没人读过的书了，没挂科✧٩(ˊωˋ*)و✧

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终于找到一本没人读过的书了，没挂科✧٩(ˊωˋ*)و✧

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