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出版者:Springer Verlag

作者:Hein, Achim

出品人:

页数:291

译者:

出版时间:

价格:$ 168.37

装帧:HRD

isbn号码:9783540050438

丛书系列:

图书标签:

• 雷达数据处理
• processing
• SAR
• 雷达遥感
• 数据处理
• 图像处理
• 信号处理
• 微波遥感
• 地球观测
• 遥感技术
• 干涉测量
• 极化SAR

《遥感影像处理与应用：从基础到前沿》 本书旨在为读者提供一个系统、深入的遥感影像处理方法论框架，并展望其在各个领域的广泛应用。我们不仅关注传统遥感数据（如光学、雷达）的预处理、增强、目标提取等基础技术，更深入探讨了深度学习等新兴技术在遥感影像分析中的突破性进展。 核心内容涵盖： 第一部分：遥感影像处理基础 遥感数据获取与基础理论： 简要回顾遥感技术的原理，包括电磁波谱、遥感平台（卫星、航空器、无人机）的特点，以及不同传感器（可见光、红外、微波）的成像机制。 影像预处理技术： 辐射定标与校正： 详细阐述将原始数字量转换为具有物理意义的辐射亮度或反射率的过程，包括大气效应校正、地形校正等。 几何校正与配准： 介绍纠正影像几何畸变，使其与地理坐标系统对齐的方法，以及多时相、多源影像的精确配准技术，为后续分析奠定基础。 影像增强： 探讨对比度拉伸、直方图均衡化、滤波等经典增强技术，以提升影像视觉质量和信息揭示能力。 影像分类与信息提取： 监督分类与非监督分类： 详细讲解最大似然法、支持向量机（SVM）、随机森林等经典监督分类算法，并介绍K-means、Isodata等非监督聚类方法，实现地物类型的自动识别。 面向对象影像分析（OBIA）： 介绍将影像分割为具有语义意义的对象的处理流程，以及基于对象特征的分类方法，尤其适用于高分辨率影像。 特征提取与目标检测： 阐述如何从影像中提取光谱、纹理、形状等特征，并应用诸如SIFT、SURF等传统算法以及基于深度学习的检测模型，实现特定目标的识别与定位。 第二部分：先进遥感影像分析技术 深度学习在遥感影像分析中的应用： 卷积神经网络（CNN）原理与遥感应用： 深入剖析CNN的结构与工作机制，并重点介绍其在遥感影像分类、语义分割、目标检测等任务中的强大能力。 常用深度学习模型介绍： 讲解U-Net、ResNet、YOLO等经典深度学习模型在遥感数据处理中的具体实现与调优。 遥感影像的迁移学习与数据增强： 探讨如何利用预训练模型和有效的图像增强策略，解决遥感数据量相对较小的问题。 时间序列遥感影像分析： 变化检测技术： 介绍地物变化检测的基本原理，包括影像差值法、变化向量分析（CVA）、以及基于机器学习和深度学习的变化检测方法。 植被指数动态监测： 讲解NDVI、EVI等植被指数在监测作物长势、森林动态、旱情等方面的应用。 土地利用/覆被变化（LUCC）分析： 探讨如何利用多时相遥感数据，揭示区域土地利用和覆被的长期演变趋势。 三维遥感信息获取与处理： 立体像对与影像匹配： 介绍利用立体像对生成数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM）的技术。 倾斜摄影与三维重建： 探讨基于倾斜摄影影像的三维建模原理与应用，构建城市、地形等高精度三维场景。 LiDAR数据处理： 介绍LiDAR点云数据的预处理、分类、特征提取，以及在地形测绘、城市建模、森林资源调查等领域的应用。 第三部分：遥感影像在前沿领域的应用 城市遥感： 城市扩张监测与规划： 分析城市建成区变化，评估城市发展对环境的影响。 城市热岛效应分析： 利用热红外影像，研究城市热岛的时空分布特征。 城市基础设施识别与管理： 提取道路、建筑、绿地等要素，服务于城市精细化管理。 农业遥感： 作物长势监测与估产： 通过分析植被指数和光谱特征，评估作物生长状况，预测产量。 精准农业： 结合高分辨率影像和多光谱数据，实现农田变量施肥、灌溉等。 病虫害监测： 识别作物异常光谱响应，预警病虫害发生。 环境监测与灾害评估： 森林资源调查与火灾监测： 评估森林覆盖度、蓄积量，并及时预警森林火灾。 水体监测与水质评估： 监测湖泊、河流面积变化，分析水体富营养化等。 地质灾害监测与预警： 识别滑坡、地震等地质灾害迹象。 气象与气候变化研究： 分析云、降水、地表温度等，研究气候变化趋势。 地理信息系统（GIS）与遥感融合： 遥感影像在GIS中的应用： 介绍如何将遥感影像作为GIS的空间数据图层，进行空间分析和决策支持。 多源数据融合： 探讨不同类型遥感数据（如光学与雷达）、遥感数据与GIS数据融合的意义与方法。 本书特色： 理论与实践并重： 结合理论讲解与案例分析，帮助读者理解概念并掌握实际操作。 技术前沿性： 重点介绍深度学习等最新技术在遥感领域的应用。 应用导向： 聚焦于遥感影像在各个行业领域的实际应用，解决实际问题。 循序渐进： 从基础概念出发，逐步深入到高级技术和应用，适合不同层次的读者。 无论您是遥感初学者，还是希望深入研究遥感影像处理的专业人士，本书都将是您不可多得的参考书。通过阅读本书，您将能够掌握驾驭海量遥感数据、挖掘其潜在价值的强大能力，为解决复杂的现实问题提供有力的技术支撑。

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这本书的风格非常倾向于“自下而上”的教学模式，专注于将一个复杂的最终产品——比如一张高分辨率的干涉图或者一张精准的土地覆盖图——拆解回最基础的像素级操作。然而，它几乎完全忽略了从宏观视角去审视整个SAR系统设计和数据采集的决策过程。例如，对于选择不同的条带模式（Stripmap, ScanSAR, TOPS）对后续处理的影响这一关键议题，书中只是简单罗列了它们的区别，却未曾深入探讨在特定任务目标下（比如大区域形变监测或小目标侦测）如何权衡分辨率、重访周期和信噪比。读者读完后，或许能熟练地运行一系列去斜坡、去噪的脚本，但对于“为什么选择这个波长或这个入射角”这类高层设计问题，这本书提供的指导信息非常有限。它更像是针对“拿到数据后怎么办”的实用指南，而不是关于“如何才能获得最适合我任务的数据”的战略参考书。

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这本书的书名是《Processing of SAR Data》，但我在阅读过程中，感觉它的内容更像是对特定应用场景下的遥感数据处理流程进行了一次深入的、近乎于手把手的教学。它并没有像我预期的那样，提供一个关于合成孔径雷达（SAR）数据从基础理论到复杂算法的全面概览。例如，在介绍散射机理时，篇幅显著短于对特定区域地形校正步骤的详细描述。对于那些希望系统学习SAR基础物理背景的读者来说，这本书可能显得有些侧重不足，它更像是一本高级操作手册，而非入门教材。书中对不同极化方式的物理意义阐述得相对简略，而花费大量精力去讲解如何使用特定的商业软件（尽管没有明确指出品牌，但操作步骤的指向性很强）来完成一个特定的目标，比如植被冠层穿透分析。这种详尽的操作细节，虽然对需要立即解决实际问题的工程师非常实用，但对于想建立扎实理论框架的研究生而言，可能会感到内容分布失衡。总的来说，它在“如何做”上做得非常出色，但在“为什么是这样”的深度挖掘上，略显不足，更偏向于工程实践层面的指导。

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这本书在语言和表达上呈现出一种非常严谨、甚至有些刻板的学术腔调，大量使用缩写和行话，但讽刺的是，其关键概念的解释却常常是模糊不清的。举个例子，在描述相干性损失的原因时，书中列举了植被变化、大气延迟等因素，但并未提供一个清晰的量化模型或相对权重分析。不同作者贡献的章节之间风格差异巨大，有些部分如同教科书般精准，另一些部分则像是会议论文的摘要扩展，缺乏必要的铺垫和背景介绍。阅读体验上，这种不一致性极大地消耗了读者的认知资源，因为你必须不断地切换思维模式来适应作者风格的突变。一个对SAR有初步了解的读者，在试图寻找一个统一、连贯的知识体系时，会发现这本书更像是一本精心编排但却缺乏核心统一观点的技术手册合集，其组织结构上的松散感远超出了其技术细节的深度。

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我简直不敢相信，这本书的叙事方式是如此的……散漫。它更像是一系列相关的技术报告的松散集合，而非一部结构严谨的学术著作。章节之间的逻辑跳跃性很大，有时候前一章还在讨论雷达方程的精度校正，下一章就突然跳转到了一个关于三维重建的案例研究，两者之间的过渡完全依赖读者自行构建桥梁。我原本期望看到一个清晰的脉络，比如从数据获取到预处理，再到特征提取和最终解译的完整链条，但这本书更像是在随机抽取SAR处理链中的关键节点进行深入挖掘，而且挖掘的深度也极不均匀。有些算法的数学推导被一带而过，关键的迭代公式直接以“经过简化后”的方式出现，这让习惯于严谨论证的读者感到困惑。此外，书中引用的参考文献时效性也参差不齐，新近的深度学习在SAR分类中的应用讨论寥寥无几，反倒是对几十年前的经典滤波技术的讲解占据了相当大的篇幅。这使得这本书的整体知识体系显得有些“年代感”，缺乏对当前前沿进展的跟进。

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读完此书后，我最大的感受是它在“处理”这个动作的定义上过于狭隘了。它集中火力于电磁波信号从天上传回地面并转换为可分析数据的过程，比如辐射定标、几何校正、相干性估计等硬核信号处理环节。但对于数据产品面向应用层面的“处理”，比如如何将SAR数据与光学数据进行有效的融合以提升分类精度，或是如何利用时序分析来提取地表形变的时间序列特征，这些更接近于信息提取的环节却被轻描淡写地带过。书中在描述地物分类时，使用的案例极其基础，远未触及当前遥感领域中热点的数据融合技术或先进的特征工程。如果期望这本书能提供一套完整的数据“价值链”的分析框架，从数据获取、原始处理到最终的决策支持，那么这本书的覆盖面显然是不够的，它停在了技术实现的前半段，对后半段的应用价值挖掘着墨不多。

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