合成孔径雷达图像理解与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:221

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出版时间:2008-11

价格:39.00元

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isbn号码:9787030230942

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• 专业课程
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• 合成孔径雷达
• SAR图像
• 图像理解
• 遥感
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• 雷达技术
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• 目标检测
• 地物分类

遥感影像的深度解析：多源数据融合与目标识别前沿 书籍定位： 本书旨在为遥感技术、计算机视觉与模式识别领域的科研人员、工程师及高年级学生提供一个前沿且深入的参考框架。它聚焦于如何超越传统依赖单一传感器数据的局限性，转向利用多源遥感数据进行复杂环境的精细化解译与高效目标识别。 核心内容概述： 本书摒弃了对合成孔径雷达（SAR）系统原理的传统讲解，转而将重点放在了后处理、数据融合技术以及面向特定应用的智能解译模型上。全书结构围绕“数据异构性处理”到“高层语义理解”的递进逻辑展开。 第一部分：多源异构数据的预处理与特征工程 本部分首先探讨了不同类型遥感数据（如光学、高光谱、LiDAR点云与热红外数据）在尺度、分辨率和信息维度上的差异性，并提出了鲁棒的辐射定标与几何校正策略，以确保数据在融合前具有时间与空间的精确对齐。 特征提取的维度扩展： 深入剖析了如何从海量数据中有效提取低秩、高维度的特征表示。这包括针对光学影像的纹理分析（如LBP、Gabor滤波器在复杂地物识别中的应用），针对点云数据的法向量估计与曲率分析，以及对光谱信息的熵值分析与特征降维（如PCA、MNF变换在高光谱去噪中的优化）。 空间-光谱-时间特征的融合框架： 详细阐述了基于张量分解和多核学习（Multiple Kernel Learning, MKL）的特征级融合方法。重点讨论了如何构建能有效捕获跨模态关联性的核函数，并在特征空间中实现信息互补，以应对复杂场景下单一特征的局限性。 第二部分：深度学习在多模态遥感解译中的前沿应用 本部分是本书的核心，它系统地介绍了当前深度学习架构在遥感领域从分类、分割到目标检测的最新进展，特别强调了如何设计适应于遥感影像特点的网络结构。 场景分类与语义分割的增强网络： 探讨了如何改进标准的U-Net和DeepLab系列网络，以适应遥感影像中目标尺度变化剧烈（Small Object Problem）和背景复杂性高的问题。内容包括引入注意力机制（如通道与空间注意力模块）来增强对微小目标的敏感度，以及使用金字塔结构（如ASPP）来捕获多尺度上下文信息。 异构数据驱动的目标检测： 重点介绍了如何将融合后的特征图输入到定制化的目标检测框架中（如Faster R-CNN、YOLOv7/v8的变体）。书中特别提出了跨模态特征对齐的检测头设计，用于在融合特征空间中实现更精确的边界框回归和类别判别。 序列分析与变化检测： 针对时间序列数据的处理，本书引入了循环神经网络（RNNs）和Transformer架构在时序遥感数据中的应用。详细介绍了基于自注意力机制的遥感变化检测模型，该模型能有效区分真实地物变化与由传感器噪声或大气条件引起的假性变化。 第三部分：高层语义理解与应用案例 本部分着重于如何将底层和中层的模型输出转化为具有实际决策价值的信息，并展示了在关键领域的落地应用。 知识图谱与遥感本体论构建： 讨论了如何利用推理机制将深度学习提取的实体和关系，映射到预先定义的遥感本体论中。这使得系统能进行更深层次的逻辑推理，例如推断城市扩张的驱动因素，而非仅仅识别“建筑物”这一标签。 高分辨率影像的高级解译： 涵盖了诸如城市基础设施的精细化盘点（例如，道路损伤评估、基础设施状态监测）、农作物健康评估中的非线性光谱响应模型，以及灾害评估中的快速影响量化方法。书中提供了不同地理区域案例的实证分析，展示了多源数据融合相对于单一数据源在准确性和鲁棒性上的显著提升。 模型的可解释性与可信赖性（XAI）： 针对深度学习模型在关键任务中的“黑箱”问题，本书介绍了梯度加权类激活映射（Grad-CAM）等技术在遥感领域的可视化应用，以帮助用户理解模型做出决策的关键依据，从而增强对模型输出的信任度。 读者群体与预期收获： 本书适合于从事遥感数据科学、地球观测、地理信息系统（GIS）开发以及人工智能在地理空间领域应用的专业人士。通过阅读，读者将能够掌握当前最先进的多源数据融合技术、构建高效的深度学习模型以解决复杂的遥感解译难题，并能将理论知识转化为实际的地球观测解决方案。本书强调实践性与前沿性，内容紧密贴合当前学术研究的热点与工业界的需求。

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这本书为那些对网络安全攻防技术感到好奇的读者提供了一个绝佳的入门路径。它没有止步于理论性的安全概念，而是通过大量的实践案例，详细介绍了各种常见的网络攻击手段，例如SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）以及缓冲区溢出等，并深入分析了它们的原理和防护方法。我特别欣赏作者在讲解渗透测试流程时所展现出的严谨性和系统性，从信息收集到漏洞利用，再到后期的权限维持，每一步都讲解得非常到位。书中还涉及了加密技术、防火墙配置以及入侵检测系统等防御性安全措施，为读者构建了一个较为全面的网络安全知识框架。对于那些希望了解网络世界潜在风险，并提升自身安全意识的IT从业者、学生，甚至是普通用户来说，这本书都能提供宝贵的指导和实用的知识。

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对于任何对数据可视化和信息图表设计感兴趣的人来说，这本指南堪称一座宝藏。它不仅仅是罗列各种图表类型，而是深入剖析了如何根据数据的特性和想要传达的信息，选择最恰当的可视化方式。作者在讲解图表选择的原则时，引用了大量不同领域的案例，从商业数据分析到科学研究报告，都给出了非常具有启发性的建议。我尤其喜欢它关于“讲故事”的部分，强调了可视化不仅仅是数据的堆砌，更重要的是如何通过视觉元素引导观众理解数据的内在含义，发现隐藏的洞察。书中还介绍了多种现代可视化工具和库的使用方法，并提供了相关的代码片段，这对于那些希望提升自己数据呈现能力的研究人员和数据分析师来说，简直是及时雨。这本书会让你意识到，好的可视化作品，能够将枯燥的数据转化为引人入胜的叙事。

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这本书绝对是为那些对深度学习在图像分析领域中的最新进展感到好奇的人准备的。它深入探讨了如何利用神经网络来解析图像中的复杂模式，从物体识别到场景理解，简直是应有尽有。作者在解释各种模型架构时，并没有避讳其中的数学细节，这对于那些想了解“为什么”而不是仅仅“怎么做”的读者来说，简直是福音。我尤其喜欢它关于迁移学习的部分，通过大量的案例研究，清晰地展示了如何将预训练模型的能力应用于新的、具有挑战性的任务，这极大地节省了开发时间和计算资源。而且，作者还强调了数据增强技术的重要性，并提供了多种实用技巧，帮助我们构建更鲁棒的模型。对于那些希望在计算机视觉领域取得突破的开发者和研究人员来说，这本书无疑是一份宝贵的资源，它能帮助你跳出思维定势，掌握前沿技术，并在自己的项目中取得意想不到的成果。

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这本关于项目管理方法的书籍，将复杂抽象的概念变得触手可及。作者并没有直接跳到项目管理的各种流程和工具，而是从项目成功的核心要素入手，逐步引导读者理解时间管理、资源分配和风险控制的重要性。我非常赞同书中关于“敏捷开发”理念的阐释，它通过生动的比喻和贴切的案例，解释了为什么在快速变化的环境中，灵活应变比僵化的计划更为关键。书中关于沟通协作的章节尤其精彩，它强调了团队成员之间的有效沟通是项目成功的基石，并提供了多种促进信息流畅的策略。对于那些刚刚踏入管理岗位，或者希望提升自己项目执行能力的职场人士来说，这本书绝对是一剂良方。它不仅教会你“做什么”，更重要的是教会你“怎么做得更好”。

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这本书以一种非常直观的方式，为我们揭示了自然语言处理（NLP）领域的奥秘。它从最基础的文本预处理技术讲起，比如分词、词性标注，然后逐步深入到更复杂的模型，如循环神经网络（RNN）和Transformer。我特别欣赏作者在解释词嵌入（Word Embeddings）时所做的类比，这使得原本抽象的概念变得生动易懂。书中对于情感分析、机器翻译和问答系统等经典NLP任务的讲解，条理清晰，并且配有大量的代码示例，这对于想要动手实践的读者来说，简直是太方便了。作者并没有仅仅停留在理论层面，而是积极引导读者思考如何将这些技术应用到实际业务场景中，比如社交媒体情感监测、智能客服的构建等。如果你是NLP领域的初学者，或者想系统地梳理和提升自己的NLP知识体系，这本书绝对值得你拥有，它会让你对这个领域有一个全新的认识。

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