环境分析与监测实训 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:191

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出版时间:2009-8

价格:16.80元

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isbn号码:9787040278040

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• 环境分析
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• 环境工程
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• 环境质量
• 监测技术

《遥感影像解译与信息提取应用》 内容简介 在信息爆炸的时代，海量数据犹如浩瀚的星辰，蕴藏着无数的奥秘等待我们去探索。遥感技术，作为人类“望远镜”的延伸，为我们打开了认识地球、理解自然、规划未来的全新视角。它能够从高空或太空，实时、持续地获取地表信息，并以数字影像的形式呈现出来。然而，原始的遥感影像数据如同未经雕琢的璞玉，其价值的实现离不开精密的解译与高效的信息提取。本书《遥感影像解译与信息提取应用》正是一把钥匙，它将带领读者深入浅出地掌握遥感影像的“语言”，解锁其蕴含的丰富信息，并将其转化为解决实际问题的强大工具。 本书内容涵盖了遥感影像解译与信息提取的理论基础、关键技术、典型应用及前沿发展。我们力求从根本上阐释遥感影像的形成机制、光谱特性，以及影响影像质量的各种因素，为读者建立起坚实的理论认知。在此基础上，本书将系统介绍各类遥感影像的特点，包括其空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率等关键参数，以及不同传感器类型（如光学遥感、雷达遥感）在数据获取方面的差异与优势。 第一篇 遥感影像基础与预处理 在正式进入解译与信息提取之前，对遥感影像进行有效的预处理至关重要。本篇将详细阐述遥感影像的几何校正与辐射校正。几何校正是为了消除影像因地形起伏、传感器姿态变化等因素造成的空间畸变，使其能够准确地叠加到地理坐标系统中，是后续一切空间分析的基础。我们将介绍不同几何校正模型，如多项式模型、共线方程模型等，并结合实际操作步骤，指导读者完成影像的空间定位。 辐射校正则是为了消除大气散射、吸收以及地形阴影等因素对地物反射率的影响，使其能够真实地反映地物的光谱特性。本篇将深入讲解大气校正模型，如辐射传输模型、经验模型等，并讨论不同校正方法的适用条件与优缺点。此外，还将介绍影像增强技术，如灰度拉伸、滤波、变换等，以改善影像的视觉质量，突出地物特征，为人工解译和自动提取提供更好的基础。 第二篇 遥感影像解译方法 解译是遥感影像信息提取的核心环节。本书将从两个主要方向展开：人工解译与计算机自动解译。 人工解译部分，我们将重点介绍基于目视解译的理论与实践。这包括地物光谱特征分析，即理解不同地物在不同波段的反射和吸收规律，这是进行准确解译的基础。我们将通过大量的图例和案例，讲解如何通过颜色、纹理、形状、空间位置等多种信息维度来识别和区分不同的地物类型，例如植被、水体、土壤、建筑物、道路等。此外，还将介绍不同比例尺影像的解译要点，以及如何结合地形图、航空照片、实地调查等辅助资料，提高解译的精度和可靠性。 计算机自动解译部分，本书将系统介绍基于像素的分类方法、对象导向的分类方法以及混合像元分析方法。 基于像素的分类方法：这是最常用的自动分类方法之一。我们将详细讲解监督分类（如最大似然法、支持向量机SVM、随机森林RF、神经网络NN等）和非监督分类（如K-means、ISODATA等）的原理、算法流程、参数设置以及优缺点。读者将学习如何利用大量的样本数据进行监督分类，或者在缺乏样本的情况下，通过算法自动寻找数据中的聚类。 对象导向的分类方法：随着影像空间分辨率的提高，单个像素已经难以全面描述地物特征。对象导向分类方法则将影像中的相似像素聚合成具有一定形状和意义的对象，再对对象进行分类。本篇将介绍影像分割（segmentation）算法，如多尺度分割、区域生长法等，以及基于对象的分类（Object-Based Image Analysis, OBIA）的原理和实现。OBIA能够有效利用对象的空间、光谱、纹理等多种特征，显著提高分类精度，尤其适用于高分辨率影像。 混合像元分析方法：在低分辨率影像中，一个像元可能包含多种地物，形成混合像元。本书将介绍混合像元分解（unmixing）技术，用于估算像元内各种端元成分的比例，从而获取更精细的地物信息。 第三篇 遥感影像信息提取技术 信息提取是遥感影像应用价值的最终体现。本书将聚焦于多种关键信息提取技术。 地物光谱特征提取与分析：深入讲解光谱指数（如NDVI、NDWI等）的原理、计算方法及其在地物提取、变化监测中的应用。我们将展示如何利用不同的光谱指数来突出目标地物，例如植被覆盖度、水体边界、土壤湿度等。 纹理特征提取与分析：纹理是描述地物表面粗糙度、均匀度等空间结构特征的重要信息。本篇将介绍灰度共生矩阵（GLCM）、图像梯度、傅里叶变换等多种纹理分析方法，并阐述其在地物分类、地形分析中的作用。 时序遥感影像分析：随着多时相遥感数据的获取变得日益便捷，时序分析已成为揭示地物变化的重要手段。本书将介绍时间序列分解、变化检测算法（如图像差值法、主成分分析PCA、分类后比较法等），以及在农业监测、城市扩张、自然灾害评估等领域的应用。 面向对象的信息提取：结合面向对象分类，本篇将详细介绍面向对象的信息提取技术，如对象属性分析、对象关系分析等。例如，如何基于道路对象的长度、宽度、连通性等属性进行道路网络提取，或如何基于建筑物对象的形状、大小、与道路的关系进行城市肌理分析。 第四篇 遥感影像典型应用 本书的第四篇将以大量的实际案例，展示遥感影像解译与信息提取在各个领域的广泛应用。 土地利用/土地覆盖变化监测：讲解如何利用遥感影像对土地利用类型进行分类，并监测其在不同时期内的变化，为城市规划、资源管理提供决策支持。 城市遥感应用：包括城市范围提取、建筑密度分析、绿地覆盖度计算、不透水面分析等，助力智慧城市建设。 农业遥感应用：如作物分类、长势监测、病虫害识别、产量估算等，服务于精准农业。 环境监测与灾害评估：包括水体富营养化监测、土壤侵蚀评估、森林火灾监测、洪涝灾害影响范围评估、地震灾区评估等，为环境保护和减灾救灾提供重要依据。 地质与矿产资源遥感：讲解如何利用遥感影像识别地质构造、寻找矿产资源。 水资源与水环境遥感：如水体提取、水体面积变化监测、水质评价等。 生态环境监测：如植被覆盖度监测、森林资源调查、草地退化分析等。 第五篇 遥感影像解译与信息提取前沿发展 最后，本书将展望遥感影像解译与信息提取的未来发展趋势。 深度学习在遥感影像分析中的应用：介绍卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型如何革新遥感影像分类、目标检测、语义分割等任务，实现更高的精度和效率。 多源、多时相、多尺度数据融合：探讨如何有效融合不同类型的遥感数据（如光学、雷达、激光雷达Lidar）以及多时相、多尺度的影像，以获取更全面、更准确的信息。 大数据与云计算在遥感领域的应用：介绍如何利用大数据技术和云计算平台处理海量的遥感影像数据，实现大规模、实时的遥感信息服务。 地理人工智能（GeoAI）：展望融合人工智能技术与地理空间技术的GeoAI，将为遥感应用带来更智能、更自动化的解决方案。 本书结构清晰，内容翔实，理论与实践相结合，配以丰富的图例和案例分析。无论您是地理信息科学、遥感科学、环境科学、城市规划、农业科学等相关专业的学生、研究人员，还是希望利用遥感技术解决实际问题的工程师、技术人员，本书都将是您不可多得的参考书和实践指南。通过阅读本书，您将能够深刻理解遥感影像的价值，熟练掌握先进的解译与信息提取技术，并将其有效地应用于您所处的领域，为认识和改造我们的地球贡献力量。

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