Classification Methods for Remotely Sensing Data pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Tso, Brandt/ Mather, Paul

出品人:

页数:356

译者:

出版时间:

价格:898.00元

装帧:

isbn号码:9781420090727

丛书系列:

图书标签:

• 遥感
• 分类
• 机器学习
• 图像处理
• 模式识别
• 数据分析
• 算法
• 遥感数据
• 地物分类
• 统计学习

探索遥感数据的分类艺术：洞察自然、环境与城市演变 本书深入剖析了遥感数据在理解和量化地球表面变化方面的巨大潜力，聚焦于那些能够揭示复杂地物信息、监测环境动态、绘制城市扩张以及洞察自然资源分布的分类方法。本书并非对特定遥感技术进行技术性的参数罗列，而是着眼于如何通过精妙的分类策略，从海量、多源的遥感影像中提取出富有价值的科学信息，并将其转化为指导决策、服务社会的基础。 一、 遥感数据分类的科学基础与挑战 在数字时代的浪潮下，遥感技术以前所未有的广度和深度为我们描绘着地球的“新面貌”。无论是卫星传感器捕捉到的可见光、红外、微波信号，还是无人机搭载的高分辨率相机，都为我们提供了观察地表万物的独特视角。然而，这些原始数据如同未经雕琢的璞玉，其价值的充分发挥，离不开精细化的分类处理。 本书将从遥感数据分类的科学基础出发，阐释不同类型遥感数据（如光学影像、雷达影像、高光谱影像等）的内在特性如何影响分类的策略选择。我们将探讨影响分类精度的关键因素，包括传感器分辨率（空间、光谱、辐射、时间）、大气效应、地物光谱混合、影像噪声以及地形地貌的复杂性。这些因素共同构成了遥感数据分类的挑战，也正是本书旨在深入探讨和解决的核心问题。 二、 多样化的分类方法：从传统到前沿 本书的核心内容在于系统地梳理和介绍一系列经典与前沿的遥感数据分类方法。这些方法各有侧重，适用于不同的数据类型和应用场景： 基于统计学的分类器： 我们将详细介绍最大似然分类、最小距离分类、马氏距离分类等经典统计学方法。这些方法在理解数据分布、建立概率模型方面具有重要意义，是许多遥感图像处理的基础。本书将深入分析其背后的统计学原理，探讨其在不同数据特征下的适用性和局限性。 面向对象的图像分析（OBIA）： 随着高分辨率遥感影像的广泛应用，传统的像元级分类方法在处理纹理、形状和空间关系等方面显得力不从心。本书将重点介绍面向对象的图像分析技术，阐述其如何将相邻像元聚集成具有语义含义的对象，并通过对象的特征（如颜色、纹理、形状、上下文信息）进行分类。我们将探讨不同尺度的对象分割策略以及对象分类器的构建。 机器学习与深度学习方法： 在大数据时代，机器学习和深度学习的兴起为遥感数据分类带来了革命性的变革。本书将深入介绍支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、极限学习机（ELM）等经典的机器学习算法在遥感分类中的应用。更重要的是，我们将重点关注卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，探讨其在自动特征提取、端到端分类以及处理复杂空间语义信息方面的强大能力。我们将分析不同网络架构（如U-Net、SegNet）如何适应遥感影像的特点，以及如何通过迁移学习、数据增强等技术优化模型性能。 混合分类策略： 现实应用往往需要结合多种方法的优势。本书将探讨如何构建混合分类器，例如结合对象特征与像元光谱信息，或者将传统方法与深度学习模型相结合，以期获得更优的分类精度和鲁棒性。 三、 遥感数据分类的应用领域：赋能科学研究与社会发展 本书的价值不仅在于方法论的介绍，更在于展示这些分类方法在解决实际问题中的强大应用。我们将深入探讨遥感数据分类在以下关键领域的应用： 地表覆盖/土地利用分类： 这是遥感分类最基础也是最重要的应用之一。本书将通过实例分析，展示如何利用不同分类方法绘制高精度、高分辨率的地表覆盖图，从而监测土地利用变化、评估城市扩张、识别农业种植结构、分析自然保护区动态等。 植被监测与生态环境评估： 遥感数据分类对于理解植被覆盖度、植被类型、叶面积指数、叶绿素含量等至关重要。本书将探讨如何利用高光谱、多光谱数据进行植被分类，从而评估森林健康状况、监测干旱灾害、识别病虫害发生区域、分析湿地变化以及评估生态系统服务功能。 水体与水文监测： 准确识别和分类水体（河流、湖泊、海洋、冰川）是水资源管理和防灾减灾的关键。本书将介绍如何利用光学和雷达影像进行水体提取和分类，并进一步探讨其在洪水监测、水质评价、海岸线变化分析等方面的应用。 城市遥感与基础设施监测： 随着城市化进程的加速，利用遥感数据监测城市形态、识别建筑物类型、分析城市热岛效应、评估基础设施分布等变得日益重要。本书将展示如何利用高分辨率影像和特定分类方法，精细化解析城市区域的各类地物信息。 灾害监测与应急响应： 在地震、洪水、火灾等自然灾害发生后，快速准确的遥感影像分类能够为灾情评估、救援规划提供关键信息。本书将探讨如何利用不同时期、不同传感器的遥感数据进行灾害区域识别和损毁评估。 四、 分类结果的评估与优化 一个有效的分类方法离不开科学的精度评估。本书将详细介绍各种精度评估指标，如混淆矩阵、总体精度、Kappa系数、生产者精度、用户精度等，并探讨如何通过统计分析来解读评估结果。同时，我们将讨论如何根据评估结果对分类模型进行优化，例如通过调整模型参数、优化训练样本、改进特征选择等，以期获得更为可靠的分类成果。 五、 未来展望 最后，本书将对遥感数据分类的未来发展趋势进行展望。我们将探讨大数据、云计算、人工智能等新兴技术如何进一步推动遥感分类的革新，以及如何应对未来遥感数据类型日益多样化、分辨率不断提升所带来的挑战。 本书旨在为遥感科学研究人员、地理信息系统（GIS）专业人士、环境科学家、城市规划者以及所有对利用遥感技术洞察地球信息感兴趣的读者提供一本全面、深入且实用的参考。通过掌握这些分类方法，我们能够更深刻地理解我们所居住的星球，更有效地应对环境挑战，并为可持续发展贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计实在太过朴实，初次拿到手时，我几乎要怀疑自己是不是拿错了什么学术会议的资料汇编。油墨的质感和排版都透着一股上世纪末的严谨与……嗯，怎么说呢，略显过时。不过，一旦翻开内页，那种扑面而来的专业气息立刻就让你收起了对外观的所有苛求。内容上，它对经典统计学在遥感数据分类中的应用进行了近乎百科全书式的梳理。我尤其欣赏作者在介绍最大似然分类法时所花费的篇幅，不仅详细推导了其背后的概率论基础，还穿插了许多不同传感器数据（如TM、SPOT）的实际案例，虽然案例的数据本身可能已经很陈旧，但其方法论的深度和广度是毋庸置疑的。对于一个想要打好理论基础，而不是仅仅想学习最新软件操作的读者来说，这本书无疑是一座坚实的理论堡垒。它不迎合时下的深度学习热潮，而是扎扎实实地把“分类”这个核心概念从数学和统计的本源上给你讲透彻，读起来有点像在啃一块高密度的干粮，费劲，但回味无穷，特别是那些关于协方差矩阵对分类结果影响的章节，绝对是为那些想深入钻研算法工程师准备的“硬菜”。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的印象是，它是一本“反潮流”的经典。市面上充斥着大量关于如何用TensorFlow或PyTorch跑出高精度地图的速成指南，而这本书则像一位慢工出细活的匠人，将重点放在了数据预处理的细微差别上。它用大量篇幅讨论了“光谱混合”问题，以及如何通过空间自相关性模型（如马尔可夫随机场，但书中讨论的形态更早）来优化像素级别的分类结果。虽然书中对MRF的介绍略显简略，但它成功地将空间信息的重要性提升到了与光谱信息同等重要的地位。我发现，许多现代高精度分类器的准确率瓶颈往往不在于模型本身有多复杂，而在于忽略了数据在空间上的连续性和依赖性。这本书清晰地指出了这一点，并提供了一系列基于传统统计学思想的解决方案，比如如何设定合理的邻域窗口大小，以及如何利用纹理特征来辅助分类。对于希望将分类结果从“像素级正确”提升到“区域级合理”的研究人员来说，这部分的见解非常宝贵。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书完全是个意外，原本是想找一本关于最新机器学习在地理信息系统（GIS）中应用的实战手册，结果图书馆工作人员给我推荐了这本。坦白说，一开始我非常不以为然，这本书的篇幅冗长，插图少得可怜，更糟糕的是，它似乎对任何与“深度神经网络”相关的术语都采取了集体失声的态度。然而，在被一个复杂的土地利用变化监测项目难住后，我不得不回过头来仔细研读其中关于“监督式分类后处理优化”的那几章。令人惊讶的是，书中关于模糊逻辑和专家系统（Expert Systems）在分类边界模糊地带的处理方法，提供了一种完全不同于当前主流“黑箱”模型的思路。它强迫你重新思考分类的“哲学”——即如何将领域知识以一种可解释的方式融入决策过程。阅读体验是极其挑战的，因为它要求读者具备扎实的线性代数和概率论背景，否则那些矩阵运算和特征空间变换简直是天书。这本书更像是为上世纪八九十年代的遥感科学家准备的“工具箱”，里面装满了精钢打造的、需要手工打磨才能用的精密工具，而不是一键生成结果的自动化流水线产品。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的排版和术语习惯让人感觉像是跨越了时空隧道。如果你期待看到图表化的流程图或者颜色鲜艳的对比图，你会非常失望。它更像是一份详尽的、为研究人员准备的内部技术报告集。我最欣赏其结构的一点是，作者极其严谨地对不同分类方法的适用场景和计算复杂度进行了定性分析。比如，在讨论判别分析（Discriminant Analysis）时，它详细对比了线性判别与二次判别在面对高维数据时的性能退化边界，并给出了基于经验的阈值建议。这种细致入微的工程考量，在当前很多追求简洁优美的算法描述中是缺失的。这本书的阅读体验是沉浸式的，你需要不断地在脑海中构建三维或多维特征空间，想象决策边界是如何在这些空间中形成的。它不是一本适合快速查阅的参考书，而是一本需要你投入时间去“消化”和“辩论”的学术著作，适合那些已经对遥感基础知识有一定掌握，并希望深入理解分类理论极限的进阶学习者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常古典，有一种老派英式学术著作的腔调，句式复杂且信息密度极高，阅读起来需要极大的专注力。我最喜欢的部分是作者对于遥感影像数据噪声模型构建的探讨。他没有满足于将噪声简单地视为高斯分布，而是深入剖析了不同大气条件、传感器设计缺陷甚至目标地物自身异质性对信号波谱的影响，并据此建立了多层次的噪声补偿框架。这部分内容远超出了普通“分类方法”的范畴，更像是一本高级信号处理与遥感物理的结合体。当我尝试将书中的理论应用于处理我们无人机采集的高光谱数据时，发现那些看似过时的“最小误差贝叶斯分类器”变体，在处理我们数据集中特有的条带噪声时，效果居然出奇地好，比我们团队目前使用的某个商业软件的默认设置还要稳定。这本书的价值不在于教你“如何做”，而在于让你理解“为什么这么做有效”，它重申了遥感数据科学的根基在于对物理过程的深刻理解，而不是单纯的算法堆砌。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆