Computational Intelligence for Remote Sensing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Grana, Manuel (EDT)/ Duro, Richard J. (EDT)

出品人:

页数:404

译者:

出版时间:

价格:1614.00 元

装帧:

isbn号码:9783540793526

丛书系列:

图书标签:

• Remote Sensing
• Computational Intelligence
• Machine Learning
• Deep Learning
• Image Processing
• Pattern Recognition
• Data Mining
• Artificial Intelligence
• Geospatial Analysis
• Classification

遥感科学中的前沿计算方法与应用：一本聚焦于经典统计学、机器学习与深度学习范式的综述性著作 本书旨在为遥感科学领域的研究人员、工程师和高级学生提供一个全面且深入的视角，探讨那些不直接以“计算智能”为核心命名，但却是支撑现代遥感数据分析和信息提取不可或缺的计算范式与技术。我们专注于那些奠定遥感数据处理基础的经典统计学方法、主流的经典机器学习算法，以及近年来迅速崛起的、更侧重于物理模型与大规模数据集集成的计算框架。 本书的结构设计旨在构建一个从基础理论到高级应用的知识阶梯，确保读者不仅理解“如何做”，更能深刻领会“为何如此”。 --- 第一部分：遥感数据基础与经典统计学基石 (Foundations and Classical Statistical Inference) 本部分着重于回顾和深化读者对遥感数据内在特性的理解，并详细阐述支撑几乎所有后续高级分析的统计学原理。我们认为，任何成功的计算方法都必须建立在对数据分布和不确定性的准确量化之上。 第一章：高维遥感数据的统计特性与预处理 本章将聚焦于高光谱（Hyperspectral Imaging, HSI）和合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）数据的独特统计分布。我们将深入探讨： 1. 非高斯性与混合模型： 遥感图像的复杂混合像元（Mixed Pixels）问题如何导致其光谱维度和空间维度的联合分布偏离标准正态分布。重点分析基于Lévy过程和广义线性模型（GLMs）来描述这些复杂分布的必要性。 2. 噪声建模与降噪： 详细分析热噪声、散粒噪声以及系统性误差在不同传感器中的表现形式。重点介绍基于卡尔曼滤波（Kalman Filtering）和维纳滤波（Wiener Filtering）的迭代去噪方法，这些方法是处理时间序列遥感数据（如中低分辨率卫星数据）稳定性的核心。 3. 数据降维的经典方法论： 区别于后文将讨论的深度学习特征学习，本章着重分析主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）和线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）在遥感数据压缩和特征提取中的严格统计学解释和局限性。 第二章：贝叶斯统计在遥感分类中的应用 贝叶斯理论是处理不确定性和先验知识的强大工具。本章将探讨如何将概率推理框架应用于遥感分类和反演任务。 1. 最大后验概率（MAP）估计： 阐述MAP在解决小样本分类问题中的优势，以及如何构建合理的先验分布（如Dirichlet先验）来正则化分类器的性能。 2. 马尔可夫随机场（Markov Random Fields, MRFs）： 详细介绍MRFs作为空间上下文模型在图像分割和分类中的作用。重点分析吉布斯采样（Gibbs Sampling）和概率图模型（Probabilistic Graphical Models）在平滑分类结果、消除孤立噪声像素方面的机制。 3. 经典概率模型： 深入分析高斯混合模型（Gaussian Mixture Models, GMMs）在遥感图像聚类和先验概率密度函数估计中的应用，尤其是在对地观测数据混合成分反演问题中的体现。 --- 第二部分：传统机器学习范式在遥感中的实践 (Classical Machine Learning Paradigms in Remote Sensing) 在深度学习普及之前，一系列强大的非参数和半参数机器学习模型主导了遥感信息提取。本部分旨在回顾和精炼这些核心算法，强调它们在处理中小型数据集和需要高可解释性时的持续价值。 第三章：支持向量机（SVM）及其在分类与回归中的鲁棒性 支持向量机因其优越的泛化能力和对高维特征空间的有效处理，在很长一段时间内是遥感分类的金标准。 1. 核函数理论与选择： 详细分析径向基函数（RBF）、多项式核在处理非线性遥感分类边界时的数学基础。重点讨论如何通过交叉验证确定最优核参数以避免过拟合。 2. 回归应用： 探讨支持向量回归（SVR）在建立地表参数（如叶面积指数、生物量）与遥感反射率之间的关系模型中的应用，特别是其对异常值的抵抗能力。 3. 多类分类策略： 剖析“一对一”（One-vs-One）和“一对多”（One-vs-All）策略在处理复杂多类别地物分类时的计算效率和性能权衡。 第四章：集成学习方法与特征选择的优化 集成学习通过组合多个弱分类器以期获得更强、更稳定的预测性能，这对于遥感数据中特征冗余和噪声问题尤为重要。 1. 提升（Boosting）算法的结构： 深入剖析AdaBoost的迭代权重更新机制及其在遥感变化检测中的应用。同时，探讨梯度提升机（Gradient Boosting Machines, GBMs）如何通过梯度下降原理优化残差。 2. 随机森林（Random Forests, RF）的优势： 强调RF在处理特征重要性排序和鲁棒性上的优势。详细分析其在嵌入式特征选择中的作用，以及如何利用其内置的Out-of-Bag (OOB) 误差估计遥感分类器的性能。 3. 遥感特征空间的维度灾难应对： 讨论集成学习如何与Wrapper方法（如递归特征消除 RFE）结合，以确定对地物分类最关键的光谱波段和纹理特征组合。 第五章：基于聚类与密度估计的无监督分类 无监督方法在缺乏大量标记数据时至关重要。本章关注如何基于数据内在的结构进行信息提取。 1. K-均值与K-中心点算法的局限性： 深入分析K-均值算法对初始点敏感以及无法处理非球形簇的问题，并提出改进策略（如K-Means++）。 2. DBSCAN（基于密度的聚类）在遥感中的价值： 阐述DBSCAN如何有效识别任意形状的土地覆盖区域，并自动剔除离群点（噪声），这在复杂城市或山区环境中非常关键。 3. 层次聚类与树状图的解释： 讨论凝聚型（Agglomerative）层次聚类如何帮助专家用户理解不同地物类别之间的自然亲缘关系，辅助建立分类层次结构。 --- 第三部分：面向过程的建模与时空数据处理框架 (Process-Based Modeling and Spatio-Temporal Frameworks) 现代遥感不仅是静态图像的分析，更是对地球系统动态过程的监测。本部分将探讨那些着重于模拟物理过程或处理连续时空序列的计算框架。 第六章：物理反演模型与优化求解 遥感数据的最终目标往往是反演地表物理参数，这通常涉及复杂的、病态的（Ill-posed）反演问题。 1. 辐射传输模型（RTM）的计算实现： 介绍PROSAIL等模型在计算层辐射传输过程中的数值方法，包括离散坐标法（Discrete Ordinate Method, DOM）或矩阵转移法（Matrix Transfer Method, MTM）的实现细节。 2. Tikhonov正则化在反演中的作用： 详细阐述如何利用Tikhonov正则化方法来稳定病态反演问题，平衡数据拟合误差与模型光滑性之间的关系，从而获得可靠的参数估计。 3. 迭代最小二乘法（Iterative Least Squares）： 探讨在迭代反演过程中，如何利用梯度信息和雅可比矩阵来逐步逼近最优解，特别是在反演植被冠层结构参数时。 第七章：时间序列分析的经典计算方法 处理连续观测数据（如MODIS、Landsat时间序列）需要专门的计算工具来捕捉季节性、趋势和突变点。 1. 傅里叶变换与周期性分析： 利用快速傅里叶变换（FFT）来分解遥感时间序列中的季节性、年际变化等周期性成分，这对于识别作物生长周期至关重要。 2. 基于模型的时序拟合： 介绍如何使用逻辑斯蒂（Logistic）或双/三丰度模型（Double/Triple Sigmoid Models）来拟合植被指数（如NDVI）的时间变化曲线，并从中提取关键的农时参数。 3. 突变点检测算法： 介绍累积和（Cumulative Sum, CUSUM）检验和变化点分析（Change Point Analysis, CPA）在监测森林火灾、土地利用变化等瞬时事件中的应用，这些方法依赖于严格的统计显著性检验而非单纯的数值差异。 --- 第四部分：计算效率与大数据处理架构 (Computational Efficiency and Large-Scale Architectures) 随着卫星星座的增加，数据量呈指数级增长，高效的计算架构成为必要。本部分聚焦于提升经典算法在大规模数据环境下的运行效率。 第八章：并行计算与分布式处理框架 1. MapReduce编程模型： 详细解析如何将传统的遥感处理任务（如大范围地物分类、大面积地形分析）分解为Map和Reduce阶段，以适应分布式文件系统（如HDFS）。 2. GPU加速的经典算法： 探讨如何利用CUDA编程模型对计算密集型的经典算法（如大规模矩阵运算、大规模矩阵求逆）进行并行加速，以超越传统CPU的性能瓶颈。 3. 面向对象的数据结构： 介绍如何设计高效的遥感数据结构（如Tiled Data Cubes, Z-order Curves），以优化磁盘I/O和空间查询的效率，这对于提升任何计算方法的实际运行速度都至关重要。 --- 本书的宗旨在于提供一个严谨、注重基础和可解释性的计算工具箱，强调统计严谨性、物理一致性以及面向大规模数据处理的计算工程实践，为读者构建坚实的遥感科学计算基础。

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