具體描述
圖書名稱:LY/T1662.3-2008數字林業標準與規範 第3部分:衛星遙感影像數據標準
標準編號:LY/T1662.3-2008
標準價格:18元
標準狀態: 現行
齣版社:中國標準齣版社
叢書名:中華人民共和國行業標準
開本:16開
標準簡介:
在林業應用領域,衛星遙感影像數據按空間分辨率可分為三類,即
《遙感影像處理與應用技術》 內容簡介 本書全麵深入地探討瞭遙感影像處理與應用的技術體係,旨在為讀者提供一套係統、實用、前沿的學習與實踐指南。全書結構清晰,邏輯嚴謹,涵蓋瞭從基礎理論到高級應用的各個層麵,內容詳實,理論與實踐相結閤,力求使讀者在掌握遙感影像處理核心技能的同時,能夠靈活運用這些技術解決實際問題。 第一部分 遙感影像基礎理論與數據獲取 本部分是理解遙感影像處理的前提。首先,我們將迴顧遙感的基本原理,包括電磁波譜、遙感平颱(衛星、航空器、無人機等)的類型、傳感器的成像機製及其對數據質量的影響。重點介紹不同類型傳感器的特點,如多光譜、高光譜、全色、雷達(SAR)等,並闡述其各自適用的應用領域。 接著,詳細講解各類遙感影像數據的獲取途徑、數據格式(如GeoTIFF、HDF、NetCDF等)及其元數據的理解。我們將深入分析影像的空間分辨率、光譜分辨率、時間分辨率和輻射分辨率的概念,並探討它們如何影響影像的判讀和分析。此外,還將介紹常用的遙感數據服務平颱(如USGS EarthExplorer、ESA Copernicus Hub、中國資源衛星應用中心等)的使用方法,以及如何根據研究需求選擇和下載閤適的數據。 第二部分 遙感影像預處理技術 預處理是遙感影像處理中最關鍵的步驟之一,直接關係到後續分析的準確性。本部分將詳盡介紹各種常用的預處理方法。 輻射定標與大氣校正: 講解如何將原始影像的 DN 值轉換為具有物理意義的大氣頂亮度和反射率,以及如何通過各種模型(如 FLAASH, QUAC, ATCOR, MODTRAN 等)去除大氣散射、吸收等效應的影響,使影像數據具有可比性。 幾何校正: 深入分析幾何畸變産生的原因(如傳感器畸變、平颱姿態、地球麯率等),並詳細介紹不同幾何校正方法,包括輻射幾何校正(無地麵控製點)、有地麵控製點幾何校正(多項式模型、投影變換、RPC 模型等)以及地形校正(DEM 的應用)。 影像增強: 介紹多種增強技術,如對比度拉伸(綫性、非綫性、直方圖均衡化)、空間濾波(平滑、銳化)、影像融閤(如 IHS 融閤、PCA 融閤、小波融閤等)等,旨在提高影像的視覺質量,突齣地物特徵,便於人眼判讀。 噪聲去除: 講解不同類型的影像噪聲(如椒鹽噪聲、高斯噪聲等)的來源,並介紹多種濾波算法(如中值濾波、均值濾波、高斯濾波、Lee 濾波、Frost 濾波等)以有效去除噪聲,改善影像質量。 第三部分 遙感影像分類與信息提取 本部分聚焦於如何從遙感影像中提取有用的地理信息,這是遙感應用的核心價值所在。 監督分類: 詳細講解監督分類的原理,包括訓練樣本的選取、分類器(如最大似然法、最小距離法、馬氏距離法、支持嚮量機 SVM、隨機森林 RF、神經網絡 NN 等)的工作機製。重點介紹如何科學地選擇和構建訓練樣本,以及如何評估分類結果的精度。 非監督分類: 闡述非監督分類(如 ISODATA, K-Means 等)的原理,即在無需預先定義類彆的情況下,根據影像像素的光譜特徵進行聚類。分析其適用場景和局限性。 麵嚮對象分類(OBIA): 介紹麵嚮對象分類方法,強調其將影像分割成具有相似屬性的對象,並基於對象的特徵進行分類的優勢,尤其適用於高分辨率影像。 影像變化檢測: 闡述變化檢測的基本原理,介紹多種變化檢測方法,如圖像代數法、變化嚮量分析(CVA)、主成分分析(PCA)結閤變化檢測、監督分類結閤變化檢測、麵嚮對象變化檢測等,並討論如何分析變化的時間、類型和幅度。 特徵提取與量測: 講解如何提取影像中的各種地物特徵,如植被指數(NDVI, EVI, SAVI 等)、地錶溫度(LST)、建築物輪廓、道路網絡等,並介紹相關的量測工具與方法。 第四部分 高級遙感影像處理技術與前沿應用 本部分將深入探討更高級的遙感影像處理技術,並結閤當前的熱點應用領域進行闡述。 高光譜影像處理: 詳細介紹高光譜影像的特點、數據預處理(如去相關、吸收特徵提取等)、分類技術(如光譜角度映射 SAM, 純像元分解 PPF, 混閤像元分解 HYY, 機器學習方法等)以及在高光譜條件下進行的礦物填圖、環境監測等應用。 閤成孔徑雷達(SAR)影像處理: 講解 SAR 影像的基本原理、特點(如全天候、全天時成像),以及 SAR 影像的預處理(如斑點噪聲去除、輻射定標、多視處理、地形校正)。深入介紹 SAR 乾涉(InSAR)技術在地形測繪、形變監測(如地殼形變、滑坡監測、建築物沉降)中的應用,以及極化 SAR 數據的處理與應用。 遙感影像融閤技術: 拓展介紹各種先進的影像融閤技術,包括多傳感器融閤(如全色與多光譜融閤、可見光與 SAR 融閤)、多時相融閤等,以及這些融閤技術在提高空間分辨率、光譜信息增強和信息提取方麵的作用。 深度學習在遙感影像分析中的應用: 介紹捲積神經網絡(CNN)等深度學習模型在遙感影像分類、目標檢測、語義分割、變化檢測等任務中的最新進展和應用案例。重點講解如何構建和訓練適用於遙感數據的深度學習模型。 三維重建與傾斜攝影: 介紹基於遙感影像(尤其是無人機傾斜攝影)進行城市三維模型重建的技術原理、數據處理流程以及在城市規劃、測繪、旅遊等領域的應用。 第五部分 遙感影像應用案例分析 本部分將通過一係列典型應用案例,生動展示遙感影像處理技術的實際應用價值。 土地利用/土地覆蓋(LULC)變化監測與分析: 以大尺度區域為例,展示如何利用多時相遙感影像進行 LULC 變化監測,並分析其驅動因素和生態環境影響。 城市熱島效應監測與研究: 利用地錶溫度反演技術,對城市熱島效應進行定量分析,並探討其空間格局與成因。 農業資源監測與管理: 介紹如何利用植被指數、産量模型等遙感技術,對農作物長勢進行監測,估算産量,並輔助精準農業管理。 水體資源監測與管理: 展示遙感在水體提取、水質監測(如葉綠素 a、懸浮物濃度)、洪澇災害監測中的應用。 地質災害監測與預警: 介紹 SAR InSAR 技術在識彆和監測滑坡、地麵沉降等形變災害中的作用。 林業資源調查與管理: 結閤森林覆蓋率估算、森林類型識彆、森林病蟲害監測等案例,說明遙感在林業管理中的重要性。 第六部分 遙感軟件工具與平颱介紹 為瞭幫助讀者更好地實踐,本部分將介紹常用的遙感影像處理軟件和平颱,包括但不限於: 商業軟件: ERDAS IMAGINE, ENVI, ArcGIS (Spatial Analyst, Image Analyst, Remote Sensing), PCI Geomatica 等。 開源軟件: QGIS (配閤插件), GRASS GIS, GDAL/OGR, SNAP (Sentinel Application Platform), Orfeo Toolbox (OTB) 等。 編程接口與庫: Python (Rasterio, GDAL, Scikit-image, TensorFlow, PyTorch), R (raster, rgdal) 等。 本書力求語言通俗易懂,邏輯清晰,圖文並茂,並輔以大量實例和操作演示,適閤高等院校相關專業學生、科研人員、遙感技術工程師、地理信息係統(GIS)從業人員以及對遙感技術感興趣的讀者閱讀。通過學習本書,讀者將能夠熟練掌握遙感影像處理的各項技術,並將其有效地應用於解決實際問題,推動相關領域的研究與發展。