具体描述
内容简介
《遥感数字图像处理与应用》是南京大学985学科建设”项目的主要研究成果之一，同时也是南京大学地理教学丛书的重要组成部分。《遥感数字图像处理与应用》基于遥感数字图像的成像原理和信息表征，首先系统介绍了遥感数字图像恢复处理、增强处理、融合处理和分类处理的相关理论、技术方法与基本内涵，然后根据遥感数字图像应用的研究成果和应用实践，着重论述遥感数字图像分割与遥感数字图像匹配的主要学术思想与技术路线。内容共分九章，第一章介绍遥感数字图像的成像原理，第二章阐述遥感数字图像的信息特征，第三章至第六章介绍遥感数字图像的恢复处理、增强处理、融合处理和分类处理的基本理论与技术方法，第七章和第八章分别介绍遥感数字图像的分割处理和匹配技术，第九章主要介绍与遥感数字图像处理相关的一些主要应用技术。《遥感数字图像处理与应用》紧跟遥感数字图像处理技术发展的步伐，内容新颖丰富，知识覆盖面广，概念清晰，结构合理。可作为大专院校相关专业本科生的学习教材和研究生的主要参考书，同时也可供相关科技人员阅读参考。
作者简介
冯学智，南京大学地理信息科学系教授、博士生导师。主要从事遥感和地理信息系统（GIS）基础理论、应用开发与设计方面的教学与研究。主持或负责了10余项重点科研和教学课题的研究工作，曾多次获得省部级科技进步奖、国家级教学成果奖和优秀教材奖。在国内外主要刊物上发表论文20多篇，参与教材编写和著作出版10余部。作者是我馆已出版的《数字地球导论》、《“3S”技术与集成》的第一作者，也是我室的主要作者。
目录
第一章 遥感图像的成像原理§1．1 电磁波谱特性
1．1．1 电磁波谱概述
1．1．2 电磁波谱特性
§1．2 地物波谱特性
1．2．1 地物的光谱特征
1．2．2 典型地物的光谱特征
§1．3 遥感的波段选择
1．3．1 遥感波段的设置
1．3．2 常用的传感器与遥感卫星
§1．4 遥感成像过程
1．4．1 传感器工作原理
1．4．2 遥感图像传输模型
1．4．3 遥感图像处理简介
参考文献
第二章 遥感图像的信息特征
§2．1 遥感图像的数学表达
2．1．1遥感图像的函数形式
2．1．2遥感图像的参数特点
§2．2 遥感图像的亮度响应
2．2．1 亮度的数值表示
2．2．2 亮度的统计分析
§2．3 遥感图像的特征描述
2．3．1 空间位置关系特征
2．3．2 纹理特征
2．3．3 几何特征（形状特征）
第三章 遥感图像的恢复处理
§3．1 几何校正
3．1．1 几何精校正过程
3．1．2几何校正中的几个问题
§3．2 辐射校正
3．2．1传感器端的辐射校正
3．2．2 噪音消除
3．2．3 日地距离校正和太阳高度角校正
3．2．4 地形辐射校正
§3．3 大气校正
3．3．1 大气对遥感的影响
3．3．2 常用的大气校正方法
3．3．3 大气校正的实例
§3．4 投影校正
3．4．1 中心投影
3．4．2 多中心投影
3．4．3 中心投影图像的投影校正
3．4．4 多中心投影图像的投影校正
3．4．5 SAR图像的投影校正
§3．5 阴影去除
3．5．1 阴影检测
3．5．2 阴影消除
参考文献
第四章 遥感图像的增强处理
§4．1 对比度增强
4．1．1 线性变换
4．1．2 非线性变换
4．1．3 直方图调整
§4．2 空域滤波
4．2．1 空域滤波基础
4．2．2 平滑滤波
4．2．3 边缘增强
§4．3 频域滤波
……
第五章 遥感图像的融合处理
第六章 遥感图像的分类处理
第七章 遥感图像的分割技术
第八章 遥感图像的匹配技术
第九章 遥感图像的应用技术
参考文献
用户评价
最后，《遥感数字图像处理与应用》在遥感影像的几何校正和纠正方面，给予了我非常系统和全面的指导。许多读者可能会觉得几何校正是一个枯燥的技术细节，但这本书却通过清晰的讲解和生动的实例，让我认识到了它的重要性。 书中详细阐述了遥感影像中存在的各种几何畸变，例如传感器自身的畸变、地球的曲率、地形起伏带来的阴影和倾斜效应等。并在此基础上，介绍了多种几何校正方法，包括有控制点法、传感器模型法（如RPC模型）以及DEM辅助法。书中还详细讲解了不同校正方法的原理、步骤以及各自的优缺点，并提供了实际操作的示例，例如如何利用GIS软件中的工具进行影像的几何精校。这让我深刻理解了，只有经过精确的几何校正，我们才能将遥感影像与地面坐标系统进行准确对应，从而实现与其他地理空间数据的叠加分析和精确的空间定位。
评分我尤其欣赏书中对遥感图像分类方法的深入剖析。分类是遥感图像处理的核心环节之一，它直接关系到我们能否准确地识别和提取地物信息。《遥感数字图像处理与应用》在这方面提供了非常全面且深入的讲解。 书中不仅详细介绍了传统的监督分类方法，如最大似然分类、最小距离分类、Pareto 分类，还对非监督分类方法，如 ISODATA、K-Means 进行了深入的阐释。更令人欣喜的是，本书还将近年来备受关注的机器学习和深度学习在遥感图像分类中的应用进行了详细介绍。例如，它详细讲解了如何利用卷积神经网络（CNN）来提取遥感图像的深度特征，并通过训练模型实现高精度的地物分类。书中还通过实例展示了不同分类方法的优劣，以及如何在实际应用中根据数据特性选择最合适的分类算法，这对于我这样的初学者来说，简直是及时雨。
评分《遥感数字图像处理与应用》在遥感数据质量控制和误差分析方面也给我留下了深刻的印象。高质量的遥感数据是进行准确分析的基础，而书中对这方面的讲解，让我对数据质量有了更深刻的认识。 书中详细介绍了遥感数据可能存在的各种误差来源，包括传感器本身的误差、传输过程中的误差、以及后期处理过程引入的误差。并且，它还提供了多种方法来评估和控制这些误差。例如，在几何校正方面，书中介绍了如何通过分析控制点的残差来评估校正精度，以及如何通过重采样方法来最小化插值误差。在辐射定标方面，它也详细阐述了如何通过比较不同定标结果来评估定标的可靠性。这些细节的处理，让我在实际工作中能够更加审慎地对待数据，并采取相应的措施来保证分析结果的准确性。
评分这本书的另一个亮点在于其对遥感数据预处理环节的细致描绘。很多时候，我们拿到手的遥感数据并非可以直接使用，存在各种各样的噪声、辐射误差和几何畸变。《遥感数字图像处理与应用》在这方面做得非常到位，它系统地介绍了如何进行辐射定标、大气校正、几何校正等一系列关键预处理步骤。 在辐射定标部分，作者详细解释了传感器内部响应、太阳辐射变化等因素对影像辐射值的影响，并提供了不同定标方法的原理和计算公式。这让我理解了为什么同一地物在不同时间获取的遥感图像，其辐射值会有所差异，也为后续的定量分析打下了坚实基础。大气校正的部分更是让我大开眼界，它解释了大气散射、吸收等现象对地表反射率的干扰，并介绍了多种大气校正模型，如 FLAASH、QUAC 等，并分析了它们各自的优缺点和适用范围。这对于理解遥感数据所反映的真实地物信息至关重要，也为我进行地物参数反演提供了可靠的数据支持。
评分《遥感数字图像处理与应用》在影像镶嵌和匀色处理方面的细致讲解，也为我解决实际操作中的难题提供了有力支持。在处理大范围的遥感数据时，我们经常需要将多幅相邻的影像进行拼接，以形成一张覆盖范围更大的影像。 书中详细介绍了影像镶嵌的基本原理和技术，包括重叠区域的寻找、匹配、以及如何进行几何和辐射上的连接。同时，它还深入探讨了匀色处理的重要性。由于不同传感器、不同拍摄时间和不同的大气条件，相邻影像之间往往存在色调和亮度的差异，这不仅影响影像的视觉效果，更会影响后续的分析结果。书中介绍了多种匀色算法，如直方图匹配、色彩归一化等，并分析了它们在不同场景下的适用性。这让我明白了，一张美观且光谱连续的遥感影像，需要经过精心的镶嵌和匀色处理，这对于后续的解译和分析至关重要。
评分《遥感数字图像处理与应用》在图像融合技术方面的讲解也令我印象深刻。在很多实际应用中，我们可能需要融合不同传感器、不同分辨率的遥感数据，以获取更全面、更精细的信息。这本书详细阐述了多种图像融合的方法，包括基于 IHS 变换的融合、基于小波变换的融合、以及一些基于深度学习的融合方法。 其中，对 IHS 变换的讲解非常直观，它将 RGB 彩色图像的三个波段分别转换到强度（Intensity）、色度（Hue）和饱和度（Saturation）空间，然后将高空间分辨率的单波段影像（如全色波段）的强度信息替换掉低空间分辨率多光谱影像的强度信息，再进行反变换。这使得融合后的影像在保持原有光谱特性的同时，拥有了更高的空间分辨率。此外，书中还探讨了不同融合方法在不同场景下的适用性，例如，在进行地形地貌分析时，哪种融合方法能够更好地保留地形的纹理和细节；在进行地物光谱特征分析时，又该如何选择能够最大程度保留光谱信息不失真的融合方法。
评分我最近入手了一本名为《遥感数字图像处理与应用》的书，这本书的出现，可以说彻底颠覆了我之前对遥感图像的认知。在此之前，我接触遥感图像，更多的是停留在“看看图、认认地”的浅层阶段，总觉得那些复杂的数字处理过程离我太远，像是一层看不透的迷雾。但这本书，却以一种极其清晰、系统的方式，将我一步步引入了遥感数字图像处理的殿堂。 首先，不得不提的是这本书的理论深度。它并没有一味地堆砌晦涩难懂的公式，而是将复杂的数学原理拆解得深入浅出，例如在讲解图像增强的部分，作者详细阐述了不同的增强算法背后的光学和统计学原理，例如直方图均衡化是如何通过调整像素灰度分布来提升图像对比度的，以及锐化算法又是如何通过突出图像边缘信息来增强细节的。这些解释不仅让我理解了“为什么”这样做，更让我对遥感图像的视觉特性有了更深层次的理解。书中对几何校正的讲解也让我印象深刻，它详细介绍了不同类型的几何畸变（如传感器畸变、地形畸变）的成因，以及如何利用控制点、DEM模型等方法进行精确的校正，这对于我理解不同时相、不同传感器获取的遥感数据进行叠加分析至关重要。
评分在遥感图像变化检测方面，《遥感数字图像处理与应用》也为我打开了新世界的大门。过去，我总觉得“变化检测”是一个很抽象的概念，但通过这本书的讲解，我才了解到它背后蕴含着如此丰富和多样的方法。 书中系统地介绍了各种变化检测的技术，包括图像增强法、图像变换法、像元级变化检测法、对象级变化检测法等。例如，它详细讲解了如何利用差值法、比值法、变化向量分析（CVA）等方法来识别图像中发生改变的区域。此外，书中还探讨了如何利用更高级的技术，如基于深度学习的变化检测算法，来实现更精确、更细粒度的变化识别。这本书还深入分析了不同变化检测方法在不同应用场景下的优缺点，例如，在监测城市扩张时，哪种方法能够更有效地捕捉新增建筑；在监测森林火灾时，又该如何快速准确地识别火灾区域。
评分这本书在时空信息提取和分析方面的深入探讨，也极大地拓展了我的视野。遥感技术不仅仅是二维图像的分析，更重要的是能够揭示地物随时间和空间的变化规律。《遥感数字图像处理与应用》在这方面提供了非常详实的指导。 书中介绍了如何利用多时相遥感数据进行地物变化监测，以及如何通过时间序列分析来揭示地物的动态演变规律。例如，在讲解植被物候变化时，书中展示了如何利用NDVI时间序列来分析植被的生长季节、物候期等信息。此外，在进行水体监测时，书中也介绍了如何利用SAR数据来分析水体的时空分布特征，以及如何监测洪涝灾害的变化。书中对这些时空分析方法的讲解，让我明白了遥感数据蕴含的丰富时间维度信息，以及如何有效地提取和利用这些信息来服务于各种应用。
评分其次，这本书在算法的实践应用方面做得尤为出色。很多技术书籍往往停留在理论层面，但《遥感数字图像处理与应用》却将理论与实践紧密结合，通过大量的实例，生动地展示了各种处理算法在实际问题中的应用。比如，在讲到分类算法时，它不仅介绍了监督分类和非监督分类的基本原理，还详细演示了如何利用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等算法对遥感图像进行地物分类，并提供了相应的软件操作指导和代码片段。这让我受益匪浅，尤其是对于那些渴望将遥感技术应用到实际工作中的读者而言，这本书简直是一本“教科书+操作手册”。 让我感到惊喜的是，书中还特别强调了不同应用场景下图像处理方法的选择和优化。例如，在进行城市扩张监测时，需要采用哪些特定的图像增强和变化检测技术；在进行植被覆盖度估算时，又需要如何运用植被指数和多光谱分析。书中对这些具体问题的分析，让我看到了遥感技术强大的普适性和专业性，也为我今后的科研或工作提供了明确的方向。它让我明白，遥感数字图像处理并非一成不变的套路，而是需要根据具体的应用需求进行灵活调整和优化，这是一种非常宝贵的经验。
评分技术类参考书，学习一下。整体还不错，活动购买。
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评分深入浅出，融会贯通！对遥感图像处理的正确深入理解会有很大帮助！
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评分实用性强，适合相关专业的人参考。
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评分整体不错，深入浅出，值得购买
评分感数字图像处理与应用 好像改版了
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