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张良培，杜博，张乐飞 著

图书标签:

• 高光谱遥感
• 遥感影像处理
• 图像处理
• 光谱分析
• 数据处理
• 地球科学
• 环境遥感
• 机器学习
• 深度学习
• Python

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030363770

版次：1

商品编码：11406002

包装：平装

丛书名： 地球观测与导航技术丛书

开本：16开

出版时间：2014-01-01

用纸：胶版纸

页数：253

字数：375000

正文语种：中文

内容简介

《高光谱遥感影像处理》系统阐述高光谱遥感影像处理的基本问题和解决方法，介绍高光谱遥感影像处理的新理论进展和研究成果。《高光谱遥感影像处理》围绕利用信号处理理论进行高光谱遥感影像信息提取，共分6章：1章概述高光谱遥感影像处理技术；第2章主要介绍高光谱遥感影像自动端元提取；第3章开展光谱分解方面的研究；第4章针对高光谱影像中普遍存在的亚像元目标探测问题深入研讨；第5章全面深入开展高光谱遥感影像特征提取和分类问题研究；第6章详细介绍基于计算机视觉中新的张量分析方法。

作者简介

张良培，教授，武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室遥感影象处理研究室主任，国家“973”项目首席科学家，长江学者。

内页插图

目录

目录
《地球观测与导航技术丛书》出版说明
前言
第1章 高光谱影像处理技术概述 1
1.1 成像光谱仪概述 1
1.1.1 成像光谱仪 1
1.1.2 国内外主要成像光谱仪 5
1.2 高光谱遥感影像信息提取的现状与难点 7
1.3 高光谱遥感信号处理理论 9
1.3.1 端元获取与光谱分解 9
1.3.2 目标探测 10
1.3.3 高光谱遥感影像处理中的信号处理方法 11
1.4 高光谱遥感影像智能处理方法 18
1.4.1 人工免疫系统理论 18
1.4.2 特征提取与降维理论 23
1.4.3 智能化分类器理论 28
参考文献 34
第2章 高光谱遥感影像自动端元提取 37
2.1 高光谱遥感影像混合像元模型 37
2.1.1 光谱线性混合模型 38
2.1.2 非线性混合模型 40
2.1.3 线性光谱分解方法的拓展 40
2.1.4 基于多项式拟合的非线性混合光谱模型 43
2.2 非监督正交子空间投影方法 45
2.2.1 正交子空间投影 45
2.2.2 UOSP迭代提取端元光谱 46
2.2.3 结合空间关系的UOSP提取端元 48
2.2.4 实验分析 48
2.3 融合空间信息的端元提取方法 55
2.3.1 研究背景和意义 55
2.3.2 融合空间特征的端元光谱混合自动提取方法HEEA 55
2.3.3 实验分析 57
参考文献 64
第3章 高光谱遥感影像光谱分解 67
3.1 基于总体最小二乘的混合光谱线性扩展模型 67
3.1.1 混合光谱线性扩展模型 67
3.1.2 TLS扩展模型的算法 69
3.1.3 线性扩展模型的混合像元分解实验 71
3.1.4 扩展模型分解结果与端元类内变化的关系 76
3.1.5 基于光谱维小波特征的混合像元扩展模型 77
3.2 基于核最小二乘回归的非线性扩展模型 78
3.2.1 核空间理论及其应用 78
3.2.2 核最小二乘(KLS)回归分解模型与算法 80
3.2.3 神经网络与支持向量回归 84
3.2.4 实验分析 87
3.3 基于稀疏约束的混合光谱分解 96
3.3.1 混合光谱分解的稀疏问题 97
3.3.2 混合光谱分解稀疏约束的基本形式 97
3.3.3 混合光谱分解的稀疏约束方法 98
3.3.4 混合光谱分解的稀疏约束求解的分析 102
参考文献 113
第4章 高光谱遥感影像目标探测 115
4.1 目标探测器的设计原则 115
4.1.1 目标探测方法的分类 119
4.1.2 基于统计决策的探测器 121
4.1.3 探测器性能标准 122
4.1.4 恒定虚警率方法 123
4.1.5 最优探测器设计 126
4.2 结构化目标探测方法 127
4.2.1 约束能量最小化方法 129
4.2.2 正交子空间投影方法 130
4.2.3 目标约束下的干扰最小化滤波算法 131
4.2.4 基于特征变换的目标探测方法 132
4.3 非结构化目标探测方法 143
4.3.1 Kelly广义化似然比的探测算子 144
4.3.2 自适应余弦估计探测器 145
4.3.3 自适应匹配滤波器 146
4.4 端元可变的混合探测器 147
4.4.1 端元类型确定 147
4.4.2 混合探测器 149
4.4.3 端元可变的混合探测器的构造 149
4.4.4 实验分析 151
4.5 基于子空间的高光谱变化检测方法 156
4.5.1 变化检测算法 156
4.5.2 实验分析 157
参考文献 161
第5章 高光谱遥感影像特征提取与分类 165
5.1 基于克隆选择的高光谱遥感影像特征选择方法 165
5.1.1 克隆选择理论与算法 165
5.1.2 克隆选择特征选择算法 167
5.1.3 带权的克隆选择特征选择算法 171
5.1.4 常州市夏桥PHI影像特征选择实验与分析 172
5.1.5 结论 179
5.2 资源限制性人工免疫系统的高光谱遥感影像分类方法 180
5.2.1 资源限制性人工免疫系统 180
5.2.2 基于资源限制性人工免疫系统的遥感影像分类方法 181
5.2.3 常州市夏桥PHI影像分类实验与分析 186
5.2.4 结论 188
5.3 人工DNA计算的高光谱遥感影像编码与匹配分类方法 188
5.3.1 人工DNA计算基本概念 189
5.3.2 高光谱遥感影像的DNA计算模型与方法 190
5.3.3 常州市夏桥PHI影像光谱匹配分类实验与分析 195
5.3.4 结论 197
5.4 基于流形学习的特征提取与分类 198
5.4.1 传统流形学习算法回顾 199
5.4.2 块排列框架 200
5.4.3 判别局部排列 201
5.4.4 判别局部正切排列 202
5.4.5 实验分析 204
参考文献 209
第6章 高光谱遥感影像的张量分析方法 212
6.1 张量代数 212
6.2 张量最优子空间理论 215
6.2.1 高光谱遥感影像降噪的概述 215
6.2.2 基于张量最优子空间的多维滤波算法 216
6.2.3 实验分析 218
6.2.4 结论 225
6.3 高光谱遥感影像多特征一体化张量表达方法 225
6.3.1 高光谱影像的多特征张量描述方法概述 226
6.3.2 实验分析 230
6.3.3 结论 233
6.4 张量流形理论 233
6.4.1 张量判别局部排列 234
6.4.2 实验分析 238
6.4.3 结论 243
6.5 张量学习 243
6.5.1 张量学习的一般框架 244
6.5.2 支持张量机 245
6.5.3 实验分析 247
6.5.4 结论 250
参考文献 250
彩图

前言/序言

《地球的低语：光影交织的遥感解译》 在浩瀚的宇宙中，地球如同一颗璀璨的明珠，承载着无数生命的奇迹。而我们，作为地球的孩子，从未停止过对她的探索与认知。当我们抬眼仰望星空，或是俯瞰大地，总能感受到一种无形的力量在指引着我们，去发现那些隐藏在日常景象之下的奥秘。 《地球的低语：光影交织的遥感解译》并非一本关于技术手册的详尽指南，它更像是一次充满诗意的旅程，带领读者穿越光线的魔毯，进入一个由遥感影像编织而成的奇妙世界。在这里，每一片土地、每一滴水、甚至每一次风的吹拂，都化作了传感器捕捉到的独特“低语”，等待着我们去聆听和解读。 本书将带您深入理解，那些在天空中盘旋的“眼睛”——卫星与无人机——是如何以超越人类肉眼极限的视角，记录下地球瞬息万变的容颜。我们将一同探索，不同波段的光线，如何如同画家手中的调色板，为我们揭示地表物质的细微差异。例如，那在可见光下平淡无奇的山脉，在近红外波段下，却可能展现出勃勃生机的植被覆盖；而那些看似浑浊的河流，在某个特定波段的成像中，或许能清晰地勾勒出水体中悬浮物的分布。 本书不会枯燥地罗列算法和参数。相反，我们将以生动的故事和案例，展示遥感技术如何成为我们认识地球的强大工具。想象一下，如何通过解读地表反射率的变化，判断一片区域的土壤健康状况，从而指导农业生产，让每一寸土地都能焕发生机；又或者，如何通过监测地表温度的细微波动，预警潜在的火灾风险，守护我们赖以生存的绿色家园。 我们将一同追溯，那些在遥感影像中留下的痕迹。也许是一次火山喷发后，熔岩流过留下的伤疤；也许是一场罕见洪水后，水域扩张与退缩的轨迹；又或者是人类活动留下的巨大工程，如绵延千里的公路网络，或是城市扩张的无声扩张。通过这些影像，我们仿佛能触碰到地球曾经的呼吸，感受她的成长与变化。 本书还将探讨，遥感技术如何帮助我们窥探那些不易直接观测的现象。例如，利用雷达的穿透能力，我们可以“看透”云层和夜晚的黑暗，描绘出地表的真实轮廓，了解地形地貌的微妙起伏。通过多光谱或高光谱影像，我们可以识别出不同类型的矿产资源，为地质勘探提供重要的线索。甚至，通过监测水体中特定化学成分的光谱特征，我们可以评估水质的污染程度，为环境保护贡献力量。 《地球的低语》不仅仅是对技术的浅尝辄止，更是对科学精神的赞颂，对人类探索未知渴望的呼应。我们相信，每一次遥感影像的获取，每一次对数据的解译，都是一次与地球心贴心的对话。这本书将激发您对这颗蓝色星球的好奇心，让您用全新的视角去审视我们所处的环境，去感受那些沉默却深刻的“地球低语”。 无论您是怀揣着对自然的好奇，对科学的热爱，或是对地球未来的关切，《地球的低语：光影交织的遥感解译》都将为您打开一扇通往全新认知的大门。让我们一同沉浸在这光影交织的奇妙世界，倾听地球最真实的声音。

评分☆☆☆☆☆

《高光谱遥感影像处理》的某些章节，给我的感觉是，它在教我如何成为一个“光谱侦探”。这本书不仅仅是关于遥感影像的处理，更是关于如何利用光谱信息去“侦测”和“识别”目标。书中对“目标探测算法”的详细介绍，让我看到了在高光谱影像中“寻找”特定物质的各种“秘籍”。比如，前面提到的“光谱角制图”（SAM）就像是利用“角度”来衡量光谱的相似度，而“纯粹相关性探测器”（PPI）则更侧重于找到与目标光谱高度相关的像元。这让我联想到，在日常生活中，我们也在不断地进行“信息侦测”，比如通过关键词搜索来寻找所需信息，或者通过特征匹配来识别熟悉的面孔。书中对“基于光谱库的匹配”的讨论，让我理解了，拥有一个全面、准确的光谱数据库，对于高光谱影像的处理是多么重要。就像一个侦探需要掌握大量的犯罪案例信息一样，遥感数据处理也需要“光谱知识库”的支撑。此外，书中还探讨了如何处理“非线性”的光谱关系，以及如何应对“噪声”的干扰，这些都是“侦探工作”中必须面对的挑战。这本书，让我看到了高光谱遥感在资源勘探、环境监测、灾害预警等领域的巨大应用潜力，它为我们提供了一种强大的“侦测”和“识别”工具。

评分☆☆☆☆☆

《高光谱遥感影像处理》的某些篇章，给我带来了前所未有的对“信息可视化”的理解。一直以来，我们习惯于将图像看作是二维的像素集合，颜色深浅代表亮度，RGB值代表色彩。而高光谱影像，则将我们带入了一个多维度的信息空间。书中对于“光谱立方体”的形象描述，让我能够清晰地想象出，每一个像元都不是一个简单的点，而是一个包含了数十甚至数百个光谱通道数据的“小立方体”。如何将如此高维的数据转化为我们能够理解的二维或三维图像，正是“信息可视化”的魅力所在。我尤其关注书中关于“特征空间”的讨论。不同的物质，在光谱特征空间中会占据不同的位置，形成独特的“聚类”或“分布”。通过将这些高维数据映射到低维的特征空间，我们就能更直观地看到不同类别之间的 separability，从而为分类和识别提供依据。这让我联想到，在数据分析中，散点图、箱线图等可视化工具，正是帮助我们理解数据分布、发现潜在规律的利器。高光谱影像的处理，更是在此基础上，将“可视化”的维度推向了更高。书中提到的“假彩色合成”，将不同波段的光谱信息映射到可见光的RGB通道，虽然只是对高维数据的一种简化呈现，但已经能够极大地增强我们对影像内容的感知能力。这让我想到，在很多科学研究中，最终的成果往往需要通过图表、模型等可视化形式来呈现，以方便理解和传播。这本书，让我看到了数据可视化不仅仅是“画图”，更是“理解”的强大手段。

评分☆☆☆☆☆

当我翻阅《高光谱遥感影像处理》的某些章节时，我深切体会到，科学研究的进步，往往体现在我们“看”的工具和“想”的方法的不断升级。《高光谱遥感影像处理》正是这样一本，它为我们提供了更“锐利”的“眼睛”——高光谱传感器，以及更“精细”的“大脑”——先进的数据处理算法。书中对于“光谱分辨率”的定义和影响的分析，让我理解了，为什么同样是“看”同一个物体，高光谱影像能够揭示出肉眼甚至传统相机无法捕捉的细节。比如，同一类植被，在不同的生长阶段，其光谱曲线会呈现出细微的差异，而这些差异，在高光谱影像中是清晰可见的。我特别对书中关于“波段选择”的讨论感兴趣。在高光谱数据中，并非所有波段的信息都对识别目标有用，甚至有些波段会引入噪声。如何根据具体的研究目标，从海量波段中挑选出最相关的波段，是提高处理效率和准确性的关键。这让我联想到，在学习过程中，我们也在不断地进行“信息筛选”，抓住重点，忽略次要信息，才能更有效地掌握知识。书中对“分类精度评价”的介绍，也让我认识到，任何一种处理方法，最终都需要经过严格的验证。混淆矩阵、Kappa系数等评价指标，就像是科学实验中的“质量检验标准”，确保我们的处理结果是可靠和可信的。这本书，让我看到了科学研究的严谨性，以及不断追求更精细、更准确的探索精神。

评分☆☆☆☆☆

这本《高光谱遥感影像处理》真是让我眼前一亮，虽然它标题直指“高光谱遥感影像处理”，但给我带来的启发远不止于此。在翻阅过程中，我惊喜地发现，书中所阐述的那些关于光谱信息提取、特征降维、分类算法的原理和技术，并非仅仅局限于遥感领域。例如，书中对多维数据分析的深入探讨，以及如何从海量数据中识别出有价值的“光谱指纹”，这些理念在图像识别、模式识别，甚至是生物信息学领域都有着异曲同工之妙。我尤其被书中的“光谱匹配滤波”算法所吸引，它通过计算待测像元光谱与已知“目标”光谱的相似度来实现目标物质的识别。这让我联想到，在医学影像分析中，我们是否也能借鉴这种思路，通过分析病灶组织与正常组织在特定光谱波段上的差异，来辅助诊断？书中对“端元提取”的详细讲解，也让我思考，在复杂的混合像元分解问题中，那些“纯净”的光谱信号，是否可以看作是不同“基底”的组合？这与信号处理中对信号的分解和重构有着深刻的联系。此外，书中对监督学习和非监督学习在影像分类中的应用对比，以及各种算法的优劣势分析，为我理解机器学习的普适性提供了绝佳的视角。无论是在分析天文光谱以研究恒星成分，还是在分析工业材料的光谱特性以进行质量控制，甚至是在分析食品成分以确保安全，这种从数据中挖掘隐藏信息的能力，都是至关重要的。这本书，虽然名义上是“高光谱遥感影像处理”，但其核心思想——如何有效地处理和解析高维光谱数据，解决从中提取有用信息这一共性难题——无疑具备了跨学科的应用前景，给我带来了许多关于数据分析和信息挖掘的全新灵感，让我对未来的研究方向有了更宽广的思考。

评分☆☆☆☆☆

读完《高光谱遥感影像处理》的某些章节，我感觉自己仿佛置身于一个浩瀚的“光谱图书馆”中，每一个像元都携带着关于目标物体的详尽“身份证信息”。书中关于“光谱分辨率”和“光谱重构”的讨论，让我深切体会到，我们观察世界的方式，很大程度上取决于我们“能看到”的光谱范围和精细度。传统相机只能捕捉可见光，而高光谱传感器则能跨越可见光、近红外、短波红外等多个波段，这就像是给了我们“透视”物质成分的能力。我反复琢磨书中关于“大气校正”的章节，理解为何卫星拍摄的影像需要经过一系列复杂的预处理才能准确反映地表真实情况。这让我联想到，在进行任何形式的测量或观察时，都需要考虑环境因素的干扰。就像我们在嘈杂环境中听不清别人说话，需要过滤掉噪音一样，遥感影像也需要“过滤”掉大气散射、吸收等的影响。书中对“特征选择”和“特征提取”方法的介绍，也让我意识到，面对海量的高光谱数据，并非所有波段的信息都同样重要。如何从这些“光谱指纹”中挑选出最能区分不同地物的关键特征，是提高处理效率和分类精度的关键。这不禁让我想起，在日常生活中，我们也是通过抓住事物的关键特征来快速识别和判断的，比如通过一个人的穿着打扮来猜测其职业，或者通过一首歌的旋律来分辨出是哪位歌手的作品。这本书让我认识到，高光谱遥感不仅仅是技术层面的堆砌，更是一种深刻的洞察力，它帮助我们从数据的海洋中，打捞出有价值的“矿石”，还原事物的本质。

评分☆☆☆☆☆

在研读《高光谱遥感影像处理》的某些篇章时，我深刻体会到，技术的发展往往是相互促进的。高光谱传感器的出现，为我们提供了前所未有的细节信息，而先进的数据处理算法，则让我们有能力去“驾驭”这些海量、复杂的数据。书中对“云计算”和“大数据”技术在处理高光谱影像中的应用的探讨，让我看到了未来发展的方向。过去，处理高光谱影像需要强大的本地计算资源，而如今，借助云计算平台，我们可以轻松地存储、处理和分析TB甚至PB级别的高光谱数据。这大大降低了技术门槛，使得更多的人能够参与到高光谱影像的应用中来。我特别对书中关于“并行计算”和“分布式处理”的介绍感兴趣。高光谱影像的每一个像元都包含大量的光谱信息，对这些信息进行处理，需要大量的计算量。而并行计算和分布式处理，能够将这些计算任务分解到多个处理器或多台计算机上同时进行，从而大大提高处理效率。这让我联想到，在很多需要处理海量数据的领域，如科学计算、金融建模等，云计算和大数据技术都发挥着至关重要的作用。这本书，不仅仅是关于高光谱遥感影像的处理技术，更是关于如何利用现代信息技术，将这些技术推向新的高度，从而解决更复杂、更宏大的问题。

评分☆☆☆☆☆

《高光谱遥感影像处理》这本书，在某些部分给我带来的冲击，不仅仅是技术层面的，更是思维方式的启迪。书中对于“像元解混”的详尽阐述，让我看到了复杂现实世界的缩影。我们知道，大多数遥感影像中的像元并非单一物质的纯净光谱，而是多种物质的混合。如何将这些混合光谱分解成其“纯净”的端元光谱，并估算出各种端元在像元中的比例，这是一个充满挑战但又至关重要的环节。这让我联想到，在分析社会现象时，一个群体或一个事件往往是多种因素交织作用的结果，如何剥离出各个关键因素，并理解它们之间的相互影响，正是“像元解混”在社会科学领域的延伸。书中对“分类算法”的细致分析，特别是对支持向量机（SVM）、随机森林等机器学习方法的应用，让我看到了数据驱动的强大力量。这些算法能够从大量的标记样本中学习，并将其知识泛化到未知的像元上，实现对地物的精确分类。这与我们在学习新知识时的过程何其相似：通过接触大量的案例和信息，我们逐渐掌握规律，并能将这些规律应用到新的情境中。书中还提到了“目标探测”的算法，比如“光谱角制图”（SAM）和“纯粹相关性探测器”（PPI），这些方法能够在杂乱的背景中快速找出特定物质的像元。这让我联想到，在信息爆炸的时代，我们每个人都在不断地进行“信息探测”，试图从海量的信息中找到自己真正需要的内容。这本书，虽然聚焦于高光谱影像，但它所揭示的解决复杂问题、从数据中提取关键信息、进行精确分类和识别的通用方法论，具有极强的普适性，为我在不同领域的研究提供了宝贵的思维工具。

评分☆☆☆☆☆

《高光谱遥感影像处理》的某些章节，就像是一本关于“数据考古学”的教科书，它教我们如何从看似杂乱的数据中，挖掘出隐藏的历史信息。高光谱影像，就像是记录了地表物质在不同时间、不同光谱下的“快照”。通过分析这些“快照”，我们可以追溯地物的形成过程、演变规律，甚至推测其过去的状态。我尤其对书中关于“变化检测”的讨论着迷。通过对比不同时期的高光谱影像，我们可以识别出地表发生的改变，比如城市扩张、森林砍伐、农作物生长情况的变化等。这让我联想到，在历史研究中，我们也是通过分析文献、文物等“数据”，来重建历史事件和理解社会变迁。书中对于“光谱混合分析”在变化检测中的应用，让我看到了从“光谱指纹”的细微变化中，解读出宏观地表变化的强大能力。此外，书中对“异常检测”的介绍，也让我看到了如何从海量的数据中，找出那些“不寻常”的信号。这些异常信号，往往可能预示着一些新的发现或潜在的风险。这就像是考古学家在挖掘现场，发现一些不符合常规的地层或文物，往往是破解谜团的关键。这本书，让我认识到，高光谱遥感不仅仅是“看”现在，更能“读”过去，甚至“预测”未来。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《高光谱遥感影像处理》的某些部分时，我常常被书中严谨的数学模型和逻辑推导所折服。这不仅仅是一本介绍技术的书籍，更是一本展现科学方法论的著作。书中对“光谱反射率模型”和“辐射传输方程”的讲解，让我理解了，遥感影像的形成并非简单地将地表信息“复制”到影像上，而是经历了复杂的光学过程。理解这些过程，才能更准确地校正影像，还原地表真实信息。我特别关注书中对“贝叶斯分类器”和“最大似然分类器”的推导过程。这些经典的统计学方法，在处理高光谱影像的分类问题上，展现了其强大的数学基础和可靠的分类性能。这让我联想到，在许多科学领域，数学模型都是描述和预测现象的基石。通过严谨的数学推导，我们能够理解现象背后的本质规律。书中对“模糊逻辑”在分类中的应用，也给了我一些新的思考。现实世界中的地物边界往往是模糊的，一个像元可能同时具有多种地物的特征。模糊逻辑能够更好地处理这种“模糊性”，从而提高分类的准确性。这让我想到，在许多现实问题中，我们都需要运用“模糊”的思维方式来解决，而不是非黑即白。这本书，让我看到了科学研究的深度，以及数学在解决复杂问题中的重要作用。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《高光谱遥感影像处理》的某些章节时，我最大的感受是，这本书为我们提供了一套“解读自然语言”的精密工具。传统遥感影像就像是黑白照片，只能告诉我们物体在哪里，形状如何。而高光谱影像，则如同为我们打开了一个全新的光谱维度，让我们能够“读懂”物体的“语言”。书中关于“光谱特征提取”的章节，让我深刻理解了不同物质在不同光谱波段上的独特“签名”。比如，植被在近红外波段有强烈的反射，而水体则在该波段吸收率很高。这些差异，就像是不同物质在用“光谱语言”描述自己的身份。我特别着迷于书中关于“光谱指数”的应用，例如常用的NDVI（归一化植被指数）。通过对特定波段反射率进行简单的数学运算，就能有效地提取出关于植被健康状况的信息。这让我思考，在其他领域，是否也能通过构建类似的“特征指数”，来快速洞察事物的关键属性？例如，在金融领域，我们是否可以构建一些“财务健康指数”，通过对不同财务指标的组合运算，来评估一家公司的经营状况？书中对“降维技术”的介绍，如主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA），也让我印象深刻。高光谱数据维度高，信息冗余大，降维技术就像是一位精明的“信息梳理师”，能够去除不必要的噪声和冗余，保留最有代表性的信息。这让我联想到，在日常交流中，我们也在不断地进行“信息降维”，用简洁的语言表达复杂的思想。这本书，不仅仅是关于遥感技术的科普，更是一次关于如何从数据中提炼信息、理解世界本质的深刻探索。

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好书

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好书，内容全面，值得一看

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给单位买的，外观不错

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好书

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一致信赖，同时一直在期待！

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书比较新，不错的书。

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应该是正版，不错