高光譜遙感影像處理 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

張良培，杜博，張樂飛 著

圖書標籤:

• 高光譜遙感
• 遙感影像處理
• 圖像處理
• 光譜分析
• 數據處理
• 地球科學
• 環境遙感
• 機器學習
• 深度學習
• Python

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030363770

版次：1

商品編碼：11406002

包裝：平裝

叢書名： 地球觀測與導航技術叢書

開本：16開

齣版時間：2014-01-01

用紙：膠版紙

頁數：253

字數：375000

正文語種：中文

內容簡介

《高光譜遙感影像處理》係統闡述高光譜遙感影像處理的基本問題和解決方法，介紹高光譜遙感影像處理的新理論進展和研究成果。《高光譜遙感影像處理》圍繞利用信號處理理論進行高光譜遙感影像信息提取，共分6章：1章概述高光譜遙感影像處理技術；第2章主要介紹高光譜遙感影像自動端元提取；第3章開展光譜分解方麵的研究；第4章針對高光譜影像中普遍存在的亞像元目標探測問題深入研討；第5章全麵深入開展高光譜遙感影像特徵提取和分類問題研究；第6章詳細介紹基於計算機視覺中新的張量分析方法。

作者簡介

張良培，教授，武漢大學 測繪遙感信息工程國傢重點實驗室遙感影象處理研究室主任，國傢“973”項目首席科學傢，長江學者。

內頁插圖

目錄

目錄
《地球觀測與導航技術叢書》齣版說明
前言
第1章 高光譜影像處理技術概述 1
1.1 成像光譜儀概述 1
1.1.1 成像光譜儀 1
1.1.2 國內外主要成像光譜儀 5
1.2 高光譜遙感影像信息提取的現狀與難點 7
1.3 高光譜遙感信號處理理論 9
1.3.1 端元獲取與光譜分解 9
1.3.2 目標探測 10
1.3.3 高光譜遙感影像處理中的信號處理方法 11
1.4 高光譜遙感影像智能處理方法 18
1.4.1 人工免疫係統理論 18
1.4.2 特徵提取與降維理論 23
1.4.3 智能化分類器理論 28
參考文獻 34
第2章 高光譜遙感影像自動端元提取 37
2.1 高光譜遙感影像混閤像元模型 37
2.1.1 光譜綫性混閤模型 38
2.1.2 非綫性混閤模型 40
2.1.3 綫性光譜分解方法的拓展 40
2.1.4 基於多項式擬閤的非綫性混閤光譜模型 43
2.2 非監督正交子空間投影方法 45
2.2.1 正交子空間投影 45
2.2.2 UOSP迭代提取端元光譜 46
2.2.3 結閤空間關係的UOSP提取端元 48
2.2.4 實驗分析 48
2.3 融閤空間信息的端元提取方法 55
2.3.1 研究背景和意義 55
2.3.2 融閤空間特徵的端元光譜混閤自動提取方法HEEA 55
2.3.3 實驗分析 57
參考文獻 64
第3章 高光譜遙感影像光譜分解 67
3.1 基於總體最小二乘的混閤光譜綫性擴展模型 67
3.1.1 混閤光譜綫性擴展模型 67
3.1.2 TLS擴展模型的算法 69
3.1.3 綫性擴展模型的混閤像元分解實驗 71
3.1.4 擴展模型分解結果與端元類內變化的關係 76
3.1.5 基於光譜維小波特徵的混閤像元擴展模型 77
3.2 基於核最小二乘迴歸的非綫性擴展模型 78
3.2.1 核空間理論及其應用 78
3.2.2 核最小二乘(KLS)迴歸分解模型與算法 80
3.2.3 神經網絡與支持嚮量迴歸 84
3.2.4 實驗分析 87
3.3 基於稀疏約束的混閤光譜分解 96
3.3.1 混閤光譜分解的稀疏問題 97
3.3.2 混閤光譜分解稀疏約束的基本形式 97
3.3.3 混閤光譜分解的稀疏約束方法 98
3.3.4 混閤光譜分解的稀疏約束求解的分析 102
參考文獻 113
第4章 高光譜遙感影像目標探測 115
4.1 目標探測器的設計原則 115
4.1.1 目標探測方法的分類 119
4.1.2 基於統計決策的探測器 121
4.1.3 探測器性能標準 122
4.1.4 恒定虛警率方法 123
4.1.5 最優探測器設計 126
4.2 結構化目標探測方法 127
4.2.1 約束能量最小化方法 129
4.2.2 正交子空間投影方法 130
4.2.3 目標約束下的乾擾最小化濾波算法 131
4.2.4 基於特徵變換的目標探測方法 132
4.3 非結構化目標探測方法 143
4.3.1 Kelly廣義化似然比的探測算子 144
4.3.2 自適應餘弦估計探測器 145
4.3.3 自適應匹配濾波器 146
4.4 端元可變的混閤探測器 147
4.4.1 端元類型確定 147
4.4.2 混閤探測器 149
4.4.3 端元可變的混閤探測器的構造 149
4.4.4 實驗分析 151
4.5 基於子空間的高光譜變化檢測方法 156
4.5.1 變化檢測算法 156
4.5.2 實驗分析 157
參考文獻 161
第5章 高光譜遙感影像特徵提取與分類 165
5.1 基於剋隆選擇的高光譜遙感影像特徵選擇方法 165
5.1.1 剋隆選擇理論與算法 165
5.1.2 剋隆選擇特徵選擇算法 167
5.1.3 帶權的剋隆選擇特徵選擇算法 171
5.1.4 常州市夏橋PHI影像特徵選擇實驗與分析 172
5.1.5 結論 179
5.2 資源限製性人工免疫係統的高光譜遙感影像分類方法 180
5.2.1 資源限製性人工免疫係統 180
5.2.2 基於資源限製性人工免疫係統的遙感影像分類方法 181
5.2.3 常州市夏橋PHI影像分類實驗與分析 186
5.2.4 結論 188
5.3 人工DNA計算的高光譜遙感影像編碼與匹配分類方法 188
5.3.1 人工DNA計算基本概念 189
5.3.2 高光譜遙感影像的DNA計算模型與方法 190
5.3.3 常州市夏橋PHI影像光譜匹配分類實驗與分析 195
5.3.4 結論 197
5.4 基於流形學習的特徵提取與分類 198
5.4.1 傳統流形學習算法迴顧 199
5.4.2 塊排列框架 200
5.4.3 判彆局部排列 201
5.4.4 判彆局部正切排列 202
5.4.5 實驗分析 204
參考文獻 209
第6章 高光譜遙感影像的張量分析方法 212
6.1 張量代數 212
6.2 張量最優子空間理論 215
6.2.1 高光譜遙感影像降噪的概述 215
6.2.2 基於張量最優子空間的多維濾波算法 216
6.2.3 實驗分析 218
6.2.4 結論 225
6.3 高光譜遙感影像多特徵一體化張量錶達方法 225
6.3.1 高光譜影像的多特徵張量描述方法概述 226
6.3.2 實驗分析 230
6.3.3 結論 233
6.4 張量流形理論 233
6.4.1 張量判彆局部排列 234
6.4.2 實驗分析 238
6.4.3 結論 243
6.5 張量學習 243
6.5.1 張量學習的一般框架 244
6.5.2 支持張量機 245
6.5.3 實驗分析 247
6.5.4 結論 250
參考文獻 250
彩圖

前言/序言

《地球的低語：光影交織的遙感解譯》 在浩瀚的宇宙中，地球如同一顆璀璨的明珠，承載著無數生命的奇跡。而我們，作為地球的孩子，從未停止過對她的探索與認知。當我們抬眼仰望星空，或是俯瞰大地，總能感受到一種無形的力量在指引著我們，去發現那些隱藏在日常景象之下的奧秘。 《地球的低語：光影交織的遙感解譯》並非一本關於技術手冊的詳盡指南，它更像是一次充滿詩意的旅程，帶領讀者穿越光綫的魔毯，進入一個由遙感影像編織而成的奇妙世界。在這裏，每一片土地、每一滴水、甚至每一次風的吹拂，都化作瞭傳感器捕捉到的獨特“低語”，等待著我們去聆聽和解讀。 本書將帶您深入理解，那些在天空中盤鏇的“眼睛”——衛星與無人機——是如何以超越人類肉眼極限的視角，記錄下地球瞬息萬變的容顔。我們將一同探索，不同波段的光綫，如何如同畫傢手中的調色闆，為我們揭示地錶物質的細微差異。例如，那在可見光下平淡無奇的山脈，在近紅外波段下，卻可能展現齣勃勃生機的植被覆蓋；而那些看似渾濁的河流，在某個特定波段的成像中，或許能清晰地勾勒齣水體中懸浮物的分布。 本書不會枯燥地羅列算法和參數。相反，我們將以生動的故事和案例，展示遙感技術如何成為我們認識地球的強大工具。想象一下，如何通過解讀地錶反射率的變化，判斷一片區域的土壤健康狀況，從而指導農業生産，讓每一寸土地都能煥發生機；又或者，如何通過監測地錶溫度的細微波動，預警潛在的火災風險，守護我們賴以生存的綠色傢園。 我們將一同追溯，那些在遙感影像中留下的痕跡。也許是一次火山噴發後，熔岩流過留下的傷疤；也許是一場罕見洪水後，水域擴張與退縮的軌跡；又或者是人類活動留下的巨大工程，如綿延韆裏的公路網絡，或是城市擴張的無聲擴張。通過這些影像，我們仿佛能觸碰到地球曾經的呼吸，感受她的成長與變化。 本書還將探討，遙感技術如何幫助我們窺探那些不易直接觀測的現象。例如，利用雷達的穿透能力，我們可以“看透”雲層和夜晚的黑暗，描繪齣地錶的真實輪廓，瞭解地形地貌的微妙起伏。通過多光譜或高光譜影像，我們可以識彆齣不同類型的礦産資源，為地質勘探提供重要的綫索。甚至，通過監測水體中特定化學成分的光譜特徵，我們可以評估水質的汙染程度，為環境保護貢獻力量。 《地球的低語》不僅僅是對技術的淺嘗輒止，更是對科學精神的贊頌，對人類探索未知渴望的呼應。我們相信，每一次遙感影像的獲取，每一次對數據的解譯，都是一次與地球心貼心的對話。這本書將激發您對這顆藍色星球的好奇心，讓您用全新的視角去審視我們所處的環境，去感受那些沉默卻深刻的“地球低語”。 無論您是懷揣著對自然的好奇，對科學的熱愛，或是對地球未來的關切，《地球的低語：光影交織的遙感解譯》都將為您打開一扇通往全新認知的大門。讓我們一同沉浸在這光影交織的奇妙世界，傾聽地球最真實的聲音。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜遙感影像處理》這本書，在某些部分給我帶來的衝擊，不僅僅是技術層麵的，更是思維方式的啓迪。書中對於“像元解混”的詳盡闡述，讓我看到瞭復雜現實世界的縮影。我們知道，大多數遙感影像中的像元並非單一物質的純淨光譜，而是多種物質的混閤。如何將這些混閤光譜分解成其“純淨”的端元光譜，並估算齣各種端元在像元中的比例，這是一個充滿挑戰但又至關重要的環節。這讓我聯想到，在分析社會現象時，一個群體或一個事件往往是多種因素交織作用的結果，如何剝離齣各個關鍵因素，並理解它們之間的相互影響，正是“像元解混”在社會科學領域的延伸。書中對“分類算法”的細緻分析，特彆是對支持嚮量機（SVM）、隨機森林等機器學習方法的應用，讓我看到瞭數據驅動的強大力量。這些算法能夠從大量的標記樣本中學習，並將其知識泛化到未知的像元上，實現對地物的精確分類。這與我們在學習新知識時的過程何其相似：通過接觸大量的案例和信息，我們逐漸掌握規律，並能將這些規律應用到新的情境中。書中還提到瞭“目標探測”的算法，比如“光譜角製圖”（SAM）和“純粹相關性探測器”（PPI），這些方法能夠在雜亂的背景中快速找齣特定物質的像元。這讓我聯想到，在信息爆炸的時代，我們每個人都在不斷地進行“信息探測”，試圖從海量的信息中找到自己真正需要的內容。這本書，雖然聚焦於高光譜影像，但它所揭示的解決復雜問題、從數據中提取關鍵信息、進行精確分類和識彆的通用方法論，具有極強的普適性，為我在不同領域的研究提供瞭寶貴的思維工具。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《高光譜遙感影像處理》的某些章節時，我最大的感受是，這本書為我們提供瞭一套“解讀自然語言”的精密工具。傳統遙感影像就像是黑白照片，隻能告訴我們物體在哪裏，形狀如何。而高光譜影像，則如同為我們打開瞭一個全新的光譜維度，讓我們能夠“讀懂”物體的“語言”。書中關於“光譜特徵提取”的章節，讓我深刻理解瞭不同物質在不同光譜波段上的獨特“簽名”。比如，植被在近紅外波段有強烈的反射，而水體則在該波段吸收率很高。這些差異，就像是不同物質在用“光譜語言”描述自己的身份。我特彆著迷於書中關於“光譜指數”的應用，例如常用的NDVI（歸一化植被指數）。通過對特定波段反射率進行簡單的數學運算，就能有效地提取齣關於植被健康狀況的信息。這讓我思考，在其他領域，是否也能通過構建類似的“特徵指數”，來快速洞察事物的關鍵屬性？例如，在金融領域，我們是否可以構建一些“財務健康指數”，通過對不同財務指標的組閤運算，來評估一傢公司的經營狀況？書中對“降維技術”的介紹，如主成分分析（PCA）和獨立成分分析（ICA），也讓我印象深刻。高光譜數據維度高，信息冗餘大，降維技術就像是一位精明的“信息梳理師”，能夠去除不必要的噪聲和冗餘，保留最有代錶性的信息。這讓我聯想到，在日常交流中，我們也在不斷地進行“信息降維”，用簡潔的語言錶達復雜的思想。這本書，不僅僅是關於遙感技術的科普，更是一次關於如何從數據中提煉信息、理解世界本質的深刻探索。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《高光譜遙感影像處理》的某些部分時，我常常被書中嚴謹的數學模型和邏輯推導所摺服。這不僅僅是一本介紹技術的書籍，更是一本展現科學方法論的著作。書中對“光譜反射率模型”和“輻射傳輸方程”的講解，讓我理解瞭，遙感影像的形成並非簡單地將地錶信息“復製”到影像上，而是經曆瞭復雜的光學過程。理解這些過程，纔能更準確地校正影像，還原地錶真實信息。我特彆關注書中對“貝葉斯分類器”和“最大似然分類器”的推導過程。這些經典的統計學方法，在處理高光譜影像的分類問題上，展現瞭其強大的數學基礎和可靠的分類性能。這讓我聯想到，在許多科學領域，數學模型都是描述和預測現象的基石。通過嚴謹的數學推導，我們能夠理解現象背後的本質規律。書中對“模糊邏輯”在分類中的應用，也給瞭我一些新的思考。現實世界中的地物邊界往往是模糊的，一個像元可能同時具有多種地物的特徵。模糊邏輯能夠更好地處理這種“模糊性”，從而提高分類的準確性。這讓我想到，在許多現實問題中，我們都需要運用“模糊”的思維方式來解決，而不是非黑即白。這本書，讓我看到瞭科學研究的深度，以及數學在解決復雜問題中的重要作用。

評分☆☆☆☆☆

讀完《高光譜遙感影像處理》的某些章節，我感覺自己仿佛置身於一個浩瀚的“光譜圖書館”中，每一個像元都攜帶著關於目標物體的詳盡“身份證信息”。書中關於“光譜分辨率”和“光譜重構”的討論，讓我深切體會到，我們觀察世界的方式，很大程度上取決於我們“能看到”的光譜範圍和精細度。傳統相機隻能捕捉可見光，而高光譜傳感器則能跨越可見光、近紅外、短波紅外等多個波段，這就像是給瞭我們“透視”物質成分的能力。我反復琢磨書中關於“大氣校正”的章節，理解為何衛星拍攝的影像需要經過一係列復雜的預處理纔能準確反映地錶真實情況。這讓我聯想到，在進行任何形式的測量或觀察時，都需要考慮環境因素的乾擾。就像我們在嘈雜環境中聽不清彆人說話，需要過濾掉噪音一樣，遙感影像也需要“過濾”掉大氣散射、吸收等的影響。書中對“特徵選擇”和“特徵提取”方法的介紹，也讓我意識到，麵對海量的高光譜數據，並非所有波段的信息都同樣重要。如何從這些“光譜指紋”中挑選齣最能區分不同地物的關鍵特徵，是提高處理效率和分類精度的關鍵。這不禁讓我想起，在日常生活中，我們也是通過抓住事物的關鍵特徵來快速識彆和判斷的，比如通過一個人的穿著打扮來猜測其職業，或者通過一首歌的鏇律來分辨齣是哪位歌手的作品。這本書讓我認識到，高光譜遙感不僅僅是技術層麵的堆砌，更是一種深刻的洞察力，它幫助我們從數據的海洋中，打撈齣有價值的“礦石”，還原事物的本質。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜遙感影像處理》的某些章節，給我的感覺是，它在教我如何成為一個“光譜偵探”。這本書不僅僅是關於遙感影像的處理，更是關於如何利用光譜信息去“偵測”和“識彆”目標。書中對“目標探測算法”的詳細介紹，讓我看到瞭在高光譜影像中“尋找”特定物質的各種“秘籍”。比如，前麵提到的“光譜角製圖”（SAM）就像是利用“角度”來衡量光譜的相似度，而“純粹相關性探測器”（PPI）則更側重於找到與目標光譜高度相關的像元。這讓我聯想到，在日常生活中，我們也在不斷地進行“信息偵測”，比如通過關鍵詞搜索來尋找所需信息，或者通過特徵匹配來識彆熟悉的麵孔。書中對“基於光譜庫的匹配”的討論，讓我理解瞭，擁有一個全麵、準確的光譜數據庫，對於高光譜影像的處理是多麼重要。就像一個偵探需要掌握大量的犯罪案例信息一樣，遙感數據處理也需要“光譜知識庫”的支撐。此外，書中還探討瞭如何處理“非綫性”的光譜關係，以及如何應對“噪聲”的乾擾，這些都是“偵探工作”中必須麵對的挑戰。這本書，讓我看到瞭高光譜遙感在資源勘探、環境監測、災害預警等領域的巨大應用潛力，它為我們提供瞭一種強大的“偵測”和“識彆”工具。

評分☆☆☆☆☆

當我翻閱《高光譜遙感影像處理》的某些章節時，我深切體會到，科學研究的進步，往往體現在我們“看”的工具和“想”的方法的不斷升級。《高光譜遙感影像處理》正是這樣一本，它為我們提供瞭更“銳利”的“眼睛”——高光譜傳感器，以及更“精細”的“大腦”——先進的數據處理算法。書中對於“光譜分辨率”的定義和影響的分析，讓我理解瞭，為什麼同樣是“看”同一個物體，高光譜影像能夠揭示齣肉眼甚至傳統相機無法捕捉的細節。比如，同一類植被，在不同的生長階段，其光譜麯綫會呈現齣細微的差異，而這些差異，在高光譜影像中是清晰可見的。我特彆對書中關於“波段選擇”的討論感興趣。在高光譜數據中，並非所有波段的信息都對識彆目標有用，甚至有些波段會引入噪聲。如何根據具體的研究目標，從海量波段中挑選齣最相關的波段，是提高處理效率和準確性的關鍵。這讓我聯想到，在學習過程中，我們也在不斷地進行“信息篩選”，抓住重點，忽略次要信息，纔能更有效地掌握知識。書中對“分類精度評價”的介紹，也讓我認識到，任何一種處理方法，最終都需要經過嚴格的驗證。混淆矩陣、Kappa係數等評價指標，就像是科學實驗中的“質量檢驗標準”，確保我們的處理結果是可靠和可信的。這本書，讓我看到瞭科學研究的嚴謹性，以及不斷追求更精細、更準確的探索精神。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜遙感影像處理》的某些章節，就像是一本關於“數據考古學”的教科書，它教我們如何從看似雜亂的數據中，挖掘齣隱藏的曆史信息。高光譜影像，就像是記錄瞭地錶物質在不同時間、不同光譜下的“快照”。通過分析這些“快照”，我們可以追溯地物的形成過程、演變規律，甚至推測其過去的狀態。我尤其對書中關於“變化檢測”的討論著迷。通過對比不同時期的高光譜影像，我們可以識彆齣地錶發生的改變，比如城市擴張、森林砍伐、農作物生長情況的變化等。這讓我聯想到，在曆史研究中，我們也是通過分析文獻、文物等“數據”，來重建曆史事件和理解社會變遷。書中對於“光譜混閤分析”在變化檢測中的應用，讓我看到瞭從“光譜指紋”的細微變化中，解讀齣宏觀地錶變化的強大能力。此外，書中對“異常檢測”的介紹，也讓我看到瞭如何從海量的數據中，找齣那些“不尋常”的信號。這些異常信號，往往可能預示著一些新的發現或潛在的風險。這就像是考古學傢在挖掘現場，發現一些不符閤常規的地層或文物，往往是破解謎團的關鍵。這本書，讓我認識到，高光譜遙感不僅僅是“看”現在，更能“讀”過去，甚至“預測”未來。

評分☆☆☆☆☆

在研讀《高光譜遙感影像處理》的某些篇章時，我深刻體會到，技術的發展往往是相互促進的。高光譜傳感器的齣現，為我們提供瞭前所未有的細節信息，而先進的數據處理算法，則讓我們有能力去“駕馭”這些海量、復雜的數據。書中對“雲計算”和“大數據”技術在處理高光譜影像中的應用的探討，讓我看到瞭未來發展的方嚮。過去，處理高光譜影像需要強大的本地計算資源，而如今，藉助雲計算平颱，我們可以輕鬆地存儲、處理和分析TB甚至PB級彆的高光譜數據。這大大降低瞭技術門檻，使得更多的人能夠參與到高光譜影像的應用中來。我特彆對書中關於“並行計算”和“分布式處理”的介紹感興趣。高光譜影像的每一個像元都包含大量的光譜信息，對這些信息進行處理，需要大量的計算量。而並行計算和分布式處理，能夠將這些計算任務分解到多個處理器或多颱計算機上同時進行，從而大大提高處理效率。這讓我聯想到，在很多需要處理海量數據的領域，如科學計算、金融建模等，雲計算和大數據技術都發揮著至關重要的作用。這本書，不僅僅是關於高光譜遙感影像的處理技術，更是關於如何利用現代信息技術，將這些技術推嚮新的高度，從而解決更復雜、更宏大的問題。

評分☆☆☆☆☆

這本《高光譜遙感影像處理》真是讓我眼前一亮，雖然它標題直指“高光譜遙感影像處理”，但給我帶來的啓發遠不止於此。在翻閱過程中，我驚喜地發現，書中所闡述的那些關於光譜信息提取、特徵降維、分類算法的原理和技術，並非僅僅局限於遙感領域。例如，書中對多維數據分析的深入探討，以及如何從海量數據中識彆齣有價值的“光譜指紋”，這些理念在圖像識彆、模式識彆，甚至是生物信息學領域都有著異麯同工之妙。我尤其被書中的“光譜匹配濾波”算法所吸引，它通過計算待測像元光譜與已知“目標”光譜的相似度來實現目標物質的識彆。這讓我聯想到，在醫學影像分析中，我們是否也能藉鑒這種思路，通過分析病竈組織與正常組織在特定光譜波段上的差異，來輔助診斷？書中對“端元提取”的詳細講解，也讓我思考，在復雜的混閤像元分解問題中，那些“純淨”的光譜信號，是否可以看作是不同“基底”的組閤？這與信號處理中對信號的分解和重構有著深刻的聯係。此外，書中對監督學習和非監督學習在影像分類中的應用對比，以及各種算法的優劣勢分析，為我理解機器學習的普適性提供瞭絕佳的視角。無論是在分析天文光譜以研究恒星成分，還是在分析工業材料的光譜特性以進行質量控製，甚至是在分析食品成分以確保安全，這種從數據中挖掘隱藏信息的能力，都是至關重要的。這本書，雖然名義上是“高光譜遙感影像處理”，但其核心思想——如何有效地處理和解析高維光譜數據，解決從中提取有用信息這一共性難題——無疑具備瞭跨學科的應用前景，給我帶來瞭許多關於數據分析和信息挖掘的全新靈感，讓我對未來的研究方嚮有瞭更寬廣的思考。

評分☆☆☆☆☆

《高光譜遙感影像處理》的某些篇章，給我帶來瞭前所未有的對“信息可視化”的理解。一直以來，我們習慣於將圖像看作是二維的像素集閤，顔色深淺代錶亮度，RGB值代錶色彩。而高光譜影像，則將我們帶入瞭一個多維度的信息空間。書中對於“光譜立方體”的形象描述，讓我能夠清晰地想象齣，每一個像元都不是一個簡單的點，而是一個包含瞭數十甚至數百個光譜通道數據的“小立方體”。如何將如此高維的數據轉化為我們能夠理解的二維或三維圖像，正是“信息可視化”的魅力所在。我尤其關注書中關於“特徵空間”的討論。不同的物質，在光譜特徵空間中會占據不同的位置，形成獨特的“聚類”或“分布”。通過將這些高維數據映射到低維的特徵空間，我們就能更直觀地看到不同類彆之間的 separability，從而為分類和識彆提供依據。這讓我聯想到，在數據分析中，散點圖、箱綫圖等可視化工具，正是幫助我們理解數據分布、發現潛在規律的利器。高光譜影像的處理，更是在此基礎上，將“可視化”的維度推嚮瞭更高。書中提到的“假彩色閤成”，將不同波段的光譜信息映射到可見光的RGB通道，雖然隻是對高維數據的一種簡化呈現，但已經能夠極大地增強我們對影像內容的感知能力。這讓我想到，在很多科學研究中，最終的成果往往需要通過圖錶、模型等可視化形式來呈現，以方便理解和傳播。這本書，讓我看到瞭數據可視化不僅僅是“畫圖”，更是“理解”的強大手段。

評分☆☆☆☆☆

五星好評………

評分☆☆☆☆☆

應該是正版，不錯

評分☆☆☆☆☆

五星好評………

評分☆☆☆☆☆

好書，內容全麵，值得一看

評分☆☆☆☆☆

五星好評………

評分☆☆☆☆☆

好書，內容全麵，值得一看

評分☆☆☆☆☆

一緻信賴，同時一直在期待！

評分☆☆☆☆☆

好好學

評分☆☆☆☆☆

給單位買的，外觀不錯