地球观测与导航技术丛书：星载激光雷达数据处理与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王成，习晓环，骆社周 等 著

图书标签:

• 激光雷达
• 星载遥感
• 地球观测
• 导航技术
• 数据处理
• 点云数据
• 地理信息系统
• 遥感应用
• 测绘科学
• 空间技术

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030431745

版次：1

商品编码：11664951

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：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：180

正文语种：中文

编辑推荐

　　《地球观测与导航技术丛书：星载激光雷达数据处理与应用》适于激光雷达遥感、全球变化、林业、测绘、数字城市等方面的专家、学者和高校师生阅读、参考，也可作为遥感、测绘、林学、地理信息系统等专业的科研院所研究人员、高等院校师生的参考用书。

内容简介

　　《地球观测与导航技术丛书：星载激光雷达数据处理与应用》深入探讨和分析星载激光雷达波形数据的处理方法，波形数据与多源遥感数据融合在森林植被结构参数、城市建筑高度和冰川等方面的应用，以及下一代星载激光雷达数据的处理方法和应用等。《地球观测与导航技术丛书：星载激光雷达数据处理与应用》共分10章，第1章介绍激光雷达技术的理论和发展历程，以及测距激光雷达和星载激光雷达的研究进展；第2章和第3章详细介绍星载激光雷达数据以及波形数据处理方法；第4~8章探讨星载激光雷达数据及其与多源遥感数据融合，在森林冠层高度、叶面积指数、生物量、城市建筑高度以及冰川参数反演方面的应用；第9章和第10章介绍新一代星载激光雷达数据处理方法与应用，以及未来星载激光雷达的发展趋势。

目录

《地球观测与导航技术丛书》出版说明序
前言
第1章 绪论
1.1 激光雷达介绍
1.2 激光雷达舰
1.3 激光雷达发展历程
1.4 测距激光雷麵究进展
1.5 星载激光雷麵究进展
1.6 小结
参考文献

第2章 星载地球科学激光测高系统简介
2.1 概述
2.2 GLAS工作原理
2.3 GLAS数据误差分析及改正
2.4 GLAS数据产品
2.5 GLAS数据应用
2.6 4小结
参考文献

第3章 GLAS数据处理与波形分析
3.1 概述
3.2 数据预处理
3.3 波形数据处理算法
3.4 波形特征提取
3.5 小结
参考文献

第4章GLAS估算森林平均高度
4.1 概述
4.2 森林高度估算的研究进展
4.3 数据及数据处理
4.4 GLAS光斑点的森林平均高度估算
4.5 GLAS与MISR数贩演连续赫平均高度
4.6 GLAS与M0DIS数贩演森林平均高度
4.7 小结
参考文献

第5章 GLAS反演森林叶面积指数
5.1 叶面积指数酿进展
5.2 酿区域概况
5.3 数据获取与处理
5.4 GLAS光斑内LAI反演
5.5 GLAS与TM数据联合反演LAI
5.6 小结
参考文献

第6章 GLAS估算森林生物量
6.1 赫生物酿进展
6.2 酿区概况
6.3 试验数据
6.4 基于赫高度的云南省森林生物量估算
6.5 基于波形半能量高度的生物量估算
6.6 小结
参考文献

第7章 GLAS城市变化监测
7.1 城市变化遥感监测概述
7.2 实验数据
7.3 基于GLAS数据的城市变化监测方法
7.4 监测结果与变化分析
7.5 小结
参考文献

第8章 GLAS冰川地形坡度估算
8.1 概述
8.2 酿区域和数据
8.3 酿方法繊型
8.4 结果与分析
8.5 小结
参考文献

第9章 ICESat-2数据处理及应用
9.1 ICESat-2介绍
9.2 ICESat-2试验与数据处理
9.3 ICESat-2应用实例与展望
9.4 小结
参考文献

第10章 未来星载激光雷达计划及展望
参考文献
索引

精彩书摘

　　《地球观测与导航技术丛书：星载激光雷达数据处理与应用》：
　　
　　“雷达”源自英文radar（radiodetectionandrange）-词，以毫米？微米等电磁波作为信息载体，利用波的振幅？频率？相位和偏振来搭载信息，用于测量距离？角位置？速度等运动参数和反射率？散纖面及形状等目标特征参数？而激光雷达是现代激光技术与光电探测技术相结合的产物，是传统的微波雷达向光学频段的延伸（Wagneretal.，2006）？它是一种以激光器作为发射光源？采用光电探测技术的先进技术？在工作原理上，激光雷达与雷达相似’区别在于激光雷达是以激光为信息载体，可以测距？定向，并可通过位置？径向速度？物体反射和散射等特性来识别目标特性（戴永江，2002）？
　　激光雷达系统一般由发射系统？接收系统？信号处理系统及相关控制系统组成？
　　1.发射系统
　　发射系统包括激光发射器？激光调制器？光束控制器和光学发射天线？激光发射器由激光电源和激光器等组成，用于产生和发射激光？激光调制器能将发射的激光调制成探测所需的连续波或脉冲，并形成探测所需的特定频率？幅度？偏振化？相位？脉宽？脉幅和重复频率？光束控制器主要功能是控制激光束在空间的位置？方向及激光束宽度？光学发射天线（发射望远镜）通过改变激光束宽度和波形形状来达到所需的波形参数，使探测目标获得的能量最大？
　　……

前言/序言

《地球观测与导航技术丛书：星载激光雷达数据处理与应用》 前言 随着科技的飞速发展，人类对地球的认知能力不断提升，而遥感技术，特别是星载激光雷达（Spaceborne LiDAR）技术，正以前所未有的精度和效率，为我们揭示着地球表面的三维奥秘。从高耸的山脉到深邃的峡谷，从茂密的森林到广袤的冰川，星载激光雷达以其独特的优势，穿透植被、精准测距的能力，为地球科学研究、资源管理、灾害监测以及国家安全等领域带来了革命性的变革。 本书《星载激光雷达数据处理与应用》是“地球观测与导航技术丛书”中的重要一员，旨在系统地梳理和深入探讨星载激光雷达数据从采集、处理到最终应用的完整技术链条。本书并非一本孤立的介绍性读物，而是立足于当前地球观测技术发展的最新前沿，融合了理论知识、算法模型、软件工具以及实际案例，力求为广大从事遥感科学、地理信息系统、测绘工程、林业、地质、海洋、气象等领域的科研人员、工程师、技术爱好者以及相关专业的学生提供一本权威、全面且实用的参考书籍。 本书的编写初衷，是填补当前国内在星载激光雷达数据处理与应用方面系统性、深度性论述的空白。尽管近年来关于激光雷达技术的研究成果不断涌现，但大多集中于某一特定算法或应用方向，缺乏一个全局性的视角来展现其技术发展脉络和综合应用价值。本书的出现，正是为了弥合这一差距，将星载激光雷达技术的核心理论、关键处理流程、主流应用场景以及未来发展趋势进行一次全面而深入的梳理和总结。 在内容组织上，本书遵循由浅入深、由理论到实践的逻辑顺序。我们首先会介绍星载激光雷达的基本原理、技术特点以及与传统遥感技术的比较优势，帮助读者建立对这项技术的初步认知。随后，我们将重点围绕星载激光雷达数据的预处理、几何校正、辐射定标、点云滤波、目标提取、模型构建等关键数据处理环节，详细阐述各类算法的原理、优缺点以及适用性。此外，本书还将深入探讨星载激光雷达在不同领域的具体应用，如地形建模、植被参数反演、地质构造分析、城市三维建模、水体监测、灾害评估等，通过丰富的案例分析，展示该技术的强大威力。最后，本书还将展望星载激光雷达技术未来的发展方向，包括数据融合、智能化处理、新型传感器技术等，为读者提供前瞻性的视野。 本书的特色在于其内容的深度与广度并重。在深度上，我们力求对每一个技术环节都进行详尽的解释，剖析其背后的数学原理和算法机理，并结合实际案例进行验证。在广度上，我们尽可能地涵盖星载激光雷达技术的各个方面，从原理到应用，从基础处理到高级分析，力求为读者提供一个全面的知识体系。同时，本书注重理论与实践的结合，不仅提供算法的原理介绍，还可能涉及相关软件工具的使用方法和数据处理流程的示范，以期帮助读者更好地掌握和应用星载激光雷达技术。 本书的出版，离不开众多专家学者和研究机构的鼎力支持。在此，我们对所有为本书撰写、审阅和提供宝贵意见的同仁们表示最诚挚的感谢。我们希望本书的出版，能够激发更多人对星载激光雷达技术的兴趣，推动相关领域的研究与应用迈上新的台阶，为我国地球观测和导航技术的发展贡献力量。 第一章：星载激光雷达技术概览 本章将为读者构建对星载激光雷达（Spaceborne LiDAR）技术的全面认识，从其基本概念出发，深入剖析其工作原理、关键技术指标，并将其置于整个地球观测技术体系中进行比较分析，突出其独特的优势与价值。 1.1 激光雷达（LiDAR）技术概述 1.1.1 LiDAR的定义与基本原理：介绍激光雷达作为一种主动遥感探测技术的本质，即通过发射激光脉冲并接收目标反射信号，来测量距离。详细阐述其“测距”的核心功能，以及“光探测与测距”的英文缩写（Light Detection and Ranging）所蕴含的意义。 1.1.2 LiDAR的工作机制：分解激光雷达的工作流程，包括激光发射、光束扫描、目标反射、回波信号接收、信号处理及数据生成。重点介绍时间飞行（Time of Flight, ToF）测量原理，即通过测量激光往返时间来计算距离。 1.1.3 LiDAR的类型与发展简史：简述LiDAR技术从地面、机载到星载的发展历程，提及不同平台LiDAR技术的特点和应用侧重点。 1.2 星载激光雷达（Spaceborne LiDAR）的定义与特点 1.2.1 星载LiDAR的定义：明确星载LiDAR是在航天器上搭载的激光雷达系统，其探测目标为地球表面及其大气层。 1.2.2 星载LiDAR的独特优势： 穿透能力：详细阐述星载LiDAR能够穿透树冠、植被，直接测量地面高程的独特能力，这是光学遥感和雷达遥感难以比拟的。解释其在森林覆盖地区进行地形测绘的重要性。 高精度测距：强调星载LiDAR能够获得亚米级甚至厘米级的高精度三维地理信息，远超传统测绘手段。 全天候工作能力：与光学遥感不同，LiDAR不受光照条件限制，能够在白天和夜晚，甚至在一定程度上克服云层影响（取决于激光波长和云层密度）进行观测，保证了数据的连续性和可靠性。 高效覆盖能力：通过搭载在卫星平台，星载LiDAR能够实现大范围、系统性的地球表面观测，提供全球性的高精度三维地理空间数据。 1.2.3 星载LiDAR与地面/机载LiDAR的比较：从平台稳定性、数据获取范围、时间分辨率、空间分辨率、成本效益等方面分析星载LiDAR的优势与局限性。 1.3 星载激光雷达系统的关键组成部分与技术指标 1.3.1 激光器：介绍常用的激光器类型（如Nd:YAG）、工作波长（如近红外、绿光）及其选择依据，以及脉冲能量、重复频率等关键参数。 1.3.2 扫描系统：阐述不同扫描方式（如摆扫、振镜扫描、多线扫描、成像扫描）的原理、优缺点及对数据几何形态的影响。 1.3.3 光学接收系统：介绍望远镜的口径、视场角等参数，以及其在接收微弱回波信号中的作用。 1.3.4 探测器与信号处理单元：介绍光电探测器的类型（如APD、SiPM），以及信号采集、放大、数字化处理的关键环节。 1.3.5 定位与定向系统（POS）：强调高精度GNSS（全球导航卫星系统）和IMU（惯性测量单元）在获取LiDAR系统自身精确位姿信息中的核心作用，这是实现地理配准的基础。 1.3.6 数据记录与传输系统：介绍数据的存储和下传机制。 1.3.7 关键技术指标： 测量精度：包括绝对精度和相对精度，点位精度，高程精度等。 空间分辨率：指单位面积内能够采集到的点数或点间距。 探测距离：LiDAR能够有效探测的距离。 回波类型：单回波、多回波（first, last, intermediate returns），以及多回波在区分地物类型上的优势。 重访周期：卫星对同一区域进行重复观测的时间间隔。 1.4 星载激光雷达在地球观测中的应用价值 1.4.1 地形与地貌测绘：高精度DEM/DTM/DSM的生成，山体滑坡、地震断裂带等地质灾害区域的识别。 1.4.2 植被监测与生物量估算：森林结构（树高、冠幅、密度）的测量，叶面积指数（LAI）的反演，森林储积量和碳储量的计算。 1.4.3 水体与冰雪观测：海岸线提取，河流、湖泊的边界和水深测量（特定波长），冰川、积雪的厚度与变化监测。 1.4.4 城市三维建模与基础设施管理：城市建筑物、道路、桥梁等三维模型的构建，用于城市规划、应急响应、资产管理。 1.4.5 海洋与大气科学：特定波长的激光雷达可用于测量海面高度、波浪参数，或探测大气中的气溶胶、水汽等。 1.4.6 农业与土地利用：农作物生长监测、精准农业应用，土地覆盖分类。 1.4.7 考古与文化遗产保护：揭示掩埋在地下的古代遗迹，三维记录文化遗产。 1.5 当前主要的星载激光雷达任务与数据产品 列举国内外重要的星载LiDAR任务，如ICESat系列、GEDI、LVIS、DEM、CHRIS-3等，简述其任务目标、载荷特点及主要提供的数据产品类型，为后续章节的数据处理与应用打下基础。 第二章：星载激光雷达数据预处理 本章将深入探讨星载激光雷达原始数据从传感器下传到可供分析的可用数据之间的转化过程，重点关注一系列至关重要的预处理步骤，旨在消除原始数据中的误差，提高数据的可用性和分析的可靠性。 2.1 原始数据格式与内容解析 介绍星载LiDAR数据在不同任务中常见的原始数据格式（如HDF, NetCDF, LAS/LAZ等）及其特点。 解析原始数据文件中包含的关键信息，包括：原始回波时间、激光回波强度、传感器位姿（GNSS/IMU解算结果）、扫描角、探测器参数、地理定位信息（如果已初步解算）等。 2.2 数据去噪与异常值检测 噪声的来源：分析星载LiDAR数据中可能存在的噪声，包括仪器噪声（如探测器暗电流）、环境噪声（如大气散射、太阳背景光）、多路径效应、地面反射以外的杂波（如鸟类、飞机）等。 去噪方法： 基于统计的方法：介绍如局部统计滤波（Local Outlier Removal, LOR）、半径滤波（Radius Outlier Removal, ROR）等算法，通过分析点云局部邻域的统计特性来识别和移除离群点。 基于密度的方法：例如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）及其变种，利用点云密度来区分噪声点和有效点。 基于物理模型的方法：例如，根据回波信号的形态（如形状、能量）来判断是否为有效回波。 2.3 几何校正：地面定位精度提升的关键 几何畸变分析：解释星载LiDAR数据在采集过程中可能出现的几何畸变，主要来源于传感器自身的运动、大气折射、地球曲率等。 精确位姿求解： GNSS/IMU数据融合：介绍如何利用GNSS（全球导航卫星系统）和IMU（惯性测量单元）数据，通过组合导航技术（如卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波）获得高精度的传感器三维位置和姿态信息。 高精度时间同步：强调LiDAR回波采集时间与GNSS/IMU时间同步的精确性对几何精度的重要性。 传感器模型与定位算法： 直接地理定位：利用传感器位姿和扫描几何信息，直接计算每个激光点的三维地理坐标。介绍直线模型（Line-of-Sight model）和更复杂的考虑了大气折射、地球曲率的模型。 地面控制点（GCPs）辅助校正：在有少量高精度地面控制点的情况下，利用GCPs对LiDAR点云进行优化，进一步提高绝对定位精度。 大气折射校正：讨论大气折射对激光束路径的影响，以及如何通过大气模型和参数进行校正。 地球曲率与地表弯曲校正：对于大范围观测，需要考虑地球的曲率。 2.4 辐射定标与回波强度校正 回波强度的重要性：解释回波强度携带了地物表面反射率、距离、传感器增益等多种信息，是识别地物类型、分析地物特性（如植被健康度）的重要依据。 辐射定标原理：介绍星载LiDAR数据不同于光学影像，其强度值受多种因素影响，需要进行校正以获得代表地物真实反射率的信息。 距离衰减校正：激光信号强度随距离的平方衰减，需要进行反平方距离校正。 入射角校正：地物表面对激光的反射率与激光入射角有关，通常需要根据入射角对强度进行归一化。 大气衰减校正：虽然LiDAR的穿透性较好，但大气中的散射和吸收仍会对回波强度产生影响，特别是在探测大气层时。 仪器增益校正：不同扫描线、不同时间采集的数据可能存在增益差异，需要进行校正。 后处理强度归一化：介绍多种常用强度校正模型和方法，以及其适用性。 2.5 数据格式转换与组织 将预处理后的点云数据，按照地理信息标准（如LAS/LAZ格式）进行组织，确保数据结构清晰，易于后续处理和管理。 介绍点云数据的分块（tiling）与合并策略，以适应不同处理任务的需求。 2.6 数据质量评估与控制 介绍在预处理过程中，对数据质量进行评估的方法，如统计点云密度、点高程分布、几何精度指标等。 建立质量控制流程，确保预处理后的数据达到后续分析的要求。 第三章：星载激光雷达点云数据处理 本章将聚焦于星载激光雷达最核心的数据产品——点云数据的深度加工，介绍如何从原始点云中提取有价值的地物信息，构建三维模型，为后续的遥感应用奠定基础。 3.1 点云滤波：区分地物与地面 滤波的重要性：明确滤波是去除多余信息（如植被、建筑物、水体等）以获取纯净地形（Digital Terrain Model, DTM）的关键步骤。 分类滤波方法： 基于坡度的方法：利用地形坡度来区分平坦的地面和倾斜的非地面物体。 基于形态学的方法：例如，形态学梯度算法，利用形态学操作（如膨胀、腐蚀）来识别地形变化。 基于聚类的方法：例如，SMRF（Simple Morphological Reconstruction Filter）、 Cloth Simulation Filter (CSF)等，将点云视为一个表面，通过模拟布料下垂等方式来识别地面。 基于机器学习的方法：介绍利用分类器（如SVM、随机森林、深度学习）对点进行分类，根据点的几何特征、强度等信息判断其属于地面还是非地面。 滤波参数的选择与优化：讨论不同算法的参数对滤波结果的影响，以及如何根据数据特点选择合适的参数。 多回波点云的利用：分析如何利用首回波（first return）、末回波（last return）和中间回波（intermediate returns）信息来辅助滤波，例如，末回波通常更接近地面。 3.2 点云分割与目标提取 分割的目的：将点云中属于同一类别的对象（如建筑物、树木、道路）划分出来，为后续的特征提取和建模提供基础。 基于区域增长的分割：从一个种子点开始，逐步扩展到邻近满足相似性条件的点。 基于对象的方法：将点云分割成离散的对象，例如，基于局部邻域的法线信息进行平面和曲面分割。 基于深度学习的分割：介绍PointNet、PointNet++、DGCNN等点云深度学习模型在语义分割（为每个点分配一个类别标签）和实例分割（识别并区分同一类别的不同对象）中的应用。 特定目标提取： 建筑物提取：利用点云的平面特征、垂直特征以及与地面高程的相对关系来提取建筑物轮廓和体块。 植被目标提取：区分 einzelne 树木，或提取植被冠层。 道路与水体提取：利用点云的平坦性、低洼性以及与其他地物的空间关系进行提取。 3.3 三维模型构建 数字表面模型（DSM）的构建：利用所有回波（包括植被和建筑物顶面）生成最高表面的模型。 数字地形模型（DTM）的构建：利用滤波后的地面点生成的地表模型，反映真实的地理地形。 数字高程模型（DEM）的构建：DEM是DTM的另一表述方式，通常指栅格化的地形模型。 三维建筑物模型（BIM）构建：从点云中提取建筑物的平面、立面、屋顶等几何信息，构建精确的三维建筑模型。 森林冠层模型构建：利用植被点云构建冠层表面模型，分析冠层结构。 模型生成方法： 基于插值的栅格模型：如IDW（反距离加权）、Kriging插值等，将离散的点转换为连续的栅格表面。 基于三角剖分的表面模型：如Delaunay三角剖分，将点连接成不重叠的三角形网络。 体素化模型：将三维空间划分为规则的立方体（体素），标记体素是否被占有，用于生成体块模型。 3.4 点云特征提取 几何特征：法线、曲率、点密度、表面粗糙度等，用于描述点云的局部几何形态。 强度特征：原始回波强度、衰减校正后的强度、多回波强度比等，反映地物表面的光学特性。 结构特征：点云在三维空间中的排列方式，如高度分布、形状特征等。 纹理特征：虽然LiDAR本身不直接提供纹理，但可以通过点云密度、强度变化等间接描述。 3.5 数据融合与增强 多源数据融合：介绍如何将星载LiDAR点云数据与光学影像、SAR影像、高光谱影像等其他遥感数据进行融合，以发挥各自优势，提升信息提取的精度和可靠性。例如，利用光学影像的纹理信息辅助LiDAR的分类，或利用LiDAR的地形信息对光学影像进行正射校正。 多时相数据融合：对比不同时期LiDAR数据，监测地表变化，如地表沉降、植被生长动态等。 第四章：星载激光雷达数据应用 本章将系统阐述星载激光雷达技术在地球科学、资源管理、城市规划、环境保护等多个领域的广泛应用，通过具体的案例，展示该技术为我们提供的高精度三维信息所带来的深刻变革。 4.1 地形测绘与地质灾害监测 高精度数字高程模型（DEM）与数字地形模型（DTM）的生成： 详细介绍利用LiDAR数据生成高精度DEM/DTM的流程，强调其在基础地理信息测绘中的作用。 分析DEM/DTM在制图、地理分析、地形分析（如坡度、坡向、汇流累积度）等方面的应用。 地质构造研究： 利用LiDAR识别和分析断层、褶皱、斜坡等构造形迹，对地质构造活动进行研究。 提取地质边界、岩性接触线，辅助地质填图。 滑坡、崩塌、泥石流等地质灾害监测与评估： 高精度地形模型用于识别潜在的危险区域，分析滑坡体的范围、体积和演化。 监测地表形变，预警灾害发生。 模拟灾害发生后的影响范围，为应急响应提供决策支持。 海岸带与河流水文地质分析： 精确测量海岸线变化、地下水位变化，分析河道形态与演变。 4.2 森林资源监测与生态环境评估 森林三维结构参数提取： 树高、冠幅、树种识别（结合多源数据）、树木密度等关键参数的精确测量。 分析森林垂直结构，区分不同层次的植被。 生物量与碳储量估算： 利用森林结构参数，结合统计模型或生物量模型，估算森林生物量和碳储量，为碳汇监测和气候变化研究提供数据支撑。 植被覆盖度与叶面积指数（LAI）反演： LiDAR的穿透能力使其能够更准确地估算冠层下的植被覆盖情况，以及植被的叶面积指数。 森林火灾风险评估与管理： 分析森林冠层密度、燃料负荷等，评估火灾蔓延风险。 为火灾扑救提供地形和植被信息。 生物多样性研究： 通过分析森林结构的多样性，间接评估生物多样性。 4.3 城市三维建模与智慧城市建设 城市建筑物精细三维模型构建： 自动或半自动提取建筑物的高度、形状、轮廓等信息，生成高精度的三维建筑模型。 应用于城市规划、建筑设计、风貌保护、遗产数字化。 城市基础设施普查与管理： 提取道路、桥梁、管线（如通过地表模型分析）、绿地等基础设施信息。 用于城市交通管理、管线普查、绿化评估。 城市热岛效应与通风廊道分析： 利用三维建筑模型分析城市形态对气流和温度分布的影响。 规划通风廊道，改善城市微气候。 应急响应与灾害模拟： 构建城市三维模型，模拟洪水、地震、火灾等灾害的发生场景，为应急预案制定和指挥决策提供支持。 城市可视化与数字孪生： 构建逼真的城市三维可视化场景，为城市管理、公众参与提供平台。 4.4 水体、冰雪与海洋观测 水体边界提取与水域面积变化监测： 精确提取湖泊、河流、湿地等水体边界，监测其面积和形态的变化。 地下水与地表水关系分析： 通过高精度地形分析，研究地下水与地表水的相互作用。 冰川与冰盖监测： 测量冰川厚度、表面高程变化，监测冰川退缩或扩张。 分析冰川运动速度。 海平面变化与海岸带侵蚀监测： 高精度海岸地形数据用于监测海平面上升和海岸侵蚀。 特定波长LiDAR在水深测量中的应用： 介绍绿光LiDAR在穿透水体进行浅水区域测深的应用（如果涉及）。 4.5 农业与环境科学 农作物长势监测与产量估算： 分析作物高度、密度、覆盖度等，监测作物生长情况，预测产量。 辅助精准农业实践。 土壤侵蚀监测： 利用高精度地形模型分析坡面侵蚀特征。 土地退化与修复评估： 监测地表植被变化、土壤侵蚀等，评估土地退化程度，监测修复效果。 环境污染监测： 如某些特定LiDAR（如差分吸收光谱LiDAR）可用于监测空气中的特定污染物。 4.6 其他新兴应用领域 文化遗产保护：三维记录历史遗迹、建筑，进行数字化保存和修复。 考古学：通过LiDAR穿透植被的能力，发现隐藏在地下的古代遗址、道路、聚落。 地球物理勘探辅助：提供高精度地形数据，辅助重力、磁力等勘探数据的解释。 第五章：星载激光雷达技术发展趋势与挑战 本章将对星载激光雷达技术的未来发展方向进行展望，探讨其可能的新技术突破、应用拓展，以及当前面临的挑战和未来发展机遇。 5.1 技术发展趋势 传感器技术进步： 更高分辨率与更高精度：新型探测器、光学系统和扫描技术的发展，将带来更高空间分辨率和测量精度的LiDAR系统。 多波长与多功能融合：开发集成多种波长激光器或结合其他遥感原理（如光谱探测）的传感器，以获取更丰富的地物信息。 小型化与低成本化：推动LiDAR系统向更小型、更轻便、更低成本的方向发展，便于搭载在更多类型平台。 连续波（CW）LiDAR的潜在应用：与脉冲LiDAR相比，CW LiDAR在某些场景下可能具有更高的数据获取率和能耗优势。 数据处理智能化与自动化： 深度学习与人工智能（AI）的深度应用：在点云分类、分割、目标识别、模型构建等各个环节，利用AI技术实现更高效、更精确、更自动化的数据处理流程。 端到端数据处理流程：研究和开发能够实现从原始数据到应用产品全流程自动化的处理软件和算法。 云计算与大数据处理：利用云计算平台处理海量的LiDAR数据，实现分布式计算和存储。 数据融合与协同观测： 多平台、多传感器数据融合：将LiDAR数据与其他遥感数据（光学、SAR、高光谱等）、地面观测数据、模型数据等进行深度融合，实现多维度、全方位的信息获取。 星座化观测：构建LiDAR卫星星座，提高观测频率和时空分辨率，实现对地球表面的连续动态监测。 应用领域拓展： 动态环境监测：对地表形变、植被动态、水体变化等进行高频次、精细化监测。 地球系统科学研究：为气候变化、地球动力学、生物地球化学循环等重大科学问题提供关键数据支撑。 国防与安全应用：在地形测绘、目标识别、态势感知等领域发挥更大作用。 5.2 当前面临的挑战 数据量巨大与处理成本：星载LiDAR产生的数据量呈指数级增长，对数据存储、传输和处理能力提出了巨大挑战。 数据质量与一致性：不同任务、不同传感器获取的数据在精度、分辨率、采集方式上存在差异，如何保证数据的质量和长期一致性是关键。 处理算法的通用性与鲁棒性：现有处理算法在面对复杂地形、多样地物、极端天气等情况时，其通用性和鲁棒性仍需提高。 专业技术人才的匮乏：星载LiDAR数据处理和应用需要跨学科的专业知识和技能，相关专业人才的培养需要加强。 数据标准化与共享：缺乏统一的数据标准和开放的数据共享平台，限制了数据的广泛应用和研究合作。 成本与效益的平衡：星载LiDAR系统的研发、发射和运营成本高昂，如何在应用中实现成本效益最大化仍需探索。 法规与政策支持：对于新型遥感数据的应用，可能需要相应的法规和政策支持。 5.3 未来发展机遇 国家对地球观测能力建设的重视：国家层面的战略支持为星载LiDAR技术的发展提供了良好的政策环境。 新兴应用市场的驱动：智慧城市、精准农业、环境监测等新兴市场对高精度三维地理信息的需求日益增长，为LiDAR技术提供了广阔的应用前景。 技术协同创新：遥感、人工智能、大数据、云计算等技术的交叉融合，为LiDAR技术带来了新的发展机遇。 国际合作与交流：加强国际间的技术交流与合作，共同推动星载LiDAR技术的进步和应用。 结语 星载激光雷达技术作为一项颠覆性的地球观测技术，正在深刻地改变我们认知和利用地球的方式。本书的完成，不仅是对当前星载激光雷达技术研究与应用成果的一次系统性梳理，更是对未来发展方向的一次积极探索。我们坚信，随着技术的不断进步和应用领域的持续拓展，星载激光雷达必将在服务国家战略、推动科学研究、促进经济社会发展方面发挥越来越重要的作用。希望本书能够成为广大读者学习和研究星载激光雷达技术的有益参考，共同迎接地球观测技术的美好未来。

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刚拿到这本书，就被其厚重的分量和精美的设计所吸引。翻开目录，更是眼前一亮，详细的章节划分和层层递进的知识体系，预示着这是一部内容扎实的专业著作。作为一名即将毕业的遥感专业研究生，我一直在寻找能够帮助我理解和掌握星载激光雷达数据处理前沿技术的学习材料，市面上同类书籍虽然不少，但往往侧重点不同，要么过于理论化，要么应用案例不够全面。而这本《星载激光雷达数据处理与应用》则巧妙地解决了这个问题，它在基础理论讲解的同时，花了大量篇幅介绍实际操作中的关键步骤和技术难点，比如如何进行点云滤波、噪声去除、地面目标和非地面目标的分类、以及DEM/DSM的生成等。书中的图文并茂，许多精美的点云图和处理结果示意图，极大地帮助了理解抽象的算法过程。更令我惊喜的是，书中还涉及了如何利用处理后的数据进行地貌分析、地物提取等高级应用，这对于我撰写毕业论文和未来从事相关工作都将是巨大的助力。我迫不及待地想要将书中的理论付诸实践，期待能用学到的知识为地球观测贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

一直以来，我都对遥感技术在探索地球奥秘方面的能力感到由衷的敬佩，特别是激光雷达技术，那种“透视”地表的能力，简直就像给地球装上了“X光机”。这本书的出现，让我更直观地感受到了这种力量。它不仅仅是一本技术手册，更像是一部关于“读懂地球”的精彩故事集。书中对星载激光雷达在不同应用场景下的数据特性和处理策略进行了详细的阐述。比如，在森林资源调查中，如何利用激光雷达穿透冠层，精确测量树高、林分密度等关键参数；在城市规划中，如何构建高精度的三维城市模型，为精细化管理提供支撑；甚至在灾害监测方面，它也能捕捉到地表微小的形变，预警潜在的风险。这些生动的案例，让我深刻体会到这项技术在我们日常生活和国家建设中的重要作用。而且，书中的语言风格十分亲切，没有枯燥的术语堆砌，而是用一种引人入胜的方式，将复杂的科学原理娓娓道来。读这本书，仿佛是在和一位经验丰富的老师对话，他不仅传授知识，更分享他对地球科学的热情和探索精神。

评分☆☆☆☆☆

作为一名业余的地理信息爱好者，我一直对那些能够揭示地球表面细微之处的技术充满好奇。星载激光雷达，这个名字本身就带有一种神秘和前沿的色彩。这本书的出现，无疑为我打开了一扇通往这个领域的大门。在阅读之前，我曾以为激光雷达数据处理是一个极其专业且难以企及的领域，但这本书的编写风格却非常注重读者体验，即便是我这样的非专业人士，也能在其中找到乐趣和启发。它从最基础的概念讲起，逐步深入到各种算法的原理和实现，并且通过丰富的实例，展示了这些算法如何在实际应用中发挥作用。我尤其喜欢书中关于数据质量评估和误差分析的部分，这让我意识到，任何科学研究都离不开严谨的态度和细致的验证。这本书不仅让我了解了星载激光雷达是什么，更让我明白它能做什么，以及如何去做。它极大地激发了我对地球科学和遥感技术的学习兴趣，让我看到了利用现代科技手段去理解和保护我们共同家园的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店看到这本《地球观测与导航技术丛书：星载激光雷达数据处理与应用》时，我的第一反应是：“终于来了！” 我是一名在职的遥感工程师，一直以来，我们团队在星载激光雷达数据的处理和应用方面，都面临着缺乏系统性、权威性教材的困境。现有的资料大多零散、不成体系，而且更新速度跟不上技术发展的步伐。这本书的出版，恰好弥补了这一重要的市场空白。它不仅全面、深入地介绍了星载激光雷达技术的发展历程、关键技术原理，更重要的是，它详细梳理了从数据采集、预处理、特征提取到最终应用的全过程。书中的案例研究，覆盖了地形测绘、地物分类、变化检测等多个重要方向，对于我们实际工作中遇到的问题，提供了许多宝贵的解决思路和方法。而且，书中的代码示例和算法说明，对于我们快速上手和优化处理流程非常有帮助。我可以说，这本书已经成为我们团队人手一本的案头必备，也是我们进行项目研发和技术培训的重要参考资料。它将极大地提升我国在星载激光雷达领域的自主研发和应用能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑填补了我国在星载激光雷达这一前沿技术领域研究的空白，对于推动我国自主遥感技术的发展具有里程碑式的意义。作为一名长期关注遥感技术的爱好者，我一直希望能找到一本能够系统性介绍星载激光雷达从数据获取到应用的全流程书籍，而这本书恰恰满足了我的期待。它不仅深入浅出地讲解了星载激光雷达的工作原理、数据采集的精度控制、以及复杂数据进行预处理的各种算法，更重要的是，它将理论知识与实际应用紧密结合，通过大量的案例分析，展示了星载激光雷达在地形测绘、地表形变监测、植被生态调查、甚至海洋环境研究等多个领域的广泛应用前景。读罢全书，我仿佛打开了一个全新的视角，对我们赖以生存的地球有了更深层次的认识，也对未来利用先进技术守护地球家园充满了信心。尤其令人称道的是，书中对于数据处理的严谨性要求，以及对不同类型激光雷达数据特性的深入剖析，都体现了作者深厚的学术功底和丰富的实践经验。对于希望深入了解地球观测技术，特别是星载激光雷达领域的科研人员、工程师以及相关专业学生而言，这本书绝对是一部不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

备注纸质发票，结果还是给了电子发票，通知客服要换成纸质发票，结果告诉我换不了，还让我退货吧，什么态度啊！

评分☆☆☆☆☆

星载激光雷达学习必备

评分☆☆☆☆☆

备注纸质发票，结果还是给了电子发票，通知客服要换成纸质发票，结果告诉我换不了，还让我退货吧，什么态度啊！

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星载激光雷达学习必备

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星载激光雷达学习必备

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国内的书，一般情况，有价值的不是很多。

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看来目录才买的，感觉实际内容于我想看的有偏差

评分☆☆☆☆☆

星载激光雷达数据处理与应用

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看来目录才买的，感觉实际内容于我想看的有偏差