地球觀測與導航技術叢書：星載激光雷達數據處理與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王成，習曉環，駱社周 等 著

圖書標籤:

• 激光雷達
• 星載遙感
• 地球觀測
• 導航技術
• 數據處理
• 點雲數據
• 地理信息係統
• 遙感應用
• 測繪科學
• 空間技術

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030431745

版次：1

商品編碼：11664951

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：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：180

正文語種：中文

編輯推薦

　　《地球觀測與導航技術叢書：星載激光雷達數據處理與應用》適於激光雷達遙感、全球變化、林業、測繪、數字城市等方麵的專傢、學者和高校師生閱讀、參考，也可作為遙感、測繪、林學、地理信息係統等專業的科研院所研究人員、高等院校師生的參考用書。

內容簡介

　　《地球觀測與導航技術叢書：星載激光雷達數據處理與應用》深入探討和分析星載激光雷達波形數據的處理方法，波形數據與多源遙感數據融閤在森林植被結構參數、城市建築高度和冰川等方麵的應用，以及下一代星載激光雷達數據的處理方法和應用等。《地球觀測與導航技術叢書：星載激光雷達數據處理與應用》共分10章，第1章介紹激光雷達技術的理論和發展曆程，以及測距激光雷達和星載激光雷達的研究進展；第2章和第3章詳細介紹星載激光雷達數據以及波形數據處理方法；第4~8章探討星載激光雷達數據及其與多源遙感數據融閤，在森林冠層高度、葉麵積指數、生物量、城市建築高度以及冰川參數反演方麵的應用；第9章和第10章介紹新一代星載激光雷達數據處理方法與應用，以及未來星載激光雷達的發展趨勢。

目錄

《地球觀測與導航技術叢書》齣版說明序
前言
第1章 緒論
1.1 激光雷達介紹
1.2 激光雷達艦
1.3 激光雷達發展曆程
1.4 測距激光雷麵究進展
1.5 星載激光雷麵究進展
1.6 小結
參考文獻

第2章 星載地球科學激光測高係統簡介
2.1 概述
2.2 GLAS工作原理
2.3 GLAS數據誤差分析及改正
2.4 GLAS數據産品
2.5 GLAS數據應用
2.6 4小結
參考文獻

第3章 GLAS數據處理與波形分析
3.1 概述
3.2 數據預處理
3.3 波形數據處理算法
3.4 波形特徵提取
3.5 小結
參考文獻

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進展
4.3 數據及數據處理
4.4 GLAS光斑點的森林平均高度估算
4.5 GLAS與MISR數販演連續赫平均高度
4.6 GLAS與M0DIS數販演森林平均高度
4.7 小結
參考文獻

第5章 GLAS反演森林葉麵積指數
5.1 葉麵積指數釀進展
5.2 釀區域概況
5.3 數據獲取與處理
5.4 GLAS光斑內LAI反演
5.5 GLAS與TM數據聯閤反演LAI
5.6 小結
參考文獻

第6章 GLAS估算森林生物量
6.1 赫生物釀進展
6.2 釀區概況
6.3 試驗數據
6.4 基於赫高度的雲南省森林生物量估算
6.5 基於波形半能量高度的生物量估算
6.6 小結
參考文獻

第7章 GLAS城市變化監測
7.1 城市變化遙感監測概述
7.2 實驗數據
7.3 基於GLAS數據的城市變化監測方法
7.4 監測結果與變化分析
7.5 小結
參考文獻

第8章 GLAS冰川地形坡度估算
8.1 概述
8.2 釀區域和數據
8.3 釀方法繊型
8.4 結果與分析
8.5 小結
參考文獻

第9章 ICESat-2數據處理及應用
9.1 ICESat-2介紹
9.2 ICESat-2試驗與數據處理
9.3 ICESat-2應用實例與展望
9.4 小結
參考文獻

第10章 未來星載激光雷達計劃及展望
參考文獻
索引

精彩書摘

　　《地球觀測與導航技術叢書：星載激光雷達數據處理與應用》：
　　
　　“雷達”源自英文radar（radiodetectionandrange）-詞，以毫米？微米等電磁波作為信息載體，利用波的振幅？頻率？相位和偏振來搭載信息，用於測量距離？角位置？速度等運動參數和反射率？散纖麵及形狀等目標特徵參數？而激光雷達是現代激光技術與光電探測技術相結閤的産物，是傳統的微波雷達嚮光學頻段的延伸（Wagneretal.，2006）？它是一種以激光器作為發射光源？采用光電探測技術的先進技術？在工作原理上，激光雷達與雷達相似’區彆在於激光雷達是以激光為信息載體，可以測距？定嚮，並可通過位置？徑嚮速度？物體反射和散射等特性來識彆目標特性（戴永江，2002）？
　　激光雷達係統一般由發射係統？接收係統？信號處理係統及相關控製係統組成？
　　1.發射係統
　　發射係統包括激光發射器？激光調製器？光束控製器和光學發射天綫？激光發射器由激光電源和激光器等組成，用於産生和發射激光？激光調製器能將發射的激光調製成探測所需的連續波或脈衝，並形成探測所需的特定頻率？幅度？偏振化？相位？脈寬？脈幅和重復頻率？光束控製器主要功能是控製激光束在空間的位置？方嚮及激光束寬度？光學發射天綫（發射望遠鏡）通過改變激光束寬度和波形形狀來達到所需的波形參數，使探測目標獲得的能量最大？
　　……

前言/序言

《地球觀測與導航技術叢書：星載激光雷達數據處理與應用》 前言 隨著科技的飛速發展，人類對地球的認知能力不斷提升，而遙感技術，特彆是星載激光雷達（Spaceborne LiDAR）技術，正以前所未有的精度和效率，為我們揭示著地球錶麵的三維奧秘。從高聳的山脈到深邃的峽榖，從茂密的森林到廣袤的冰川，星載激光雷達以其獨特的優勢，穿透植被、精準測距的能力，為地球科學研究、資源管理、災害監測以及國傢安全等領域帶來瞭革命性的變革。 本書《星載激光雷達數據處理與應用》是“地球觀測與導航技術叢書”中的重要一員，旨在係統地梳理和深入探討星載激光雷達數據從采集、處理到最終應用的完整技術鏈條。本書並非一本孤立的介紹性讀物，而是立足於當前地球觀測技術發展的最新前沿，融閤瞭理論知識、算法模型、軟件工具以及實際案例，力求為廣大從事遙感科學、地理信息係統、測繪工程、林業、地質、海洋、氣象等領域的科研人員、工程師、技術愛好者以及相關專業的學生提供一本權威、全麵且實用的參考書籍。 本書的編寫初衷，是填補當前國內在星載激光雷達數據處理與應用方麵係統性、深度性論述的空白。盡管近年來關於激光雷達技術的研究成果不斷湧現，但大多集中於某一特定算法或應用方嚮，缺乏一個全局性的視角來展現其技術發展脈絡和綜閤應用價值。本書的齣現，正是為瞭彌閤這一差距，將星載激光雷達技術的核心理論、關鍵處理流程、主流應用場景以及未來發展趨勢進行一次全麵而深入的梳理和總結。 在內容組織上，本書遵循由淺入深、由理論到實踐的邏輯順序。我們首先會介紹星載激光雷達的基本原理、技術特點以及與傳統遙感技術的比較優勢，幫助讀者建立對這項技術的初步認知。隨後，我們將重點圍繞星載激光雷達數據的預處理、幾何校正、輻射定標、點雲濾波、目標提取、模型構建等關鍵數據處理環節，詳細闡述各類算法的原理、優缺點以及適用性。此外，本書還將深入探討星載激光雷達在不同領域的具體應用，如地形建模、植被參數反演、地質構造分析、城市三維建模、水體監測、災害評估等，通過豐富的案例分析，展示該技術的強大威力。最後，本書還將展望星載激光雷達技術未來的發展方嚮，包括數據融閤、智能化處理、新型傳感器技術等，為讀者提供前瞻性的視野。 本書的特色在於其內容的深度與廣度並重。在深度上，我們力求對每一個技術環節都進行詳盡的解釋，剖析其背後的數學原理和算法機理，並結閤實際案例進行驗證。在廣度上，我們盡可能地涵蓋星載激光雷達技術的各個方麵，從原理到應用，從基礎處理到高級分析，力求為讀者提供一個全麵的知識體係。同時，本書注重理論與實踐的結閤，不僅提供算法的原理介紹，還可能涉及相關軟件工具的使用方法和數據處理流程的示範，以期幫助讀者更好地掌握和應用星載激光雷達技術。 本書的齣版，離不開眾多專傢學者和研究機構的鼎力支持。在此，我們對所有為本書撰寫、審閱和提供寶貴意見的同仁們錶示最誠摯的感謝。我們希望本書的齣版，能夠激發更多人對星載激光雷達技術的興趣，推動相關領域的研究與應用邁上新的颱階，為我國地球觀測和導航技術的發展貢獻力量。 第一章：星載激光雷達技術概覽 本章將為讀者構建對星載激光雷達（Spaceborne LiDAR）技術的全麵認識，從其基本概念齣發，深入剖析其工作原理、關鍵技術指標，並將其置於整個地球觀測技術體係中進行比較分析，突齣其獨特的優勢與價值。 1.1 激光雷達（LiDAR）技術概述 1.1.1 LiDAR的定義與基本原理：介紹激光雷達作為一種主動遙感探測技術的本質，即通過發射激光脈衝並接收目標反射信號，來測量距離。詳細闡述其“測距”的核心功能，以及“光探測與測距”的英文縮寫（Light Detection and Ranging）所蘊含的意義。 1.1.2 LiDAR的工作機製：分解激光雷達的工作流程，包括激光發射、光束掃描、目標反射、迴波信號接收、信號處理及數據生成。重點介紹時間飛行（Time of Flight, ToF）測量原理，即通過測量激光往返時間來計算距離。 1.1.3 LiDAR的類型與發展簡史：簡述LiDAR技術從地麵、機載到星載的發展曆程，提及不同平颱LiDAR技術的特點和應用側重點。 1.2 星載激光雷達（Spaceborne LiDAR）的定義與特點 1.2.1 星載LiDAR的定義：明確星載LiDAR是在航天器上搭載的激光雷達係統，其探測目標為地球錶麵及其大氣層。 1.2.2 星載LiDAR的獨特優勢： 穿透能力：詳細闡述星載LiDAR能夠穿透樹冠、植被，直接測量地麵高程的獨特能力，這是光學遙感和雷達遙感難以比擬的。解釋其在森林覆蓋地區進行地形測繪的重要性。 高精度測距：強調星載LiDAR能夠獲得亞米級甚至厘米級的高精度三維地理信息，遠超傳統測繪手段。 全天候工作能力：與光學遙感不同，LiDAR不受光照條件限製，能夠在白天和夜晚，甚至在一定程度上剋服雲層影響（取決於激光波長和雲層密度）進行觀測，保證瞭數據的連續性和可靠性。 高效覆蓋能力：通過搭載在衛星平颱，星載LiDAR能夠實現大範圍、係統性的地球錶麵觀測，提供全球性的高精度三維地理空間數據。 1.2.3 星載LiDAR與地麵/機載LiDAR的比較：從平颱穩定性、數據獲取範圍、時間分辨率、空間分辨率、成本效益等方麵分析星載LiDAR的優勢與局限性。 1.3 星載激光雷達係統的關鍵組成部分與技術指標 1.3.1 激光器：介紹常用的激光器類型（如Nd:YAG）、工作波長（如近紅外、綠光）及其選擇依據，以及脈衝能量、重復頻率等關鍵參數。 1.3.2 掃描係統：闡述不同掃描方式（如擺掃、振鏡掃描、多綫掃描、成像掃描）的原理、優缺點及對數據幾何形態的影響。 1.3.3 光學接收係統：介紹望遠鏡的口徑、視場角等參數，以及其在接收微弱迴波信號中的作用。 1.3.4 探測器與信號處理單元：介紹光電探測器的類型（如APD、SiPM），以及信號采集、放大、數字化處理的關鍵環節。 1.3.5 定位與定嚮係統（POS）：強調高精度GNSS（全球導航衛星係統）和IMU（慣性測量單元）在獲取LiDAR係統自身精確位姿信息中的核心作用，這是實現地理配準的基礎。 1.3.6 數據記錄與傳輸係統：介紹數據的存儲和下傳機製。 1.3.7 關鍵技術指標： 測量精度：包括絕對精度和相對精度，點位精度，高程精度等。 空間分辨率：指單位麵積內能夠采集到的點數或點間距。 探測距離：LiDAR能夠有效探測的距離。 迴波類型：單迴波、多迴波（first, last, intermediate returns），以及多迴波在區分地物類型上的優勢。 重訪周期：衛星對同一區域進行重復觀測的時間間隔。 1.4 星載激光雷達在地球觀測中的應用價值 1.4.1 地形與地貌測繪：高精度DEM/DTM/DSM的生成，山體滑坡、地震斷裂帶等地質災害區域的識彆。 1.4.2 植被監測與生物量估算：森林結構（樹高、冠幅、密度）的測量，葉麵積指數（LAI）的反演，森林儲積量和碳儲量的計算。 1.4.3 水體與冰雪觀測：海岸綫提取，河流、湖泊的邊界和水深測量（特定波長），冰川、積雪的厚度與變化監測。 1.4.4 城市三維建模與基礎設施管理：城市建築物、道路、橋梁等三維模型的構建，用於城市規劃、應急響應、資産管理。 1.4.5 海洋與大氣科學：特定波長的激光雷達可用於測量海麵高度、波浪參數，或探測大氣中的氣溶膠、水汽等。 1.4.6 農業與土地利用：農作物生長監測、精準農業應用，土地覆蓋分類。 1.4.7 考古與文化遺産保護：揭示掩埋在地下的古代遺跡，三維記錄文化遺産。 1.5 當前主要的星載激光雷達任務與數據産品 列舉國內外重要的星載LiDAR任務，如ICESat係列、GEDI、LVIS、DEM、CHRIS-3等，簡述其任務目標、載荷特點及主要提供的數據産品類型，為後續章節的數據處理與應用打下基礎。 第二章：星載激光雷達數據預處理 本章將深入探討星載激光雷達原始數據從傳感器下傳到可供分析的可用數據之間的轉化過程，重點關注一係列至關重要的預處理步驟，旨在消除原始數據中的誤差，提高數據的可用性和分析的可靠性。 2.1 原始數據格式與內容解析 介紹星載LiDAR數據在不同任務中常見的原始數據格式（如HDF, NetCDF, LAS/LAZ等）及其特點。 解析原始數據文件中包含的關鍵信息，包括：原始迴波時間、激光迴波強度、傳感器位姿（GNSS/IMU解算結果）、掃描角、探測器參數、地理定位信息（如果已初步解算）等。 2.2 數據去噪與異常值檢測 噪聲的來源：分析星載LiDAR數據中可能存在的噪聲，包括儀器噪聲（如探測器暗電流）、環境噪聲（如大氣散射、太陽背景光）、多路徑效應、地麵反射以外的雜波（如鳥類、飛機）等。 去噪方法： 基於統計的方法：介紹如局部統計濾波（Local Outlier Removal, LOR）、半徑濾波（Radius Outlier Removal, ROR）等算法，通過分析點雲局部鄰域的統計特性來識彆和移除離群點。 基於密度的方法：例如DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）及其變種，利用點雲密度來區分噪聲點和有效點。 基於物理模型的方法：例如，根據迴波信號的形態（如形狀、能量）來判斷是否為有效迴波。 2.3 幾何校正：地麵定位精度提升的關鍵 幾何畸變分析：解釋星載LiDAR數據在采集過程中可能齣現的幾何畸變，主要來源於傳感器自身的運動、大氣摺射、地球麯率等。 精確位姿求解： GNSS/IMU數據融閤：介紹如何利用GNSS（全球導航衛星係統）和IMU（慣性測量單元）數據，通過組閤導航技術（如卡爾曼濾波、擴展卡爾曼濾波）獲得高精度的傳感器三維位置和姿態信息。 高精度時間同步：強調LiDAR迴波采集時間與GNSS/IMU時間同步的精確性對幾何精度的重要性。 傳感器模型與定位算法： 直接地理定位：利用傳感器位姿和掃描幾何信息，直接計算每個激光點的三維地理坐標。介紹直綫模型（Line-of-Sight model）和更復雜的考慮瞭大氣摺射、地球麯率的模型。 地麵控製點（GCPs）輔助校正：在有少量高精度地麵控製點的情況下，利用GCPs對LiDAR點雲進行優化，進一步提高絕對定位精度。 大氣摺射校正：討論大氣摺射對激光束路徑的影響，以及如何通過大氣模型和參數進行校正。 地球麯率與地錶彎麯校正：對於大範圍觀測，需要考慮地球的麯率。 2.4 輻射定標與迴波強度校正 迴波強度的重要性：解釋迴波強度攜帶瞭地物錶麵反射率、距離、傳感器增益等多種信息，是識彆地物類型、分析地物特性（如植被健康度）的重要依據。 輻射定標原理：介紹星載LiDAR數據不同於光學影像，其強度值受多種因素影響，需要進行校正以獲得代錶地物真實反射率的信息。 距離衰減校正：激光信號強度隨距離的平方衰減，需要進行反平方距離校正。 入射角校正：地物錶麵對激光的反射率與激光入射角有關，通常需要根據入射角對強度進行歸一化。 大氣衰減校正：雖然LiDAR的穿透性較好，但大氣中的散射和吸收仍會對迴波強度産生影響，特彆是在探測大氣層時。 儀器增益校正：不同掃描綫、不同時間采集的數據可能存在增益差異，需要進行校正。 後處理強度歸一化：介紹多種常用強度校正模型和方法，以及其適用性。 2.5 數據格式轉換與組織 將預處理後的點雲數據，按照地理信息標準（如LAS/LAZ格式）進行組織，確保數據結構清晰，易於後續處理和管理。 介紹點雲數據的分塊（tiling）與閤並策略，以適應不同處理任務的需求。 2.6 數據質量評估與控製 介紹在預處理過程中，對數據質量進行評估的方法，如統計點雲密度、點高程分布、幾何精度指標等。 建立質量控製流程，確保預處理後的數據達到後續分析的要求。 第三章：星載激光雷達點雲數據處理 本章將聚焦於星載激光雷達最核心的數據産品——點雲數據的深度加工，介紹如何從原始點雲中提取有價值的地物信息，構建三維模型，為後續的遙感應用奠定基礎。 3.1 點雲濾波：區分地物與地麵 濾波的重要性：明確濾波是去除多餘信息（如植被、建築物、水體等）以獲取純淨地形（Digital Terrain Model, DTM）的關鍵步驟。 分類濾波方法： 基於坡度的方法：利用地形坡度來區分平坦的地麵和傾斜的非地麵物體。 基於形態學的方法：例如，形態學梯度算法，利用形態學操作（如膨脹、腐蝕）來識彆地形變化。 基於聚類的方法：例如，SMRF（Simple Morphological Reconstruction Filter）、 Cloth Simulation Filter (CSF)等，將點雲視為一個錶麵，通過模擬布料下垂等方式來識彆地麵。 基於機器學習的方法：介紹利用分類器（如SVM、隨機森林、深度學習）對點進行分類，根據點的幾何特徵、強度等信息判斷其屬於地麵還是非地麵。 濾波參數的選擇與優化：討論不同算法的參數對濾波結果的影響，以及如何根據數據特點選擇閤適的參數。 多迴波點雲的利用：分析如何利用首迴波（first return）、末迴波（last return）和中間迴波（intermediate returns）信息來輔助濾波，例如，末迴波通常更接近地麵。 3.2 點雲分割與目標提取 分割的目的：將點雲中屬於同一類彆的對象（如建築物、樹木、道路）劃分齣來，為後續的特徵提取和建模提供基礎。 基於區域增長的分割：從一個種子點開始，逐步擴展到鄰近滿足相似性條件的點。 基於對象的方法：將點雲分割成離散的對象，例如，基於局部鄰域的法綫信息進行平麵和麯麵分割。 基於深度學習的分割：介紹PointNet、PointNet++、DGCNN等點雲深度學習模型在語義分割（為每個點分配一個類彆標簽）和實例分割（識彆並區分同一類彆的不同對象）中的應用。 特定目標提取： 建築物提取：利用點雲的平麵特徵、垂直特徵以及與地麵高程的相對關係來提取建築物輪廓和體塊。 植被目標提取：區分 einzelne 樹木，或提取植被冠層。 道路與水體提取：利用點雲的平坦性、低窪性以及與其他地物的空間關係進行提取。 3.3 三維模型構建 數字錶麵模型（DSM）的構建：利用所有迴波（包括植被和建築物頂麵）生成最高錶麵的模型。 數字地形模型（DTM）的構建：利用濾波後的地麵點生成的地錶模型，反映真實的地理地形。 數字高程模型（DEM）的構建：DEM是DTM的另一錶述方式，通常指柵格化的地形模型。 三維建築物模型（BIM）構建：從點雲中提取建築物的平麵、立麵、屋頂等幾何信息，構建精確的三維建築模型。 森林冠層模型構建：利用植被點雲構建冠層錶麵模型，分析冠層結構。 模型生成方法： 基於插值的柵格模型：如IDW（反距離加權）、Kriging插值等，將離散的點轉換為連續的柵格錶麵。 基於三角剖分的錶麵模型：如Delaunay三角剖分，將點連接成不重疊的三角形網絡。 體素化模型：將三維空間劃分為規則的立方體（體素），標記體素是否被占有，用於生成體塊模型。 3.4 點雲特徵提取 幾何特徵：法綫、麯率、點密度、錶麵粗糙度等，用於描述點雲的局部幾何形態。 強度特徵：原始迴波強度、衰減校正後的強度、多迴波強度比等，反映地物錶麵的光學特性。 結構特徵：點雲在三維空間中的排列方式，如高度分布、形狀特徵等。 紋理特徵：雖然LiDAR本身不直接提供紋理，但可以通過點雲密度、強度變化等間接描述。 3.5 數據融閤與增強 多源數據融閤：介紹如何將星載LiDAR點雲數據與光學影像、SAR影像、高光譜影像等其他遙感數據進行融閤，以發揮各自優勢，提升信息提取的精度和可靠性。例如，利用光學影像的紋理信息輔助LiDAR的分類，或利用LiDAR的地形信息對光學影像進行正射校正。 多時相數據融閤：對比不同時期LiDAR數據，監測地錶變化，如地錶沉降、植被生長動態等。 第四章：星載激光雷達數據應用 本章將係統闡述星載激光雷達技術在地球科學、資源管理、城市規劃、環境保護等多個領域的廣泛應用，通過具體的案例，展示該技術為我們提供的高精度三維信息所帶來的深刻變革。 4.1 地形測繪與地質災害監測 高精度數字高程模型（DEM）與數字地形模型（DTM）的生成： 詳細介紹利用LiDAR數據生成高精度DEM/DTM的流程，強調其在基礎地理信息測繪中的作用。 分析DEM/DTM在製圖、地理分析、地形分析（如坡度、坡嚮、匯流纍積度）等方麵的應用。 地質構造研究： 利用LiDAR識彆和分析斷層、褶皺、斜坡等構造形跡，對地質構造活動進行研究。 提取地質邊界、岩性接觸綫，輔助地質填圖。 滑坡、崩塌、泥石流等地質災害監測與評估： 高精度地形模型用於識彆潛在的危險區域，分析滑坡體的範圍、體積和演化。 監測地錶形變，預警災害發生。 模擬災害發生後的影響範圍，為應急響應提供決策支持。 海岸帶與河流水文地質分析： 精確測量海岸綫變化、地下水位變化，分析河道形態與演變。 4.2 森林資源監測與生態環境評估 森林三維結構參數提取： 樹高、冠幅、樹種識彆（結閤多源數據）、樹木密度等關鍵參數的精確測量。 分析森林垂直結構，區分不同層次的植被。 生物量與碳儲量估算： 利用森林結構參數，結閤統計模型或生物量模型，估算森林生物量和碳儲量，為碳匯監測和氣候變化研究提供數據支撐。 植被覆蓋度與葉麵積指數（LAI）反演： LiDAR的穿透能力使其能夠更準確地估算冠層下的植被覆蓋情況，以及植被的葉麵積指數。 森林火災風險評估與管理： 分析森林冠層密度、燃料負荷等，評估火災蔓延風險。 為火災撲救提供地形和植被信息。 生物多樣性研究： 通過分析森林結構的多樣性，間接評估生物多樣性。 4.3 城市三維建模與智慧城市建設 城市建築物精細三維模型構建： 自動或半自動提取建築物的高度、形狀、輪廓等信息，生成高精度的三維建築模型。 應用於城市規劃、建築設計、風貌保護、遺産數字化。 城市基礎設施普查與管理： 提取道路、橋梁、管綫（如通過地錶模型分析）、綠地等基礎設施信息。 用於城市交通管理、管綫普查、綠化評估。 城市熱島效應與通風廊道分析： 利用三維建築模型分析城市形態對氣流和溫度分布的影響。 規劃通風廊道，改善城市微氣候。 應急響應與災害模擬： 構建城市三維模型，模擬洪水、地震、火災等災害的發生場景，為應急預案製定和指揮決策提供支持。 城市可視化與數字孿生： 構建逼真的城市三維可視化場景，為城市管理、公眾參與提供平颱。 4.4 水體、冰雪與海洋觀測 水體邊界提取與水域麵積變化監測： 精確提取湖泊、河流、濕地等水體邊界，監測其麵積和形態的變化。 地下水與地錶水關係分析： 通過高精度地形分析，研究地下水與地錶水的相互作用。 冰川與冰蓋監測： 測量冰川厚度、錶麵高程變化，監測冰川退縮或擴張。 分析冰川運動速度。 海平麵變化與海岸帶侵蝕監測： 高精度海岸地形數據用於監測海平麵上升和海岸侵蝕。 特定波長LiDAR在水深測量中的應用： 介紹綠光LiDAR在穿透水體進行淺水區域測深的應用（如果涉及）。 4.5 農業與環境科學 農作物長勢監測與産量估算： 分析作物高度、密度、覆蓋度等，監測作物生長情況，預測産量。 輔助精準農業實踐。 土壤侵蝕監測： 利用高精度地形模型分析坡麵侵蝕特徵。 土地退化與修復評估： 監測地錶植被變化、土壤侵蝕等，評估土地退化程度，監測修復效果。 環境汙染監測： 如某些特定LiDAR（如差分吸收光譜LiDAR）可用於監測空氣中的特定汙染物。 4.6 其他新興應用領域 文化遺産保護：三維記錄曆史遺跡、建築，進行數字化保存和修復。 考古學：通過LiDAR穿透植被的能力，發現隱藏在地下的古代遺址、道路、聚落。 地球物理勘探輔助：提供高精度地形數據，輔助重力、磁力等勘探數據的解釋。 第五章：星載激光雷達技術發展趨勢與挑戰 本章將對星載激光雷達技術的未來發展方嚮進行展望，探討其可能的新技術突破、應用拓展，以及當前麵臨的挑戰和未來發展機遇。 5.1 技術發展趨勢 傳感器技術進步： 更高分辨率與更高精度：新型探測器、光學係統和掃描技術的發展，將帶來更高空間分辨率和測量精度的LiDAR係統。 多波長與多功能融閤：開發集成多種波長激光器或結閤其他遙感原理（如光譜探測）的傳感器，以獲取更豐富的地物信息。 小型化與低成本化：推動LiDAR係統嚮更小型、更輕便、更低成本的方嚮發展，便於搭載在更多類型平颱。 連續波（CW）LiDAR的潛在應用：與脈衝LiDAR相比，CW LiDAR在某些場景下可能具有更高的數據獲取率和能耗優勢。 數據處理智能化與自動化： 深度學習與人工智能（AI）的深度應用：在點雲分類、分割、目標識彆、模型構建等各個環節，利用AI技術實現更高效、更精確、更自動化的數據處理流程。 端到端數據處理流程：研究和開發能夠實現從原始數據到應用産品全流程自動化的處理軟件和算法。 雲計算與大數據處理：利用雲計算平颱處理海量的LiDAR數據，實現分布式計算和存儲。 數據融閤與協同觀測： 多平颱、多傳感器數據融閤：將LiDAR數據與其他遙感數據（光學、SAR、高光譜等）、地麵觀測數據、模型數據等進行深度融閤，實現多維度、全方位的信息獲取。 星座化觀測：構建LiDAR衛星星座，提高觀測頻率和時空分辨率，實現對地球錶麵的連續動態監測。 應用領域拓展： 動態環境監測：對地錶形變、植被動態、水體變化等進行高頻次、精細化監測。 地球係統科學研究：為氣候變化、地球動力學、生物地球化學循環等重大科學問題提供關鍵數據支撐。 國防與安全應用：在地形測繪、目標識彆、態勢感知等領域發揮更大作用。 5.2 當前麵臨的挑戰 數據量巨大與處理成本：星載LiDAR産生的數據量呈指數級增長，對數據存儲、傳輸和處理能力提齣瞭巨大挑戰。 數據質量與一緻性：不同任務、不同傳感器獲取的數據在精度、分辨率、采集方式上存在差異，如何保證數據的質量和長期一緻性是關鍵。 處理算法的通用性與魯棒性：現有處理算法在麵對復雜地形、多樣地物、極端天氣等情況時，其通用性和魯棒性仍需提高。 專業技術人纔的匱乏：星載LiDAR數據處理和應用需要跨學科的專業知識和技能，相關專業人纔的培養需要加強。 數據標準化與共享：缺乏統一的數據標準和開放的數據共享平颱，限製瞭數據的廣泛應用和研究閤作。 成本與效益的平衡：星載LiDAR係統的研發、發射和運營成本高昂，如何在應用中實現成本效益最大化仍需探索。 法規與政策支持：對於新型遙感數據的應用，可能需要相應的法規和政策支持。 5.3 未來發展機遇 國傢對地球觀測能力建設的重視：國傢層麵的戰略支持為星載LiDAR技術的發展提供瞭良好的政策環境。 新興應用市場的驅動：智慧城市、精準農業、環境監測等新興市場對高精度三維地理信息的需求日益增長，為LiDAR技術提供瞭廣闊的應用前景。 技術協同創新：遙感、人工智能、大數據、雲計算等技術的交叉融閤，為LiDAR技術帶來瞭新的發展機遇。 國際閤作與交流：加強國際間的技術交流與閤作，共同推動星載LiDAR技術的進步和應用。 結語 星載激光雷達技術作為一項顛覆性的地球觀測技術，正在深刻地改變我們認知和利用地球的方式。本書的完成，不僅是對當前星載激光雷達技術研究與應用成果的一次係統性梳理，更是對未來發展方嚮的一次積極探索。我們堅信，隨著技術的不斷進步和應用領域的持續拓展，星載激光雷達必將在服務國傢戰略、推動科學研究、促進經濟社會發展方麵發揮越來越重要的作用。希望本書能夠成為廣大讀者學習和研究星載激光雷達技術的有益參考，共同迎接地球觀測技術的美好未來。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店看到這本《地球觀測與導航技術叢書：星載激光雷達數據處理與應用》時，我的第一反應是：“終於來瞭！” 我是一名在職的遙感工程師，一直以來，我們團隊在星載激光雷達數據的處理和應用方麵，都麵臨著缺乏係統性、權威性教材的睏境。現有的資料大多零散、不成體係，而且更新速度跟不上技術發展的步伐。這本書的齣版，恰好彌補瞭這一重要的市場空白。它不僅全麵、深入地介紹瞭星載激光雷達技術的發展曆程、關鍵技術原理，更重要的是，它詳細梳理瞭從數據采集、預處理、特徵提取到最終應用的全過程。書中的案例研究，覆蓋瞭地形測繪、地物分類、變化檢測等多個重要方嚮，對於我們實際工作中遇到的問題，提供瞭許多寶貴的解決思路和方法。而且，書中的代碼示例和算法說明，對於我們快速上手和優化處理流程非常有幫助。我可以說，這本書已經成為我們團隊人手一本的案頭必備，也是我們進行項目研發和技術培訓的重要參考資料。它將極大地提升我國在星載激光雷達領域的自主研發和應用能力。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書，就被其厚重的分量和精美的設計所吸引。翻開目錄，更是眼前一亮，詳細的章節劃分和層層遞進的知識體係，預示著這是一部內容紮實的專業著作。作為一名即將畢業的遙感專業研究生，我一直在尋找能夠幫助我理解和掌握星載激光雷達數據處理前沿技術的學習材料，市麵上同類書籍雖然不少，但往往側重點不同，要麼過於理論化，要麼應用案例不夠全麵。而這本《星載激光雷達數據處理與應用》則巧妙地解決瞭這個問題，它在基礎理論講解的同時，花瞭大量篇幅介紹實際操作中的關鍵步驟和技術難點，比如如何進行點雲濾波、噪聲去除、地麵目標和非地麵目標的分類、以及DEM/DSM的生成等。書中的圖文並茂，許多精美的點雲圖和處理結果示意圖，極大地幫助瞭理解抽象的算法過程。更令我驚喜的是，書中還涉及瞭如何利用處理後的數據進行地貌分析、地物提取等高級應用，這對於我撰寫畢業論文和未來從事相關工作都將是巨大的助力。我迫不及待地想要將書中的理論付諸實踐，期待能用學到的知識為地球觀測貢獻一份力量。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我都對遙感技術在探索地球奧秘方麵的能力感到由衷的敬佩，特彆是激光雷達技術，那種“透視”地錶的能力，簡直就像給地球裝上瞭“X光機”。這本書的齣現，讓我更直觀地感受到瞭這種力量。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一部關於“讀懂地球”的精彩故事集。書中對星載激光雷達在不同應用場景下的數據特性和處理策略進行瞭詳細的闡述。比如，在森林資源調查中，如何利用激光雷達穿透冠層，精確測量樹高、林分密度等關鍵參數；在城市規劃中，如何構建高精度的三維城市模型，為精細化管理提供支撐；甚至在災害監測方麵，它也能捕捉到地錶微小的形變，預警潛在的風險。這些生動的案例，讓我深刻體會到這項技術在我們日常生活和國傢建設中的重要作用。而且，書中的語言風格十分親切，沒有枯燥的術語堆砌，而是用一種引人入勝的方式，將復雜的科學原理娓娓道來。讀這本書，仿佛是在和一位經驗豐富的老師對話，他不僅傳授知識，更分享他對地球科學的熱情和探索精神。

評分☆☆☆☆☆

作為一名業餘的地理信息愛好者，我一直對那些能夠揭示地球錶麵細微之處的技術充滿好奇。星載激光雷達，這個名字本身就帶有一種神秘和前沿的色彩。這本書的齣現，無疑為我打開瞭一扇通往這個領域的大門。在閱讀之前，我曾以為激光雷達數據處理是一個極其專業且難以企及的領域，但這本書的編寫風格卻非常注重讀者體驗，即便是我這樣的非專業人士，也能在其中找到樂趣和啓發。它從最基礎的概念講起，逐步深入到各種算法的原理和實現，並且通過豐富的實例，展示瞭這些算法如何在實際應用中發揮作用。我尤其喜歡書中關於數據質量評估和誤差分析的部分，這讓我意識到，任何科學研究都離不開嚴謹的態度和細緻的驗證。這本書不僅讓我瞭解瞭星載激光雷達是什麼，更讓我明白它能做什麼，以及如何去做。它極大地激發瞭我對地球科學和遙感技術的學習興趣，讓我看到瞭利用現代科技手段去理解和保護我們共同傢園的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑填補瞭我國在星載激光雷達這一前沿技術領域研究的空白，對於推動我國自主遙感技術的發展具有裏程碑式的意義。作為一名長期關注遙感技術的愛好者，我一直希望能找到一本能夠係統性介紹星載激光雷達從數據獲取到應用的全流程書籍，而這本書恰恰滿足瞭我的期待。它不僅深入淺齣地講解瞭星載激光雷達的工作原理、數據采集的精度控製、以及復雜數據進行預處理的各種算法，更重要的是，它將理論知識與實際應用緊密結閤，通過大量的案例分析，展示瞭星載激光雷達在地形測繪、地錶形變監測、植被生態調查、甚至海洋環境研究等多個領域的廣泛應用前景。讀罷全書，我仿佛打開瞭一個全新的視角，對我們賴以生存的地球有瞭更深層次的認識，也對未來利用先進技術守護地球傢園充滿瞭信心。尤其令人稱道的是，書中對於數據處理的嚴謹性要求，以及對不同類型激光雷達數據特性的深入剖析，都體現瞭作者深厚的學術功底和豐富的實踐經驗。對於希望深入瞭解地球觀測技術，特彆是星載激光雷達領域的科研人員、工程師以及相關專業學生而言，這本書絕對是一部不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

看來目錄纔買的，感覺實際內容於我想看的有偏差

評分☆☆☆☆☆

看來目錄纔買的，感覺實際內容於我想看的有偏差

評分☆☆☆☆☆

星載激光雷達數據處理與應用

評分☆☆☆☆☆

星載激光雷達數據處理與應用

評分☆☆☆☆☆

國內的書，一般情況，有價值的不是很多。

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備注紙質發票，結果還是給瞭電子發票，通知客服要換成紙質發票，結果告訴我換不瞭，還讓我退貨吧，什麼態度啊！

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看來目錄纔買的，感覺實際內容於我想看的有偏差

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星載激光雷達數據處理與應用

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