ENVI图像处理基础实验教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓磊，付姗姗 著

图书标签:

• ENVI
• 遥感
• 图像处理
• 基础实验
• 教程
• 地理信息系统
• GIS
• 遥感图像处理
• 环境科学
• 遥感应用
• 数据分析

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503037764

版次：1

商品编码：11824440

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-10-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

本书是一本指导读者在掌握遥感原理的基础上运用遥感软件对遥感图像进行处理的书籍，着重介绍了借助ENVI软件对遥感图像处理的方法。通过本书的学习,读者能够对遥感图像处理的基本原理有清晰的了解,并能够掌握遥感图像处理软件的具体操作方法，实现从学习到应用的快速转化。全书共有18个实验,前16个实验为遥感图像处理原理的基础实验，最后2个实验为结合实际应用的综合实验。
本书内容丰富,具有可操作性强和适用性广泛的特点，可供遥感及相关领域的高校师生和研究人员使用。

内容简介

　　《ENVI图像处理基础实验教程》是一本指导读者在掌握遥感原理的基础上运用遥感软件对遥感图像进行处理的书籍，着重介绍了借助ENVI软件对遥感图像处理的方法。通过本书的学习,读者能够对遥感图像处理的基本原理有清晰的了解,并能够掌握遥感图像处理软件的具体操作方法，实现从学习到应用的快速转化。全书共有18个实验,前16个实验为遥感图像处理原理的基础实验，最后2个实验为结合实际应用的综合实验。　　本书内容丰富,具有可操作性强和适用性广泛的特点，可供遥感及相关领域的高校师生和研究人员使用。

作者简介

　　邓磊，男，1976年生于山东烟台。1998年毕业于武汉测绘科技大学土地科学学院，2002-2007年在北京师范大学资源学院硕博连读，获地图学与地理信息系统博士学位。2007-2009年在北京师范大学环境学院从事博士后研究。2009年起被聘为首都师范大学资源环境与旅游学院副教授、硕士生导师。　　近年来，主要从事SAR数字图像处理、遥感技术应用、GIS空间分析和应用系统开发等相关工作。先后主持国家自然科学基金、中国博士后科学基金、北京市自然科学基金等多项课题。作为主要技术负责人参加国家科技部、国家测绘局等重点科研项目10余项，获省部级科技进步奖5项。完成专著1部，编写教材2部，已在国内外发表论文30余篇。

前言/序言

《遥感影像解译与应用》 前言 遥感技术作为一种高效、广阔的对地观测手段，已在地球科学、环境监测、资源调查、城市规划、灾害评估等众多领域展现出其不可替代的价值。随着遥感传感器分辨率的不断提高和数据量的爆炸式增长，如何有效地获取、处理、分析和应用这些海量遥感影像数据，成为现代科学研究和实际工作中的关键挑战。 本书旨在系统介绍遥感影像的解译原理、处理技术以及多元化应用，为读者提供一个全面深入的理论框架和实践指导。我们希望通过本书的学习，读者能够掌握遥感影像的基本构成、特点，理解不同类型遥感数据的特性，并熟练运用专业软件进行影像的预处理、增强、变换、分类等操作。更重要的是，读者将能够运用所学知识，结合实际需求，开展有针对性的遥感影像解译与应用研究。 本书内容涵盖了从遥感基础理论到前沿应用技术的广泛范畴，力求理论与实践相结合，使读者在扎实的理论基础上，能够解决实际问题，激发创新思维。我们相信，本书将成为遥感领域从业者、研究人员、学生以及对遥感技术感兴趣的广大读者的宝贵参考。 目录 第一章 遥感基础理论 1.1 遥感的定义与发展历程 1.2 电磁波谱与遥感 1.3 遥感系统组成：平台、传感器、数据传输与处理 1.4 遥感影像的几何特性与辐射特性 1.5 遥感影像的分类体系：主动遥感与被动遥感 1.6 常用遥感数据源介绍（ Landsat, Sentinel, MODIS, 高分系列等） 第二章 遥感影像预处理 2.1 影像预处理的重要性与基本流程 2.2 辐射定标：从DN值到地物反射率 2.3 大气校正：去除大气散射与吸收的影响 2.4 几何校正：纠正影像的空间畸变 2.4.1 地物影像几何畸变的类型 2.4.2 几何校正方法：多项式模型、RPC模型等 2.4.3 控制点选取与精度评估 2.5 影像镶嵌与裁剪 2.6 影像配准：多时相、多源影像的融合 2.7 噪声去除与图像平滑 第三章 遥感影像增强与变换 3.1 影像增强的目的与基本原理 3.2 灰度拉伸：线性拉伸、非线性拉伸、直方图均衡化 3.3 空间域增强：锐化、平滑、边缘检测 3.4 变换域增强： 3.4.1 傅里叶变换与小波变换在影像增强中的应用 3.4.2 主成分变换（PCA）：降低影像维数，突出影像特征 3.4.3 缨帽变换（Tasseled Cap Transformation）：提取地物覆盖信息（如植被指数、土壤水分等） 3.4.4 独立成分变换（ICA） 3.5 假彩色合成：可视化多波段信息 3.6 影像融合：提高影像空间分辨率与光谱分辨率 第四章 遥感影像分类 4.1 遥感影像分类的基本概念与方法 4.2 分类体系的建立：监督分类与非监督分类 4.3 监督分类： 4.1.1 样本训练：代表性样本的选取与标注 4.1.2 分类算法：最大似然法、最小距离法、马氏距离法、支持向量机（SVM）等 4.1.3 分类精度评估：混淆矩阵、Kappa系数、总体精度等 4.4 非监督分类： 4.4.1 聚类算法：Isodata、K-Means等 4.4.2 对聚类结果的解释与合并 4.5 基于面向对象（OBIA）的影像分类方法 4.6 深度学习在遥感影像分类中的应用：卷积神经网络（CNN）等 第五章 遥感影像专题信息提取 5.1 植被指数（NDVI, EVI等）的计算与应用 5.2 水体信息提取：NDWI, AWEI等 5.3 建筑物提取与变化检测 5.4 道路提取 5.5 土地覆盖/土地利用分类与变化监测 5.6 森林资源监测与变化分析 5.7 城市扩张监测与城市热岛效应研究 5.8 农业遥感：作物长势监测、产量估算、病虫害监测 5.9 地质与矿产资源遥感调查 第六章 遥感影像应用案例分析 6.1 城市规划与管理中的遥感应用 6.2 环境保护与生态监测：污染扩散、湿地变化、生物多样性评估 6.3 灾害监测与应急响应：洪水、地震、滑坡、火灾等 6.4 水资源管理与农业灌溉 6.5 海洋与海岸带遥感监测 6.6 历史地理研究中的遥感应用 第七章 遥感数据处理软件与平台介绍 7.1 常用商业遥感影像处理软件（如ERDAS IMAGINE, ArcGIS Pro等）的功能介绍 7.2 开源遥感影像处理工具（如QGIS, GDAL, Orfeo Toolbox等） 7.3 云平台遥感数据处理与分析（如Google Earth Engine, Microsoft Planetary Computer等） 第八章 遥感影像解译与应用前沿进展 8.1 高分辨率遥感影像解译技术 8.2 时序遥感影像分析与变化检测 8.3 遥感与GIS、GPS的集成应用 8.4 大数据与人工智能在遥感领域的融合 8.5 遥感数据质量评估与不确定性分析 参考文献 附录 --- 正文内容节选 第一章 遥感基础理论 1.1 遥感的定义与发展历程 遥感（Remote Sensing）是指利用传感器在远离被观测目标的区域，非接触地探测和识别目标，从而获取目标信息的技术。这种技术不与被观测对象发生直接物理接触，因此具有“远距离”的特点。遥感技术的核心在于利用目标与电磁波之间的相互作用（如反射、透射、吸收、发射等）来获取信息。 遥感技术的发展经历了漫长的过程。早期的遥感可以追溯到19世纪利用气球和风筝搭载相机进行空中摄影。20世纪初，飞机的使用极大地推动了航空摄影的发展，在军事侦察、地图测绘等领域发挥了重要作用。真正意义上的现代遥感技术则是在20世纪60年代以来，随着空间技术（如人造卫星）的飞速发展而兴起的。第一颗地球观测卫星在60年代的成功发射，标志着遥感进入了太空时代，其观测范围、效率和获取数据的维度都得到了质的飞跃。 发展至今，遥感技术已从最初的可见光、红外成像，拓展到雷达、微波、激光等更广阔的电磁波谱范围，传感器也从单波段、低分辨率发展到多光谱、高光谱、全色、超光谱，以及合成孔径雷达（SAR）等。同时，遥感数据处理和分析技术也日新月异，从传统的目视解译到计算机辅助的自动化分析，再到如今借助人工智能和大数据技术实现智能化解译，遥感应用领域不断深化和拓展，渗透到国民经济和科学研究的各个角落。 1.2 电磁波谱与遥感 电磁波是遥感技术的基础。不同物体在不同波段的电磁波下表现出不同的辐射、反射和透射特性，这正是遥感技术得以应用的关键。电磁波谱范围极其广泛，从波长极长的射电波到波长极短的伽马射线，其中对遥感应用最为重要的波段包括： 可见光波段（Visible light）： 约0.4-0.76微米。这是人眼能看到的波段，也是许多光学遥感传感器（如航空相机、多光谱扫描仪）主要工作的波段。不同地物在可见光波段的反射率差异很大，如植被对绿光反射率较高，对红光和蓝光吸收较多；水体对可见光吸收较多，尤其对红光和近红外波段吸收更显著。 近红外波段（Near Infrared, NIR）： 约0.76-3微米。植被的叶绿素对近红外波段反射率非常高，这一特性被广泛用于计算植被指数，评估植被覆盖度、健康状况等。 热红外波段（Thermal Infrared, TIR）： 约3-14微米。地物发出的热辐射主要集中在这个波段。通过测量地物的热辐射，可以反演出地表温度，用于城市热岛效应研究、水体温度监测、地质构造分析等。 微波波段（Microwave）： 波长较长，大于1毫米。微波遥感不受云雨影响，可以全天候工作，是主动遥感（如雷达）的主要工作波段。合成孔径雷达（SAR）利用微波的特点，能够获取地物的形状、纹理、粗糙度等信息，在测绘、地质、农业、灾害监测等领域有重要应用。 理解不同地物在不同电磁波谱下的响应是进行遥感影像解译和信息提取的前提。 1.3 遥感系统组成 一个完整的遥感系统通常由以下几个主要部分组成： 遥感平台（Platform）： 用于搭载遥感传感器，使其到达观测位置。平台包括自然平台（如高空气球、滑翔机）和人工平台（如飞机、无人机、卫星）。人造卫星是目前最主要的遥感平台，可以提供全球范围、周期性覆盖的数据。 遥感传感器（Sensor）： 负责接收和记录来自地物的电磁波辐射。传感器又分为被动式传感器（Passive Sensor）和主动式传感器（Active Sensor）。被动式传感器（如多光谱扫描仪、热红外扫描仪）接收自然界（如太阳）的地物辐射；主动式传感器（如雷达）主动发射电磁波并接收目标反射回来的信号。 数据传输与处理系统（Data Transmission and Processing System）： 遥感传感器获取的数据通过通信链路传输到地面站，经过预处理、增强、分类、解译等一系列处理，最终提取出有用的信息，并进行可视化和应用。 …… 第二章 遥感影像预处理 2.1 影像预处理的重要性与基本流程 遥感影像在获取过程中，由于传感器本身的特性、目标与传感器之间的相对运动、大气的影响以及地理位置的变化等因素，会产生各种误差和畸变。这些误差和畸变会影响影像的辐射亮度和几何位置精度，从而阻碍我们进行准确的定量分析和应用。因此，影像预处理是遥感影像分析和应用的关键第一步，其目的是去除影像中的噪声、误差和畸变，还原地物的真实辐射信息和准确的空间位置。 典型的遥感影像预处理流程通常包括以下几个主要步骤： 1. 辐射定标（Radiometric Calibration）： 将传感器原始记录的数字量（DN值）转换为具有物理意义的辐射亮度值或反射率值。 2. 大气校正（Atmospheric Correction）： 消除大气散射、吸收等对地物反射信号的影响，使影像能够代表地表真实反射率。 3. 几何校正（Geometric Correction）： 纠正影像的几何畸变，使其与真实地表地理位置精确对应，通常需要将影像投影到特定的地理坐标系下。 4. 影像镶嵌（Mosaicking）与裁剪（Clipping）： 将多幅影像拼接成一个连续的区域，或根据研究区域范围裁剪出所需部分。 5. 影像配准（Image Registration）： 使不同时相、不同传感器或不同类型的影像在空间上精确对齐，以便进行叠加分析或融合。 6. 噪声去除（Noise Removal）与平滑（Smoothing）： 针对影像中出现的随机噪声、系统噪声等进行处理。 这些步骤的顺序和具体内容会根据影像的类型、传感器的特点以及后续的应用需求而有所调整。 …… 第四章 遥感影像分类 4.1 遥感影像分类的基本概念与方法 遥感影像分类是将影像中的像素按照其光谱特征或空间纹理特征，划分到预先定义的若干类别（如水体、耕地、林地、建筑等）的过程。分类的结果通常以专题图的形式呈现，直观地反映地物的空间分布。 遥感影像分类方法主要可以分为两大类： 监督分类（Supervised Classification）： 在分类前，需要根据先验知识，选择具有代表性的训练样本，并对这些样本进行“标记”（即告知计算机这些样本属于哪个类别）。分类器通过学习这些标记样本的光谱特征，来预测影像中其他未标记像素所属的类别。 非监督分类（Unsupervised Classification）： 在分类过程中，分类器自行根据像素的光谱特征将影像中的像素聚集成若干“类群”（clusters），而无需事先提供训练样本。分类完成后，用户需要根据对每个类群光谱特征的理解，将其与实际地物类别进行对应。 此外，近年来兴起的面向对象影像分析（Object-Based Image Analysis, OBIA）方法，则不再孤立地考虑单个像素，而是首先将影像分割成具有相似光谱和纹理特征的同质对象（objects），然后基于对象的特征和彼此之间的关系进行分类，能够更好地处理高分辨率影像，提取更精细的地物信息。 …… 第六章 遥感影像应用案例分析 6.3 灾害监测与应急响应：洪水、地震、滑坡、火灾等 遥感技术在灾害监测和应急响应中扮演着至关重要的角色。通过对卫星或航空遥感影像进行快速分析，可以为灾害的早期预警、灾情评估、救援决策提供关键信息。 洪水监测： 利用光学或雷达遥感影像，可以快速识别洪水淹没区域，估算淹没范围、水深和受灾人口，为防洪减灾和水域管理提供依据。例如，利用不同时相的Sentinel-1雷达影像，可以有效地监测地表水体变化，识别洪水区域。 地震灾害评估： 地震发生后，通过高分辨率遥感影像，可以快速评估建筑物损毁程度、道路中断情况、滑坡和泥石流等地质灾害的发生情况，为救援队伍的部署和灾民安置提供信息。 滑坡与泥石流监测： 利用时序遥感影像，可以监测地表形变，识别潜在的滑坡和泥石流风险区域。灾害发生后，遥感影像可以快速评估灾害范围和影响。 森林火灾监测： 利用热红外传感器，可以实时监测森林火点的分布和蔓延趋势，为灭火指挥提供决策支持。火灾发生后，通过多时相影像对比，可以评估火灾过火面积和植被烧毁程度。 在灾害发生期间和之后，及时获取和分析遥感影像，对于最大限度地减少生命和财产损失至关重要。 …… 第八章 遥感影像解译与应用前沿进展 8.4 大数据与人工智能在遥感领域的融合 随着遥感数据量的爆炸式增长，传统的手工处理和分析方法已难以应对。大数据技术为海量遥感数据的存储、管理和处理提供了解决方案，而人工智能（AI），特别是深度学习（Deep Learning）技术，则在遥感影像的自动解译和特征提取方面取得了突破性进展。 深度学习模型（如卷积神经网络CNN）： 在图像识别、目标检测、语义分割等任务上表现出色，能够从复杂的遥感影像中自动学习和提取有用的特征，例如： 自动建筑物提取： 利用CNN模型，可以从高分辨率影像中自动识别和提取建筑物轮廓，为城市规划和人口普查提供数据支持。 地物分类： 深度学习模型可以学习更复杂的Spectral-Spatial特征，实现更精细、更准确的地物分类。 变化检测： 通过对比不同时相的影像，深度学习模型能够更有效地识别地表变化，如城市扩张、农作物生长变化、地表覆盖变化等。 多源异构数据融合： 大数据和AI技术也促进了多源遥感数据（如光学、雷达、激光雷达）以及遥感数据与GIS、社会经济数据等的融合分析，从而提取更全面、更深层次的信息。 AI与遥感技术的融合，正将遥感影像的自动化解译和应用推向一个全新的高度，使得遥感数据能够更快速、更精准地服务于各种应用需求。 …… 本书从基础理论到前沿技术，力求为读者构建一个完整的遥感影像解译与应用知识体系。我们鼓励读者在理论学习的同时，积极动手实践，利用各种遥感数据和处理软件，解决实际问题，探索遥感技术的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计给我留下了深刻的印象，厚实的书页、清晰的字体，都体现了出版方的用心。我是一名正在学习遥感科学的学生，ENVI软件的学习贯穿了我的整个专业课程。然而，很多时候，课堂上的讲解时间有限，老师们也只能点到为止，留下许多细节需要我们自己去钻研。这本书的内容，从我的初步浏览来看，似乎正好弥补了这一空白。我特别注意到了关于“地形分析”和“水体提取”的章节。在一些实际的地理环境研究中，对地形特征的准确分析以及对水体分布的精细提取，是至关重要的。我希望这本书能够提供详细的ENVI操作步骤，以及背后的原理说明，帮助我理解如何利用ENVI进行这些复杂的地理空间分析。同时，我也关注到书中可能包含的“植被指数计算”和“土壤类型判别”等内容，这些都是遥感在农业、环境监测等领域的核心应用。如果书中能提供丰富的案例，演示如何利用ENVI从多光谱影像中提取这些信息，并将结果进行可视化展示，那将极大地提升我的学习效果和实践能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名常年与遥感影像打交道的专业人士，我始终在寻找能够精进ENVI操作技巧、深化理论理解的优秀书籍。这本书的出现，无疑让我眼前一亮。它不仅仅是一本软件的使用手册，更像是一位经验丰富的老师，循循善诱地引导读者深入理解ENVI的强大功能。我翻阅目录，注意到其中涵盖了“空间变换”、“纹理分析”、“目标识别”等一系列高级应用。特别是“纹理分析”部分，它对于地物类型的精细区分，以及对地表覆盖的描述，有着不可替代的作用。我希望书中能够详细介绍ENVI中实现纹理分析的各种算法，以及在不同地物类型上的应用效果，并提供具体的操作流程和参数设置建议。此外，“目标识别”也是我非常感兴趣的领域，如何利用ENVI对特定目标进行自动或半自动的识别和提取，对于资源调查、环境监测等应用有着重要的意义。如果书中能提供一些实用的目标识别案例，例如对建筑物、油罐等特定目标的识别方法，那将大大提升我的工作效率。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，第一感觉就是内容相当扎实，厚度也足够支撑起一个系统的学习过程。我是一名地理信息科学专业的学生，在学习过程中，ENVI软件是绕不开的重要工具。然而，市面上关于ENVI的书籍很多，但真正能做到深入浅出、兼顾理论与实践的却不多。这本书的目录结构设计得非常合理，从基础的影像加载、显示，到复杂的影像融合、变化检测，几乎涵盖了遥感影像处理的全过程。我特别关注了“监督分类”和“非监督分类”这两章，因为这是进行地物信息提取的基础。我希望能在这两部分找到更详细的讲解，例如不同算法的适用场景、参数选择的依据，以及如何评估分类结果的准确性。同时，书中提及的“DEM提取与应用”也是我非常感兴趣的方面，如何利用遥感影像生成高质量的数字高程模型，并在地貌分析、水文模拟等领域发挥作用，是提升我们分析能力的关键。书中的案例分析如果能贴合实际应用场景，例如针对特定区域的土地利用分类、植被指数计算等，那就更具指导意义了。我希望这本书不仅仅是软件操作手册，更能引导读者理解背后的科学原理，从而能够灵活运用ENVI解决更复杂的问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对遥感数据分析充满热情的业余爱好者，ENVI软件一直是我想深入学习的工具。然而，市面上很多教程都过于零散，要么是碎片化的操作技巧，要么是深奥的理论讲解，很难找到一本既系统又易懂的书籍。这本书的出现，给我带来了希望。它的厚度暗示了内容的丰富性，而我初步翻阅的目录，更是让我信心倍增。从基础的影像几何校正、辐射定标，到进阶的影像增强、变换，再到专题信息提取，几乎涵盖了ENVI的所有核心功能。我特别期待书中关于“遥感影像分类”的部分，因为这是提取地物信息的基础。我希望书中能详细介绍各种分类方法，例如监督分类、非监督分类、支持向量机分类等，并分析它们在不同场景下的优缺点，同时提供具体的ENVI操作步骤和案例。此外，书中提及的“变化检测”和“时间序列分析”也让我眼前一亮，这些技术在环境监测、农业遥感等领域有着广泛的应用。我期待在这本书的引导下，能够系统地掌握ENVI的应用，将遥感图像处理的技能提升到一个新的水平。

评分☆☆☆☆☆

一本厚实的书，纸张泛着淡淡的墨香，装订严谨，一看就是精心制作的。我刚翻开第一页，就被其中严谨的排版和清晰的图示所吸引。虽然我对ENVI这个软件算不上是新手，但接触的也仅限于一些基础操作，对于它深厚的图像处理能力，我总觉得还有许多未知的领域等待我去探索。这本书的出现，无疑是为我打开了一扇通往更深层次理解的大门。从目录来看，内容涵盖了遥感影像的预处理、几何校正、辐射定标、图像增强、信息提取以及一些高级应用，每一个章节的标题都直指核心，充满了学习的动力。我尤其期待关于“面向对象分类”和“时间序列分析”的部分，这些是目前我工作中经常遇到的难题，如果这本书能提供有效的解决方案或者新的思路，那将是莫大的帮助。书中的插图和代码示例，都以一种非常直观的方式呈现，这对于我这种理论与实践并重的人来说，是学习效率的关键。我曾遇到过不少理论讲解过于晦涩，或者实例操作过于简略的书籍，导致学习过程充满挫败感，而这本书从初步接触来看，似乎能够很好地平衡这一点。期待在后续的学习中，能够真正掌握ENVI在复杂场景下的图像分析能力，解决工作中遇到的实际问题，也为我未来的科研方向打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁而富有科技感，内页的排版也十分考究，字迹清晰，图文并茂，阅读起来非常舒适。作为一名长期从事地理信息系统工作的技术人员，我对ENVI软件的应用可以说是相当熟悉，但在一些精细化的处理和前沿技术的应用方面，总觉得还有提升空间。这本书的出现，正好满足了我对“深度”和“广度”的双重需求。我迫不及待地翻阅目录，发现其中涉及了“主成分分析”、“缨‘吸收’线分析”、“地物参数反演”等一系列我一直希望深入了解的技术。特别是“地物参数反演”，它直接关系到如何从遥感影像中提取出像叶面积指数、叶绿素含量等具有实际意义的地理环境参数。我希望书中能够详细介绍ENVI中实现这些反演的方法，并提供具体的案例，例如如何利用ENVI反演特定区域的NDVI、EVI等植被指数。此外，书中关于“遥感影像质量评价”的内容也引起了我的兴趣，如何科学地评价遥感影像的处理效果，是保证研究成果可靠性的前提。

评分☆☆☆☆☆

当我拿到这本书的时候，首先吸引我的是它沉甸甸的分量，这似乎预示着其内容的丰富和系统的全面。我是一名对GIS和遥感技术充满热情的爱好者，一直希望能够系统地学习ENVI这款强大的遥感图像处理软件。市面上有很多关于ENVI的书籍，但不少内容都比较浅显，要么过于侧重操作，要么理论讲解晦涩难懂。这本书的目录结构设计得非常合理，从基础的影像几何校正、辐射定标，到进阶的影像增强、融合，再到更深入的专题信息提取，几乎涵盖了ENVI的全部核心功能。我特别期待书中关于“变化检测”的章节，因为在环境监测、城市规划等领域，实时准确的变化检测是至关重要的。我希望书中能够介绍多种变化检测的方法，并详细阐述它们的应用场景和优缺点，同时提供相应的ENVI操作步骤和案例分析。另外，“面向对象分类”也是我非常感兴趣的一个方向，这种分类方法相较于传统的像元分类，更能体现地物的空间特征，如果书中能详细介绍其原理和ENVI实现方法，那将对我极具启发。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对遥感技术充满好奇的从业者，一直想系统地学习ENVI软件，但总觉得缺乏一本权威且易懂的教材。这本书的封面设计简洁大气，内页排版也十分清晰，给人一种专业而可靠的感觉。从目录上看，它似乎覆盖了ENVI从入门到进阶的各个方面，从最基础的影像数据导入、浏览、到关键的几何校正、辐射定标，再到高级的影像增强、变换、信息提取。我尤其期待关于“高光谱影像处理”的部分，因为这是遥感领域的一个前沿方向，而ENVI在这一领域有着强大的功能。如果书中能详细介绍高光谱数据的预处理、特征提取以及分类方法，这将对我极大地有所帮助。另外，关于“变化检测”的章节，我也充满了期待，如何有效地识别和量化遥感影像在不同时相之间的变化，是环境监测、灾害评估等应用的关键。希望书中能够提供多种变化检测算法的比较和实际操作指导，并附带一些具有代表性的案例。我对书中的“实验教程”这个定位非常认可，这意味着它不仅仅是理论的堆砌，更强调动手实践，这对我这种喜欢边学边练的人来说，是最好的学习方式。

评分☆☆☆☆☆

我是一名地理科学专业的学生，对ENVI这款软件的学习是必修课，也是我深入了解遥感图像处理世界的关键。这本书的排版印刷都十分精美，让人一看就心生喜爱。从目录来看，它似乎将ENVI的各种功能按照逻辑顺序进行了梳理，从基础操作到高级应用，层层递进，非常适合系统学习。我特别关注了书中关于“影像融合”的章节，因为这直接关系到如何将不同源的遥感数据进行有效结合，以提取更丰富的信息。我希望书中能够详细介绍多种影像融合算法，例如Pansharpening、Brovey变换等，并说明它们在不同应用场景下的适用性，同时提供完整的ENVI操作实例。此外，“雷达影像处理”也是我非常感兴趣但接触较少的部分。雷达影像在全天候、全天时观测方面具有独特优势，如果这本书能提供雷达影像的预处理、目标提取等方面的指导，那将对我极有价值。我期待在这本书的引导下，能够真正掌握ENVI在复杂遥感数据处理中的应用能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在地理信息领域摸爬滚打多年的工作者，我深知ENVI软件在遥感图像处理中的重要地位。然而，即便经验丰富，总会遇到一些软件功能应用的瓶颈，或者对某些高级算法的理解不够透彻。这本书的到来，恰似雪中送炭。它的篇幅和内容深度，预示着它不仅仅是一本简单的入门指南，更可能是一本能够帮助我突破现有认知局限的宝典。我迫不及待地翻阅目录，发现其中涉及了诸如“图像变换”、“光谱分析”、“面向对象分析”等一系列我一直想深入掌握的技术。特别是“光谱分析”部分，它直接关系到如何从影像中提取出我们关心的地物信息，而传统的方法往往存在局限性。如果这本书能提供更先进、更高效的光谱分析技术，并辅以具体的ENVI操作演示，那将对我工作的提升有巨大的价值。另外，书中关于“变化检测”和“精度评估”的章节，也是我高度关注的。在实际项目中，如何准确地检测变化并科学地评估结果的精度，是衡量项目质量的关键。我非常期待这本书能提供一些实用的方法论和技巧，帮助我更好地完成这些任务。

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有空好好读读 谢谢。应该不错。

评分☆☆☆☆☆

还不错，讲解详细，能够初学者全面了解数据处理的过程及方法。

评分☆☆☆☆☆

有空好好读读 谢谢。应该不错。

评分☆☆☆☆☆

书很好 ，就是不让评价，奇怪！

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不错！！！！！！！！

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评分☆☆☆☆☆

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