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内容简介

　　《遥感图像处理》是中国科学院大学研究生教材系列之一。《遥感图像处理》首先介绍遥感的基本原理，然后深入地阐述遥感数字图像处理基础和影像处理技术，包括影像变换、图像增强、辐射校正、几何校正、镶嵌和融合技术等。《遥感图像处理》还介绍遥感影像解译的基本技术，包括影像分类和变化检测技术，这有利于进一步挖掘影像信息。《遥感图像处理》介绍遥感图像处理云计算技术和具有自主知识产权的遥感图像处理软件IRSA。
　　《遥感图像处理》可作为遥感专业硕士、博士研究生的专用教材，也可作为遥感及其相关专业的教师和科技工作者的技术参考书。

内页插图

目录

前言

第1章 遥感基本原理
1．1 遥感物理基础
1．1．1 遥感工作模型
1．1．2 地物辐射特性
1．1．3 地物反射特性
1．2 遥感影像获取
1．2．1 遥感平台类型
1．2．2 主要的遥感传感器
1．2．3 遥感数据的接收、传输与归档
1．3 目前常用的卫星遥感数据
1．3．1 GeoEye系列数据
1．3．2 WorldView系列数据
1．3．3 IKONOS数据
1．3．4 QuickBird数据
1．3．5 SPOT5数据
1．3．6 TM/ETM数据
1．3．7 环境减灾卫星
1．3．8 资源三号数据
1．4 遥感影像基本概念
1．4．1 卫星影像产品介绍
1．4．2 遥感影像分辨率
1．4．3 遥感影像数据格式
1．5 遥感影像处理的基本问题
1．5．1 辐射校正
1．5．2 几何校正
1．5．3 影像镶嵌
1．5．4 影像融合
1．5．5 影像分类
1．5．6 变化检测
1．5．7 高性能计算
习题
参考文献

第2章 遥感数字图像处理基础
2．1 图像变换
2．1．1 傅里叶变换
2．1．2 离散余弦变换
2．1．3 小波变换
2．1．4 主成分分析
2．1．5 缨帽变换
2．1．6 彩色空间变换
2．2 图像增强
2．2．1 空域图像增强技术
2．2．2 变换域图像增强技术
2．2．3 彩色图像增强技术
习题
参考文献

第3章 遥感影像辐射校正
3．1 影像辐射校正
3．1．1 辐射误差来源
3．1．2 系统辐射校正
3．1．3 精辐射校正
3．2 影像噪声抑制
3．2．1 条带处理方法
3．2．2 斑点噪声处理方法
3．2．3 薄云处理方法
3．2．4 阴影处理方法
习题
参考文献

第4章 遥感影像几何校正
4．1 遥感影像的误差来源
4．1．1 传感器成像方式引起的图像变形
4．1．2 传感器外方位元素变化引起的图像变形
4．1．3 地球曲率引起的像点误差
4．1．4 大气折射引起的误差
4．1．5 地形起伏引起的像点位移
4．1．6 地球自转的影响
4．2 遥感影像几何校正模型
4．2．1 近似几何校正模型
4．2．2 严格几何校正模型
4．3 遥感影像正射校正
4．3．1 控制点和DEM要求
4．3．2 遥感影像正射校正方法
4．4 影像重采样方法
4．4．1 最近邻内插法
4．4．2 双线性内插法
4．4．3 三次卷积法
习题
参考文献

第5章 遥感影像的镶嵌
5．1 镶嵌流程
5．1．1 遥感影像镶嵌主要流程
5．1．2 遥感影像镶嵌质量评价
5．2 遥感影像配准
5．2．1 遥感影像配准简介
5．2．2 基于灰度的影像配准
5．2．3 基于特征的影像配准
5．2．4 影像复合配准与优化方法
5．3 镶嵌线与重叠区处理
5．3．1 镶嵌线生成方法
5．3．2 重叠区域处理
5．4 色调调整
5．4．1 基于统计分析的色调调整方法
5．4．2 基于影像变换的色调调整方法
5．4．3 基于镶嵌线羽化的色调调整方法
习题
参考文献

第6章 遥感影像融合
6．1 遥感影像融合基本流程及层次
6．2 像元级影像融合方法
6．2．1 基于IHS变换的遥感影像融合
6．2．2 基于算术运算的遥感影像融合
6．2．3 基于主成分变换的遥感影像融合算法
6．2．4 基于GramSchmidt变换的遥感影像融合算法
6．2．5 基于高通滤波的遥感影像融合算法
6．2．6 基于小波变换的遥感影像融合算法
6．2．7 其他的全色增强融合算法
6．3 遥感影像融合模型
6．3．1 分量替换融合模型
6．3．2 通用融合模型
6．3．3 统一理论框架
6．4 像元级融合质量评价
6．5 特征级影像融合技术
6．6 决策级影像融合技术
习题
参考文献

第7章 遥感影像分类
7．1 遥感影像特征提取
7．1．1 光谱特征
7．1．2 纹理特征
7．1．3 几何特征
7．2 特征空间及特征选择
7．2．1 特征空间
7．2．2 特征选择概念
7．2．3 特征评价测度
7．3 非监督分类
7．3．1 聚类分析
7．3．2 常用的非监督分类算法
7．3．3 非监督分类的优缺点
7．4 监督分类
7．4．1 常用的监督分类算法
7．4．2 监督分类的优缺点
7．5 面向对象分类
7．5．1 面向对象分类方法产生背景
7．5．2 遥感影像分割
7．5．3 基于知识的对象级分类方法
7．6 分类过程中辅助数据的整合
7．7 分类后处理
7．7．1 专题影像格式
7．7．2 分类重编码
7．7．3 小图斑去除
7．8 分类精度评价
7．8．1 混淆矩阵与精度指标
7．8．2 分类成功指数
习题
参考文献

第8章 遥感影像变化检测
第9章 遥感图像处理云计算
第10章 IRSA软件介绍及应用
附录一 专业词汇表
附录二 缩写词表
附录三 典型光学卫星遥感数据产品分级

前言/序言

　　遥感是当代信息科学与技术的主要技术之一。“遥感”（RemoteSensing，RS）-词最初出现于20世纪60年代初期、一颗人造卫星发射成功之后，人们将摄像装置搭载卫星上实现对地观测，并将这一套摄像、分析处理影像以及运用影像信息服务于各个社会经济领域的技术称为“遥感”。事实上，早在人造卫星出现很久之前、飞机发明之后，即20世纪初，人们就已经开始利用飞机作为摄像机的载体实施航空摄影测绘，这种航空摄影技术开启了遥感技术的先河。随着宇航技术的发展，遥感已将对地球观测延伸到对月球以及宇宙星体表面的观测，遥感技术的内涵与应用从而又得到进一步的拓展。遥感是人类一次离开地球去观测地球，由此人们可以在同一个时间断面全面、准确、快速、客观地获取地球表面广域空间直至全球的实时信息。遥感技术为人们深刻、全面认识自身所处的自然环境创造了条件。遥感技术提供的大量影像信息对于人们肆意践踏、破坏地球资源与环境的行为无疑产生了巨大的冲击与震撼，促使人们重新审视自身开发自然的行为与理念，认真思考科学、可持续发展的问题。遥感为监测大气与土地污染、合理利用与规划资源环境、研究地球生态环境演化直至宇宙演化规律等诸多领域提供了强有力的科学技术手段。
　　遥感技术为推动社会信息化、社会进步起到了关键性的作用。遥感技术是现代地理空间信息的主要信息源；遥感提供多尺度、多层面的时空图像信息，构成人们社会活动、生产活动的基础信息。据统计，国民经济部门有80%以上的领域都需要以空间信息技术提供的时空信息为基础构建本行业的信息系统。当前，遥感技术在农业、国土资源管理、水资源管理、矿产资源管理、气象与大气污染监测、防灾减灾、国防等诸多领域都有重要应用，为这些领域提升科技水平、提高管理效益、增进社会生产力发挥了至关重要的作用，促进这些领域向着精确、精准、数字化、可视化方向发展，使生产与管理的决策更科学、合理，从而为国民经济科学、可持续发展提供坚实的技术保障。
　　遥感图像处理（R SImage Processing）是将遥感影像加工处理，从中提取目标信息的技术。由于遥感平台获取的影像数据夹杂着干扰噪声以及几何变形等多种原因，应用者所要索取的目标信息往往被掩盖在噪声与无关的信息数据之中，目标图像常常产生变形与畸变，因而难以实际使用。遥感图像处理的任务就是从浩繁的影像数据中去伪存真、由表及里，将地物的几何形状、理化性状，如干旱或湿度、污染状况、植物长势等，定量、定性地准确表达出来，为应用者提供优质的信息服务。遥感图像处理是遥感应用的必经技术过程，自遥感出现就产生了遥感图像处理技术。在计算机出现以前以及计算机技术初始阶段，遥感图像处理以光学模拟航空遥感影像处理为主。随着电子技术以及计算机技术的发展与普及，模拟遥感影像逐渐被数字遥感影像所取代，现在遥感图像处理一般是指数字图像的处理技术。
　　当代，遥感技术向着精准、深层次信息提取和自动智能化的方向发展。遥感图像处理可以排除云层等大气的干扰，实现遥感与全球定位以及地理信息系统的技术衔接，支持地面变化信息的处理与分析、遥感图像的图谱分析、单目标跟踪分析，遥感图像处理取得了长足的进步。同时随着高空间分辨率、高光谱遥感影像的普及、无人机遥感的异军突起，计算机云计算技术的普遍应用，以及各个遥感应用领域提出的更高的信息需求，遥感图像处理技术面临更大的挑战。遥感图像处理与其他应用技术一样，不断受到相关技术进步以及社会需求两个方面强有力的驱动，技术在驱动中发展。
　　《遥感图像处理》研究生教材是由中国科学院遥感与数字地球研究所赵忠明研究员领衔的技术团队集体编著完成的。本书在编写思想上，理论与实践并重，以遥感成像原理为基础，系统阐述遥感图像处理技术的机理，旨在为培养遥感应用领域原创性技术人才奠定基础；书中所有技术内容都是作者团队亲身科研攻关实践的总结。因此，可以在诸多同类教材与专著中保持自己的特色。本书力求内容深入浅出，图文并茂，用缜密的逻辑、流畅的语言叙述技术机理与过程，以适应教材的要求。
　　全书分为10章。第1章遥感基本原理，叙述遥感图像处理相关的基础知识，作为以下各种图像处理的技术基础；第2～4章分别叙述遥感数字图像处理基础和图像预处理技术，包括图像增强和影像变换技术、辐射校正、几何校正等，是图像处理必备的基础性技术；第5章遥感影像的镶嵌，介绍影像间配准、影像镶嵌及色调调整技术，为制作大幅影像图提供实用技术；第6章遥感影像融合，介绍多幅影像实现像元级融合的方法，以发挥各幅影像的信息特点；第7章论述遥感影像分类的多种方法，实现影像的自动识别，获取地物分布的基本信息；第8章叙述遥感影像的地面变化信息检测，深层次挖掘地面的动态信息；第9章遥感图像处理云计算，介绍运用计算机网络云计算技术进行分布式网络图像处理的技术，以跟踪遥感图像处理的新发展；第10章遥感图像处理软件介绍，介绍中国科学院遥感与数字地球研究所自主研发的IRSA遥感图像处理软件，为读者实践提供技术支撑。
　　为加深读者对书中内容的理解，每章后面附有习题，并备有参考文献供读者查阅。本书最后设有附录，对于专业名词、技术术语进行系统归纳整理，加以解释，并备有中英文对照。
　　本书在编写过程中，得到了许多老师和朋友的帮助与支持。中国农业大学严泰来教授、西北工业大学赵荣椿教授校阅了本书所有内容，并给出了许多积极的建议。二十一世纪空间技术应用股份有限公司迟耀斌研究员、中国土地勘测规划院刘顺喜教授、中国科学院遥感与数字地球研究所闫冬梅研究员、王刚博士自始至终都给予了大力的支持与帮助，并对本书许多内容提出了很好的改进意见，还要感谢课题组研究生林蕾、杨慧、吴祥、张建和尚晓波为本书的编辑所做的工作。这里谨对所有对于本书的出版给予大力支持与帮助的朋友们表示衷心的感谢。
　　由于遥感图像处理技术发展很快，本书编著者知识与技术水平有限，又缺乏教材编写经验，加上时间仓促，书中缺点及错误在所难免，恳请读者批评指正。
　　编著者
　　2013年6月于北京

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