实用卫星遥感超分辨率理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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周春平，宫辉力 著

图书标签:

• 遥感
• 超分辨率
• 卫星遥感
• 图像处理
• 理论与应用
• 空间信息
• 地球观测
• 图像复原
• 深度学习
• 人工智能

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030483782

版次：1

商品编码：11959032

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-03-01

用纸：胶版纸

页数：216

字数：320000

内容简介

本书是一本比较系统、全面地论述实用卫星遥感超分辨率理论及应用的专著，从遥感应用的角度出发，简单说明了超分辨率的概念，论述了卫星遥感超分辨率研究的技术理论和和应用的国内外现状，重点突出了卫星采样模式的研究，提出了系列化的星-地结合提高分辨率的方法。全书共分八个章节。本书包含的研究成果，是提高卫星空间分辨率理论和技术的一个知识创新和突破，其成果的应用会将地促进我国航天遥感的能力的提高。同时，也可以应用于图像处理以及其它类似的数字化设备中，以提高其图像的空间分辨率。

目录

目录
序
前言
第1章 绪论1
1.1空间分辨率概念1
1.1.1可见光图像分辨率定义现状1
1.1.2可见光图像空间分辨率定义3
1.1.3SAR图像分辨率定义现状3
1.1.4SAR图像的空间分辨率定义5
1.2超分辨率概念6
1.2.1什么是超分辨率技术6
1.2.2超分辨率和图像插值6
1.3实用超分辨率工程应用思路71
1.3.1提高卫星空间分辨率的直接方法7
1.3.2为什么要研究实用超分辨率理论8
第2章 超分辨率成像数字仿真模拟9
2.1原始图像模拟生成9
2.1.1靶标图像模拟生成9
2.1.2楔形空间分辨率测试图模拟生成10
2.1.3热气球图像10
2.1.4黑白遥感图像11
2.2成像模拟原理12
2.2.1CCD相机遥感成像的调制传递函数链12
2.2.2成像模拟过程13
2.2.3卫星成像扫描的几种模式15
2.3成像模拟原理结果18
2.3.1理想状况成像模拟18
2.3.2非理想状况成像模拟20
第3章 单幅图像的超分辨率图像复原24
3.1国内外研究发展现状24
3.2四叉树算法的应用25
3.2.1点四叉树26
3.2.2区域四叉树26
3.3可见光单幅图像超分辨率技术路线27
3.4基于权重分析的混合像元四叉树分解算法27
3.5基于边缘检测的混合像元四叉树分解29
3.5.1基于边缘检测的混合像元标识29
3.5.2混合像元分解模型建立及分析29
3.5.3基于权重分析的边缘混合像元分解33
3.5.4基于边缘检测的混合像元四叉树分解算法38
3.6实验结果40
第4章 多幅图像的超分辨率图像重建45
4.1国内外研究发展现状46
4.1.1国内研究发展现状46
4.1.2国外研究发展现状46
4.2解卷积49
4.2.1解卷积数学模型及原理49
4.2.2解卷积实验结果49
4.3小波变换空间域插值法51
4.3.1小波变换空间域插值法理论基础51
4.3.2小波变换空间域插值法实验结果53
4.4凸集投影变权迭代法55
4.4.1凸集投影变权迭代法理论基础55
4.4.2凸集投影变权迭代法实验结果57
4.5频域解混叠法59
4.5.1频域解混叠算法设计思想59
4.5.2频域解混叠算法数学模型60
4.5.3频域解混叠矩阵的一般形式61
4.5.4频谱解混叠的并行行操作迭代算法61
4.5.5频域解混叠法实验结果63
4.6参照系数学模型法66
4.6.1参照系数学模型法理论66
4.6.2参照系数学模型法实验结果70
4.7通用交叉和插值法80
4.7.1高模式的交叉和插值81
4.7.2超模式的交叉和插值83
4.8Landweber算法86
4.8.1Landweber算法原理87
4.8.2Landweber算法详述88
4.8.3Landweber算法实验结果89
4.9定差图像高分辨率重构法91
4.9.1定差图像高分辨率重构算法详述91
4.9.2定差图像高分辨率重构算法实验结果92
4.10扫描仪模拟实验94
4.11不同超分辨率方法效果比较97
第5章 红外成像的超分辨率工程应用99
5.1国内外研究发展现状99
5.1.1国内研究发展现状99
5.1.2国外研究发展现状99
5.2红外成像的采样模式103
5.2.1常规模式103
5.2.2高模式104
5.2.3超模式105
5.3红外图像重建实验105
5.3.1Landweber迭代法105
5.3.2定差图像高分辨率重构法107
5.3.3小波变换空间域插值法109
5.3.4凸集投影变权迭代法112
5.3.5频域解混叠算法114
5.3.6交叉插值法118
5.3.7各种提高图像空间分辨率数学模型的效果比较119
第6章 可见光图像超分辨率评价122
6.1可见光图像超分辨率方法评价体系122
6.2可见光图像超分辨率主观评价方法122
6.2.1评价设计123
6.2.2主观判读124
6.2.3数据统计分析124
6.3可见光图像超分辨率客观评价方法126
6.3.1可见光图像客观评价方法参数选择126
6.3.2实验步骤130
6.3.3实验结果130
6.3.4可见光图像质量客观评价156
6.4可见光图像主客观综合评价方法161
第7章 SAR图像超分辨率评价163
7.1SAR图像超分辨率方法评价体系163
7.2SAR图像超分辨率主观评价方法163
7.2.1点目标对分辨率评估判读方法164
7.2.2不同分辨率序列图像对比判读方法164
7.3SAR图像超分辨率客观评价方法165
7.3.1SAR图像超分辨率评价参数165
7.3.2基于点目标的SAR图像超分辨率评价168
7.3.3基于面目标的评价指标计算方法174
7.3.4基于线目标的超分辨率评价175
7.4SAR图像超分辨率主客观综合评价方法175
第8章 可见光图像的超分辨率工程应用176
8.1CCD和TDI-CCD176
8.2单线阵CCD超分辨率方法177
8.2.1国内外研究发展现状177
8.2.2采样方法179
8.2.3初步实验结果182
8.3TDI-CCD等效面阵超分辨率方法183
8.3.1技术路线183
8.3.2TDI-CCD等效面阵斜模式184
8.3.3模拟实验数据186
8.3.4超分辨率重建191
参考文献201

前言/序言

《遥感影像处理与分析技术精要》 一、 引言 随着科技的飞速发展，遥感技术已成为我们认识和理解地球的重要工具。从宏观的气候变化监测，到微观的城市精细化管理，再到具体的资源勘探与环境保护，遥感影像都扮演着不可或缺的角色。然而，原始的遥感数据往往受限于传感器分辨率、大气干扰、几何畸变等多方面因素，其信息量和应用价值受到一定限制。因此，深入理解和掌握遥感影像的处理与分析技术，成为充分挖掘遥感数据潜力的关键。 本书旨在系统性地阐述遥感影像处理与分析的核心理论、关键技术以及典型应用，为相关领域的科研人员、工程技术人员、研究生以及对遥感技术感兴趣的读者提供一份详实的技术指南。我们将聚焦于如何从海量、复杂的遥感数据中提取出有价值的信息，并将其转化为能够指导实践的决策依据。本书内容涵盖了影像预处理、信息提取、分类与识别、变化检测、三维建模等多个方面，力求全面展现遥感影像处理与分析技术的精髓。 二、 遥感影像预处理技术 在对遥感影像进行深入分析之前，必须进行一系列的预处理步骤，以消除或减弱影响影像质量和后续分析准确性的因素。这些步骤是确保分析结果可靠性的基础。 1. 辐射校正 (Radiometric Correction)：遥感影像的辐射值受到多种因素的影响，包括传感器本身的响应特性、太阳高度角、地表反射率、大气层吸收和散射等。辐射校正是为了将原始的数字亮度值转换为具有物理意义的大气顶层反射率或地表反射率。 绝对辐射定标 (Absolute Radiometric Calibration)：将传感器接收到的信号转换为地表反射率或辐亮度。这通常需要参考标准辐射源或利用辐射传输模型。 相对辐射校正 (Relative Radiometric Correction)：校正传感器内部不同像元或不同传感器之间的响应差异，消除影像的条带效应等。 大气校正 (Atmospheric Correction)：去除大气层对地物反射信号的吸收和散射影响，获取真实的地表反射率。常用的方法包括基于辐射传输模型的算法（如MODTRAN、6S）和基于图像的暗目标/亮目标方法。 2. 几何校正 (Geometric Correction)：遥感影像存在各种几何畸变，如地球曲率、传感器扫描方式、地形起伏、相机倾斜等。几何校正旨在将影像上的点与地面上的实际地理位置建立精确的对应关系。 辐射畸变校正 (Radiation Distortion Correction)：校正传感器在扫描过程中产生的图像变形。 地形校正 (Topographic Correction)：校正地形起伏对影像辐射值和几何位置的影响，生成地形统一的影像。 正射校正 (Orthorectification)：根据数字高程模型（DEM）对影像进行几何校正，消除地形起伏引起的侧斜，使影像上的位置信息与地面精确对应，生成符合地图投影的带有地理坐标的影像。 配准 (Image Registration)：将不同时间、不同传感器或不同投影方式的遥感影像进行空间对齐，以便于进行多时相分析、融合或叠加。 3. 影像增强 (Image Enhancement)：通过对影像的灰度、色彩、纹理等进行调整，以突出影像中的有用信息，抑制噪声，改善视觉效果，便于人工解译或机器分析。 灰度变换 (Gray Level Transformation)：包括线性拉伸、非线性拉伸（如直方图均衡化）等，调整影像的对比度和亮度。 空间滤波 (Spatial Filtering)：利用卷积运算，突出影像的细节特征或抑制噪声。例如，高通滤波增强边缘和细节，低通滤波平滑影像。 多尺度变换 (Multi-scale Transformation)：如小波变换，能够同时在空间和频率域上进行分析，有效地分离和增强不同尺度的影像特征。 色彩增强 (Color Enhancement)：如假彩色合成、色度拉伸等，使不同地物在高亮度和色调上区分更明显。 三、 遥感影像信息提取技术 信息提取是遥感影像分析的核心环节，旨在从影像中识别、量化和定位特定的地物、现象或参数。 1. 地物分类 (Feature Classification)：根据地物的光谱、纹理、形状等特征，将影像上的像元或区域划分到不同的地物类别中。 监督分类 (Supervised Classification)：需要预先采集训练样本，根据训练样本建立地物类别模型，然后用模型对未知像元进行分类。常用的算法包括最大似然分类（Maximum Likelihood Classification, MLC）、支持向量机（Support Vector Machine, SVM）、随机森林（Random Forest, RF）等。 非监督分类 (Unsupervised Classification)：无需训练样本，算法自动寻找影像中具有相似特征的像元群，然后根据地物特征将其归类。常用的算法包括Isodata、K-means等。 面向对象分类 (Object-Based Image Analysis, OBIA)：不同于传统的像元级分类，OBIA首先将影像分割成具有同质性的对象（图像块），然后根据对象的形状、大小、纹理、光谱以及对象间的空间关系进行分类。这种方法在处理高分辨率影像时能获得更优的分类结果。 2. 特征提取 (Feature Extraction)：识别和提取影像中具有代表性的特征，如边缘、角点、纹理、形状、颜色等。 光谱特征提取 (Spectral Feature Extraction)：利用不同地物在不同光谱波段的反射特性进行分析，如植被指数（NDVI）、水体指数（NDWI）等，用于识别植被、水体等。 纹理特征提取 (Texture Feature Extraction)：分析影像的灰度分布的同质性或变异性，反映地物的表面粗糙度、排列规律等。常用的方法包括灰度共生矩阵（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）、灰度差分统计等。 形状特征提取 (Shape Feature Extraction)：描述地物的几何形状，如面积、周长、紧凑度、方向性等，有助于识别具有特定形状的地物，如建筑物、农田地块等。 3. 变化检测 (Change Detection)：通过对比不同时相的遥感影像，识别和分析地表在时间序列上的变化，如城市扩张、森林砍伐、水体变化等。 图像代数法 (Image Algebra Methods)：如差值法、比值法，直接对不同时相影像进行运算，生成变化幅度影像。 图像变换法 (Image Transformation Methods)：如主成分分析（PCA）、坎宁变换（K-T transform），将多时相影像变换到新的特征空间，然后进行变化检测。 分类后比较法 (Post-Classification Comparison)：分别对不同时相影像进行分类，然后对比分类结果，识别变化区域。 面向对象变化检测 (Object-Based Change Detection)：先进行图像分割，然后分析不同时相对象之间的关系，检测对象层面的变化。 4. 目标识别 (Target Recognition)：识别影像中特定的目标，如飞机、舰船、车辆、建筑物等。这通常结合了上述的特征提取和分类技术，并可能利用深度学习等高级算法。 四、 遥感影像分析与应用 遥感影像的处理与分析技术最终服务于各种实际应用，为决策提供科学依据。 1. 土地利用/土地覆盖（LULC）监测与制图 (Land Use/Land Cover Monitoring and Mapping)：利用遥感影像进行大范围、高精度的土地利用/覆盖分类和变化监测，为城市规划、资源管理、环境保护提供基础数据。 2. 环境监测与评估 (Environmental Monitoring and Assessment)： 水环境监测：监测地表水体范围、水质（如叶绿素浓度、悬浮物含量）、水体富营养化等。 大气环境监测：监测气溶胶光学厚度、臭氧含量、温室气体浓度等。 土壤监测：监测土壤湿度、土壤侵蚀、土壤盐渍化等。 灾害监测与评估：如火灾监测、洪水淹没范围提取、地震灾损评估、滑坡监测等。 3. 农业应用 (Agricultural Applications)： 作物监测与估产：监测作物长势、病虫害发生情况、预测产量。 精准农业：基于遥感数据进行农田信息提取，如土壤肥力分布、灌溉需水量等，指导精准施肥、灌溉。 4. 城市遥感 (Urban Remote Sensing)： 城市扩张与规划：监测城市建成区变化，分析城市形态，辅助城市规划。 城市热岛效应分析：利用热红外遥感数据分析城市热岛分布及其影响。 不透水面提取：识别和量化城市不透水面，研究城市化对水循环的影响。 5. 地质与矿产资源勘探 (Geology and Mineral Resources Exploration)：利用多光谱和高光谱遥感数据识别地质构造、岩性、矿物成分，辅助资源勘探。 6. 林业应用 (Forestry Applications)： 森林覆盖与变化监测：监测森林面积、植被类型、森林火灾、滥伐等。 森林健康评估：通过植被指数和光谱特征监测森林健康状况。 7. 三维重建与地理信息系统 (3D Reconstruction and GIS)：利用立体像对或多视影像进行三维建模，获取地形、地貌信息，并与GIS数据进行集成，实现更深层次的空间分析。 五、 结论 本书全面而深入地介绍了遥感影像处理与分析的关键技术和应用领域。从基础的辐射校正和几何校正，到复杂的信息提取方法，再到面向实际应用的监测与分析，每一个环节都经过严谨的阐述。掌握这些技术，意味着能够更有效地从遥感数据中挖掘出有价值的信息，为解决现实世界中的诸多挑战提供强有力的科技支撑。随着遥感技术的不断发展，新型传感器、更先进的处理算法以及人工智能技术的融合，将为遥感影像处理与分析开辟更广阔的应用前景。本书的编写，旨在抛砖引玉，激发读者对这一迷人领域的更深入探索。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我一开始拿到这本书时，对“超分辨率”这个词并没有太直观的感受，只觉得大概是关于放大图像的技术。然而，随着阅读的深入，我逐渐被书中内容的严谨性和实用性所折服。这本书以一种非常系统和结构化的方式，阐述了卫星遥感超分辨率技术的核心理论，包括其发展历程、主要的算法模型以及评价指标。作者在讲解理论的同时，大量引用了相关的学术研究和实际项目案例，使得抽象的理论变得更加具体和可信。我尤其欣赏书中对各种深度学习模型在超分辨率重建方面的应用分析，例如卷积神经网络（CNNs）、生成对抗网络（GANs）等，这些内容对于我理解当前该领域的前沿研究非常有帮助。此外，书中对超分辨率技术在不同遥感数据类型（如光学、SAR）上的应用差异也进行了探讨，这让我能够更全面地认识到该技术的适用范围和局限性。对于希望在该领域进行深入研究或开发相关应用的读者来说，这本书无疑提供了一个坚实的理论基础和宝贵的实践参考。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对新兴技术充满好奇的科技爱好者，我最近读了这本《实用卫星遥感超分辨率理论及应用》，感觉像是打开了一个全新的视角。我一直对太空和科技很感兴趣，但总觉得卫星遥感图像虽然宏观，但细节方面总是差强人意。这本书却让我看到了突破这种局限的可能性。它不是那种枯燥的技术手册，而是用一种非常引人入胜的方式，将“超分辨率”这个看似高深莫测的技术，变得易于理解。书中通过丰富的图示和生动的语言，讲解了如何让原本模糊不清的卫星图像变得清晰锐利，就像是给图像做了一次“魔法般的升级”。我特别喜欢书中对几种经典超分辨率算法的对比分析，可以看到不同方法在处理不同类型的细节时各有千秋，这让我对技术的多样性有了更深的体会。而且，作者还介绍了很多超分辨率技术在实际生活中的应用，比如让城市交通监测更精细，让农作物生长情况更直观，甚至在搜救时能提供更准确的信息。读完这本书，我不再仅仅是“看”卫星图像，而是开始“读”卫星图像，能从中挖掘出更多隐藏的信息，真是太有趣了！

评分☆☆☆☆☆

我是一名环境科学的研究生，平时工作中经常需要处理大量的卫星遥感数据，尤其是在进行大范围生态环境监测时，经常会遇到分辨率不够的问题，很多细微的地物变化很难捕捉。这本书的出现，简直就是雪中送炭！它系统地梳理了卫星遥感超分辨率技术的发展脉络，从早期基于多帧图像融合的方法，到后来利用深度学习的生成对抗网络（GANs）等先进模型，讲解得面面俱到。书中不仅深入浅出地解释了各种算法的原理，还结合了大量的实际案例，展示了超分辨率技术如何有效地提升遥感图像的精细度和信息量。我特别感兴趣的是书中关于不同超分辨率模型在处理不同类型地物（如植被、水体、建筑物）时的表现差异，以及如何根据具体应用场景选择最合适的算法。此外，书中还探讨了超分辨率技术在解决遥感数据获取成本高、时空分辨率不足等方面的挑战。读完这本书，我感觉自己对如何利用高分辨率遥感数据进行更精准的环境评估和变化监测有了更清晰的思路，并且学到了一些实用的技术方法，相信能极大地提升我研究的效率和质量。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在测绘行业工作的工程师，日常工作中经常需要处理和分析大量的地理空间数据，其中就包括从各类卫星获取的遥感影像。长时间以来，我们都受到遥感影像分辨率的制约，很多精细的地物信息难以辨识，这在一定程度上影响了我们的工作精度和效率。这本书的出版，可以说是我职业生涯中的一个重要发现。它不仅提供了关于卫星遥感超分辨率技术的详尽理论介绍，更重要的是，它将这些理论与实际应用紧密结合。书中对不同超分辨率算法的优缺点进行了详细的比较分析，并且通过丰富的图例展示了算法处理前后的效果差异，这对于我们工程师来说，非常有指导意义。我特别关注了书中关于超分辨率技术在地图绘制、土地利用分类、地形分析等方面的应用案例，这些案例的实用性极强，让我能够清晰地看到如何利用这些先进技术来提升我们测绘工作的质量和效率。这本书是一本非常扎实的专业读物，它不仅拓展了我的技术视野，更提供了一些切实可行的方法，让我对未来遥感技术的应用前景充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是打开我新世界大门的一把钥匙！一直以来，我总觉得卫星遥感图像模糊不清，很多细节都藏在像素的迷雾中，看着很不过瘾。但读了这本书，我才了解到原来“超分辨率”技术可以如此强大，它不仅仅是简单的放大，而是通过复杂的算法，在低分辨率的图像中“重构”出高分辨率的信息。书中详细地讲解了各种超分辨率的理论基础，从经典的插值方法到近些年兴起的深度学习模型，讲解的非常透彻。我尤其对书中关于图像退化模型的讨论印象深刻，它让我们理解了低分辨率图像是如何产生的，也为后续的超分辨率重建提供了理论依据。而且，作者并没有止步于理论，而是花了很大篇幅介绍了不同超分辨率算法在实际应用中的效果，比如在城市规划、环境监测、灾害评估等领域，那些经过超分辨率处理的卫星图像，细节丰富得令人难以置信，简直就像换了一双眼睛在看世界。以前很多因为图像分辨率不够而无法开展的研究，现在似乎都有了新的可能。这本书让我对卫星遥感技术有了全新的认识，也激发了我进一步深入研究超分辨率技术的浓厚兴趣。