實用衛星遙感超分辨率理論及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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周春平，宮輝力 著

圖書標籤:

• 遙感
• 超分辨率
• 衛星遙感
• 圖像處理
• 理論與應用
• 空間信息
• 地球觀測
• 圖像復原
• 深度學習
• 人工智能

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030483782

版次：1

商品編碼：11959032

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-03-01

用紙：膠版紙

頁數：216

字數：320000

內容簡介

本書是一本比較係統、全麵地論述實用衛星遙感超分辨率理論及應用的專著，從遙感應用的角度齣發，簡單說明瞭超分辨率的概念，論述瞭衛星遙感超分辨率研究的技術理論和和應用的國內外現狀，重點突齣瞭衛星采樣模式的研究，提齣瞭係列化的星-地結閤提高分辨率的方法。全書共分八個章節。本書包含的研究成果，是提高衛星空間分辨率理論和技術的一個知識創新和突破，其成果的應用會將地促進我國航天遙感的能力的提高。同時，也可以應用於圖像處理以及其它類似的數字化設備中，以提高其圖像的空間分辨率。

目錄

目錄
序
前言
第1章 緒論1
1.1空間分辨率概念1
1.1.1可見光圖像分辨率定義現狀1
1.1.2可見光圖像空間分辨率定義3
1.1.3SAR圖像分辨率定義現狀3
1.1.4SAR圖像的空間分辨率定義5
1.2超分辨率概念6
1.2.1什麼是超分辨率技術6
1.2.2超分辨率和圖像插值6
1.3實用超分辨率工程應用思路71
1.3.1提高衛星空間分辨率的直接方法7
1.3.2為什麼要研究實用超分辨率理論8
第2章 超分辨率成像數字仿真模擬9
2.1原始圖像模擬生成9
2.1.1靶標圖像模擬生成9
2.1.2楔形空間分辨率測試圖模擬生成10
2.1.3熱氣球圖像10
2.1.4黑白遙感圖像11
2.2成像模擬原理12
2.2.1CCD相機遙感成像的調製傳遞函數鏈12
2.2.2成像模擬過程13
2.2.3衛星成像掃描的幾種模式15
2.3成像模擬原理結果18
2.3.1理想狀況成像模擬18
2.3.2非理想狀況成像模擬20
第3章 單幅圖像的超分辨率圖像復原24
3.1國內外研究發展現狀24
3.2四叉樹算法的應用25
3.2.1點四叉樹26
3.2.2區域四叉樹26
3.3可見光單幅圖像超分辨率技術路綫27
3.4基於權重分析的混閤像元四叉樹分解算法27
3.5基於邊緣檢測的混閤像元四叉樹分解29
3.5.1基於邊緣檢測的混閤像元標識29
3.5.2混閤像元分解模型建立及分析29
3.5.3基於權重分析的邊緣混閤像元分解33
3.5.4基於邊緣檢測的混閤像元四叉樹分解算法38
3.6實驗結果40
第4章 多幅圖像的超分辨率圖像重建45
4.1國內外研究發展現狀46
4.1.1國內研究發展現狀46
4.1.2國外研究發展現狀46
4.2解捲積49
4.2.1解捲積數學模型及原理49
4.2.2解捲積實驗結果49
4.3小波變換空間域插值法51
4.3.1小波變換空間域插值法理論基礎51
4.3.2小波變換空間域插值法實驗結果53
4.4凸集投影變權迭代法55
4.4.1凸集投影變權迭代法理論基礎55
4.4.2凸集投影變權迭代法實驗結果57
4.5頻域解混疊法59
4.5.1頻域解混疊算法設計思想59
4.5.2頻域解混疊算法數學模型60
4.5.3頻域解混疊矩陣的一般形式61
4.5.4頻譜解混疊的並行行操作迭代算法61
4.5.5頻域解混疊法實驗結果63
4.6參照係數學模型法66
4.6.1參照係數學模型法理論66
4.6.2參照係數學模型法實驗結果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算法詳述88
4.8.3Landweber算法實驗結果89
4.9定差圖像高分辨率重構法91
4.9.1定差圖像高分辨率重構算法詳述91
4.9.2定差圖像高分辨率重構算法實驗結果92
4.10掃描儀模擬實驗94
4.11不同超分辨率方法效果比較97
第5章 紅外成像的超分辨率工程應用99
5.1國內外研究發展現狀99
5.1.1國內研究發展現狀99
5.1.2國外研究發展現狀99
5.2紅外成像的采樣模式103
5.2.1常規模式103
5.2.2高模式104
5.2.3超模式105
5.3紅外圖像重建實驗105
5.3.1Landweber迭代法105
5.3.2定差圖像高分辨率重構法107
5.3.3小波變換空間域插值法109
5.3.4凸集投影變權迭代法112
5.3.5頻域解混疊算法114
5.3.6交叉插值法118
5.3.7各種提高圖像空間分辨率數學模型的效果比較119
第6章 可見光圖像超分辨率評價122
6.1可見光圖像超分辨率方法評價體係122
6.2可見光圖像超分辨率主觀評價方法122
6.2.1評價設計123
6.2.2主觀判讀124
6.2.3數據統計分析124
6.3可見光圖像超分辨率客觀評價方法126
6.3.1可見光圖像客觀評價方法參數選擇126
6.3.2實驗步驟130
6.3.3實驗結果130
6.3.4可見光圖像質量客觀評價156
6.4可見光圖像主客觀綜閤評價方法161
第7章 SAR圖像超分辨率評價163
7.1SAR圖像超分辨率方法評價體係163
7.2SAR圖像超分辨率主觀評價方法163
7.2.1點目標對分辨率評估判讀方法164
7.2.2不同分辨率序列圖像對比判讀方法164
7.3SAR圖像超分辨率客觀評價方法165
7.3.1SAR圖像超分辨率評價參數165
7.3.2基於點目標的SAR圖像超分辨率評價168
7.3.3基於麵目標的評價指標計算方法174
7.3.4基於綫目標的超分辨率評價175
7.4SAR圖像超分辨率主客觀綜閤評價方法175
第8章 可見光圖像的超分辨率工程應用176
8.1CCD和TDI-CCD176
8.2單綫陣CCD超分辨率方法177
8.2.1國內外研究發展現狀177
8.2.2采樣方法179
8.2.3初步實驗結果182
8.3TDI-CCD等效麵陣超分辨率方法183
8.3.1技術路綫183
8.3.2TDI-CCD等效麵陣斜模式184
8.3.3模擬實驗數據186
8.3.4超分辨率重建191
參考文獻201

前言/序言

《遙感影像處理與分析技術精要》 一、 引言 隨著科技的飛速發展，遙感技術已成為我們認識和理解地球的重要工具。從宏觀的氣候變化監測，到微觀的城市精細化管理，再到具體的資源勘探與環境保護，遙感影像都扮演著不可或缺的角色。然而，原始的遙感數據往往受限於傳感器分辨率、大氣乾擾、幾何畸變等多方麵因素，其信息量和應用價值受到一定限製。因此，深入理解和掌握遙感影像的處理與分析技術，成為充分挖掘遙感數據潛力的關鍵。 本書旨在係統性地闡述遙感影像處理與分析的核心理論、關鍵技術以及典型應用，為相關領域的科研人員、工程技術人員、研究生以及對遙感技術感興趣的讀者提供一份詳實的技術指南。我們將聚焦於如何從海量、復雜的遙感數據中提取齣有價值的信息，並將其轉化為能夠指導實踐的決策依據。本書內容涵蓋瞭影像預處理、信息提取、分類與識彆、變化檢測、三維建模等多個方麵，力求全麵展現遙感影像處理與分析技術的精髓。 二、 遙感影像預處理技術 在對遙感影像進行深入分析之前，必須進行一係列的預處理步驟，以消除或減弱影響影像質量和後續分析準確性的因素。這些步驟是確保分析結果可靠性的基礎。 1. 輻射校正 (Radiometric Correction)：遙感影像的輻射值受到多種因素的影響，包括傳感器本身的響應特性、太陽高度角、地錶反射率、大氣層吸收和散射等。輻射校正是為瞭將原始的數字亮度值轉換為具有物理意義的大氣頂層反射率或地錶反射率。 絕對輻射定標 (Absolute Radiometric Calibration)：將傳感器接收到的信號轉換為地錶反射率或輻亮度。這通常需要參考標準輻射源或利用輻射傳輸模型。 相對輻射校正 (Relative Radiometric Correction)：校正傳感器內部不同像元或不同傳感器之間的響應差異，消除影像的條帶效應等。 大氣校正 (Atmospheric Correction)：去除大氣層對地物反射信號的吸收和散射影響，獲取真實的地錶反射率。常用的方法包括基於輻射傳輸模型的算法（如MODTRAN、6S）和基於圖像的暗目標/亮目標方法。 2. 幾何校正 (Geometric Correction)：遙感影像存在各種幾何畸變，如地球麯率、傳感器掃描方式、地形起伏、相機傾斜等。幾何校正旨在將影像上的點與地麵上的實際地理位置建立精確的對應關係。 輻射畸變校正 (Radiation Distortion Correction)：校正傳感器在掃描過程中産生的圖像變形。 地形校正 (Topographic Correction)：校正地形起伏對影像輻射值和幾何位置的影響，生成地形統一的影像。 正射校正 (Orthorectification)：根據數字高程模型（DEM）對影像進行幾何校正，消除地形起伏引起的側斜，使影像上的位置信息與地麵精確對應，生成符閤地圖投影的帶有地理坐標的影像。 配準 (Image Registration)：將不同時間、不同傳感器或不同投影方式的遙感影像進行空間對齊，以便於進行多時相分析、融閤或疊加。 3. 影像增強 (Image Enhancement)：通過對影像的灰度、色彩、紋理等進行調整，以突齣影像中的有用信息，抑製噪聲，改善視覺效果，便於人工解譯或機器分析。 灰度變換 (Gray Level Transformation)：包括綫性拉伸、非綫性拉伸（如直方圖均衡化）等，調整影像的對比度和亮度。 空間濾波 (Spatial Filtering)：利用捲積運算，突齣影像的細節特徵或抑製噪聲。例如，高通濾波增強邊緣和細節，低通濾波平滑影像。 多尺度變換 (Multi-scale Transformation)：如小波變換，能夠同時在空間和頻率域上進行分析，有效地分離和增強不同尺度的影像特徵。 色彩增強 (Color Enhancement)：如假彩色閤成、色度拉伸等，使不同地物在高亮度和色調上區分更明顯。 三、 遙感影像信息提取技術 信息提取是遙感影像分析的核心環節，旨在從影像中識彆、量化和定位特定的地物、現象或參數。 1. 地物分類 (Feature Classification)：根據地物的光譜、紋理、形狀等特徵，將影像上的像元或區域劃分到不同的地物類彆中。 監督分類 (Supervised Classification)：需要預先采集訓練樣本，根據訓練樣本建立地物類彆模型，然後用模型對未知像元進行分類。常用的算法包括最大似然分類（Maximum Likelihood Classification, MLC）、支持嚮量機（Support Vector Machine, SVM）、隨機森林（Random Forest, RF）等。 非監督分類 (Unsupervised Classification)：無需訓練樣本，算法自動尋找影像中具有相似特徵的像元群，然後根據地物特徵將其歸類。常用的算法包括Isodata、K-means等。 麵嚮對象分類 (Object-Based Image Analysis, OBIA)：不同於傳統的像元級分類，OBIA首先將影像分割成具有同質性的對象（圖像塊），然後根據對象的形狀、大小、紋理、光譜以及對象間的空間關係進行分類。這種方法在處理高分辨率影像時能獲得更優的分類結果。 2. 特徵提取 (Feature Extraction)：識彆和提取影像中具有代錶性的特徵，如邊緣、角點、紋理、形狀、顔色等。 光譜特徵提取 (Spectral Feature Extraction)：利用不同地物在不同光譜波段的反射特性進行分析，如植被指數（NDVI）、水體指數（NDWI）等，用於識彆植被、水體等。 紋理特徵提取 (Texture Feature Extraction)：分析影像的灰度分布的同質性或變異性，反映地物的錶麵粗糙度、排列規律等。常用的方法包括灰度共生矩陣（Gray-Level Co-occurrence Matrix, GLCM）、灰度差分統計等。 形狀特徵提取 (Shape Feature Extraction)：描述地物的幾何形狀，如麵積、周長、緊湊度、方嚮性等，有助於識彆具有特定形狀的地物，如建築物、農田地塊等。 3. 變化檢測 (Change Detection)：通過對比不同時相的遙感影像，識彆和分析地錶在時間序列上的變化，如城市擴張、森林砍伐、水體變化等。 圖像代數法 (Image Algebra Methods)：如差值法、比值法，直接對不同時相影像進行運算，生成變化幅度影像。 圖像變換法 (Image Transformation Methods)：如主成分分析（PCA）、坎寜變換（K-T transform），將多時相影像變換到新的特徵空間，然後進行變化檢測。 分類後比較法 (Post-Classification Comparison)：分彆對不同時相影像進行分類，然後對比分類結果，識彆變化區域。 麵嚮對象變化檢測 (Object-Based Change Detection)：先進行圖像分割，然後分析不同時相對象之間的關係，檢測對象層麵的變化。 4. 目標識彆 (Target Recognition)：識彆影像中特定的目標，如飛機、艦船、車輛、建築物等。這通常結閤瞭上述的特徵提取和分類技術，並可能利用深度學習等高級算法。 四、 遙感影像分析與應用 遙感影像的處理與分析技術最終服務於各種實際應用，為決策提供科學依據。 1. 土地利用/土地覆蓋（LULC）監測與製圖 (Land Use/Land Cover Monitoring and Mapping)：利用遙感影像進行大範圍、高精度的土地利用/覆蓋分類和變化監測，為城市規劃、資源管理、環境保護提供基礎數據。 2. 環境監測與評估 (Environmental Monitoring and Assessment)： 水環境監測：監測地錶水體範圍、水質（如葉綠素濃度、懸浮物含量）、水體富營養化等。 大氣環境監測：監測氣溶膠光學厚度、臭氧含量、溫室氣體濃度等。 土壤監測：監測土壤濕度、土壤侵蝕、土壤鹽漬化等。 災害監測與評估：如火災監測、洪水淹沒範圍提取、地震災損評估、滑坡監測等。 3. 農業應用 (Agricultural Applications)： 作物監測與估産：監測作物長勢、病蟲害發生情況、預測産量。 精準農業：基於遙感數據進行農田信息提取，如土壤肥力分布、灌溉需水量等，指導精準施肥、灌溉。 4. 城市遙感 (Urban Remote Sensing)： 城市擴張與規劃：監測城市建成區變化，分析城市形態，輔助城市規劃。 城市熱島效應分析：利用熱紅外遙感數據分析城市熱島分布及其影響。 不透水麵提取：識彆和量化城市不透水麵，研究城市化對水循環的影響。 5. 地質與礦産資源勘探 (Geology and Mineral Resources Exploration)：利用多光譜和高光譜遙感數據識彆地質構造、岩性、礦物成分，輔助資源勘探。 6. 林業應用 (Forestry Applications)： 森林覆蓋與變化監測：監測森林麵積、植被類型、森林火災、濫伐等。 森林健康評估：通過植被指數和光譜特徵監測森林健康狀況。 7. 三維重建與地理信息係統 (3D Reconstruction and GIS)：利用立體像對或多視影像進行三維建模，獲取地形、地貌信息，並與GIS數據進行集成，實現更深層次的空間分析。 五、 結論 本書全麵而深入地介紹瞭遙感影像處理與分析的關鍵技術和應用領域。從基礎的輻射校正和幾何校正，到復雜的信息提取方法，再到麵嚮實際應用的監測與分析，每一個環節都經過嚴謹的闡述。掌握這些技術，意味著能夠更有效地從遙感數據中挖掘齣有價值的信息，為解決現實世界中的諸多挑戰提供強有力的科技支撐。隨著遙感技術的不斷發展，新型傳感器、更先進的處理算法以及人工智能技術的融閤，將為遙感影像處理與分析開闢更廣闊的應用前景。本書的編寫，旨在拋磚引玉，激發讀者對這一迷人領域的更深入探索。

評分☆☆☆☆☆

我是一名環境科學的研究生，平時工作中經常需要處理大量的衛星遙感數據，尤其是在進行大範圍生態環境監測時，經常會遇到分辨率不夠的問題，很多細微的地物變化很難捕捉。這本書的齣現，簡直就是雪中送炭！它係統地梳理瞭衛星遙感超分辨率技術的發展脈絡，從早期基於多幀圖像融閤的方法，到後來利用深度學習的生成對抗網絡（GANs）等先進模型，講解得麵麵俱到。書中不僅深入淺齣地解釋瞭各種算法的原理，還結閤瞭大量的實際案例，展示瞭超分辨率技術如何有效地提升遙感圖像的精細度和信息量。我特彆感興趣的是書中關於不同超分辨率模型在處理不同類型地物（如植被、水體、建築物）時的錶現差異，以及如何根據具體應用場景選擇最閤適的算法。此外，書中還探討瞭超分辨率技術在解決遙感數據獲取成本高、時空分辨率不足等方麵的挑戰。讀完這本書，我感覺自己對如何利用高分辨率遙感數據進行更精準的環境評估和變化監測有瞭更清晰的思路，並且學到瞭一些實用的技術方法，相信能極大地提升我研究的效率和質量。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始拿到這本書時，對“超分辨率”這個詞並沒有太直觀的感受，隻覺得大概是關於放大圖像的技術。然而，隨著閱讀的深入，我逐漸被書中內容的嚴謹性和實用性所摺服。這本書以一種非常係統和結構化的方式，闡述瞭衛星遙感超分辨率技術的核心理論，包括其發展曆程、主要的算法模型以及評價指標。作者在講解理論的同時，大量引用瞭相關的學術研究和實際項目案例，使得抽象的理論變得更加具體和可信。我尤其欣賞書中對各種深度學習模型在超分辨率重建方麵的應用分析，例如捲積神經網絡（CNNs）、生成對抗網絡（GANs）等，這些內容對於我理解當前該領域的前沿研究非常有幫助。此外，書中對超分辨率技術在不同遙感數據類型（如光學、SAR）上的應用差異也進行瞭探討，這讓我能夠更全麵地認識到該技術的適用範圍和局限性。對於希望在該領域進行深入研究或開發相關應用的讀者來說，這本書無疑提供瞭一個堅實的理論基礎和寶貴的實踐參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是打開我新世界大門的一把鑰匙！一直以來，我總覺得衛星遙感圖像模糊不清，很多細節都藏在像素的迷霧中，看著很不過癮。但讀瞭這本書，我纔瞭解到原來“超分辨率”技術可以如此強大，它不僅僅是簡單的放大，而是通過復雜的算法，在低分辨率的圖像中“重構”齣高分辨率的信息。書中詳細地講解瞭各種超分辨率的理論基礎，從經典的插值方法到近些年興起的深度學習模型，講解的非常透徹。我尤其對書中關於圖像退化模型的討論印象深刻，它讓我們理解瞭低分辨率圖像是如何産生的，也為後續的超分辨率重建提供瞭理論依據。而且，作者並沒有止步於理論，而是花瞭很大篇幅介紹瞭不同超分辨率算法在實際應用中的效果，比如在城市規劃、環境監測、災害評估等領域，那些經過超分辨率處理的衛星圖像，細節豐富得令人難以置信，簡直就像換瞭一雙眼睛在看世界。以前很多因為圖像分辨率不夠而無法開展的研究，現在似乎都有瞭新的可能。這本書讓我對衛星遙感技術有瞭全新的認識，也激發瞭我進一步深入研究超分辨率技術的濃厚興趣。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在測繪行業工作的工程師，日常工作中經常需要處理和分析大量的地理空間數據，其中就包括從各類衛星獲取的遙感影像。長時間以來，我們都受到遙感影像分辨率的製約，很多精細的地物信息難以辨識，這在一定程度上影響瞭我們的工作精度和效率。這本書的齣版，可以說是我職業生涯中的一個重要發現。它不僅提供瞭關於衛星遙感超分辨率技術的詳盡理論介紹，更重要的是，它將這些理論與實際應用緊密結閤。書中對不同超分辨率算法的優缺點進行瞭詳細的比較分析，並且通過豐富的圖例展示瞭算法處理前後的效果差異，這對於我們工程師來說，非常有指導意義。我特彆關注瞭書中關於超分辨率技術在地圖繪製、土地利用分類、地形分析等方麵的應用案例，這些案例的實用性極強，讓我能夠清晰地看到如何利用這些先進技術來提升我們測繪工作的質量和效率。這本書是一本非常紮實的專業讀物，它不僅拓展瞭我的技術視野，更提供瞭一些切實可行的方法，讓我對未來遙感技術的應用前景充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對新興技術充滿好奇的科技愛好者，我最近讀瞭這本《實用衛星遙感超分辨率理論及應用》，感覺像是打開瞭一個全新的視角。我一直對太空和科技很感興趣，但總覺得衛星遙感圖像雖然宏觀，但細節方麵總是差強人意。這本書卻讓我看到瞭突破這種局限的可能性。它不是那種枯燥的技術手冊，而是用一種非常引人入勝的方式，將“超分辨率”這個看似高深莫測的技術，變得易於理解。書中通過豐富的圖示和生動的語言，講解瞭如何讓原本模糊不清的衛星圖像變得清晰銳利，就像是給圖像做瞭一次“魔法般的升級”。我特彆喜歡書中對幾種經典超分辨率算法的對比分析，可以看到不同方法在處理不同類型的細節時各有韆鞦，這讓我對技術的多樣性有瞭更深的體會。而且，作者還介紹瞭很多超分辨率技術在實際生活中的應用，比如讓城市交通監測更精細，讓農作物生長情況更直觀，甚至在搜救時能提供更準確的信息。讀完這本書，我不再僅僅是“看”衛星圖像，而是開始“讀”衛星圖像，能從中挖掘齣更多隱藏的信息，真是太有趣瞭！