高光譜遙感圖像處理與應用/信息科學技術學術著作叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉代誌 等 著

圖書標籤:

• 高光譜遙感
• 遙感圖像處理
• 圖像處理
• 信息科學
• 應用研究
• 光譜分析
• 數據挖掘
• 模式識彆
• 地球科學
• 精準農業

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030499684

版次：01

商品編碼：12054462

包裝：平裝

叢書名： 信息科學技術學術著作叢書

開本：32開

齣版時間：2016-10-01

用紙：膠版紙

頁數：244

正文語種：中文

內容簡介

　　《高光譜遙感圖像處理與應用》是一部關於高光譜遙感圖像處理與應用的科研論著。全書包括七章，主要內容有高光譜遙感數據的采集與處理，高光譜數據的波段選擇，高光譜數據的降維處理，高光譜數據的端元提取和混閤像元的解混，以及基於高光譜遙感圖像數據的目標探測和異常檢測及僞裝識彆等。各章節介紹的理論和方法，用實例進行瞭驗證和闡述，並結閤瞭當前的前沿研究情況，旨在為讀者提供實用的工具，介紹發展動態。
　　本書可作為高等院校遙感、測繪、地理信息和精準農業等專業的本科生和研究生的教學用書，也可供相關科

目錄

《信息科學技術學術著作叢書》序
前言
第1章 緒論
1.1 高光譜遙感成像原理及特點
1.2 高光譜成像技術
1.3 高光譜遙感圖像波段選擇與降維技術
1.3.1 波段選擇方法概述
1.3.2 國外高光譜波段選擇研究現狀
1.3.3 國內高光譜波段選擇研究現狀
1.4 高光譜圖像目標檢測技術
1.5 高光譜圖像混閤像元分解技術
參考文獻
第2章 高光譜數據獲取
2.1 引言
2.2 野外數據采集
……

圖書名稱：深度學習在計算機視覺中的前沿應用與實踐 作者： 張偉、李明、王芳 齣版社： 電子工業齣版社 叢書： 前沿人工智能技術係列 --- 圖書簡介 本書深入探討瞭近年來深度學習技術在計算機視覺領域取得的突破性進展，並聚焦於當前最前沿的應用實例與實際操作方法。內容涵蓋瞭從基礎理論構建到復雜係統實現的完整流程，旨在為計算機視覺、人工智能、模式識彆等領域的科研人員、工程師及高年級學生提供一本兼具理論深度與實踐指導價值的參考資料。 全書共分為八個章節，邏輯清晰，層層遞進。 第一部分：深度學習與視覺基礎迴顧 (第1章至第2章) 第1章：深度學習基礎與捲積網絡演進 本章首先迴顧瞭深度學習的核心概念，包括反嚮傳播算法、優化器（如Adam、RMSProp）的選擇與調優策略。重點闡述瞭捲積神經網絡（CNN）的結構演變，從經典的LeNet、AlexNet到現代的GoogLeNet、ResNet以及DenseNet的創新點。特彆分析瞭殘差連接、批標準化（Batch Normalization）等關鍵技術如何有效解決瞭深層網絡的梯度消失和特徵冗餘問題。本章還探討瞭Transformer架構在視覺任務中的初步應用探索，為後續章節打下理論基礎。 第2章：經典計算機視覺任務的深度學習重構 本章聚焦於深度學習如何革新傳統的計算機視覺任務。詳細介紹瞭圖像分類的最新進展，包括高效的輕量級網絡設計（如MobileNet係列）及其在移動端和邊緣計算設備上的部署優化。在目標檢測方麵，本書深入剖析瞭基於兩階段（如Faster R-CNN及其變體）和單階段（如YOLO係列v4/v5/v7，SSD）檢測器的原理差異、性能權衡及NMS（非極大值抑製）策略的改進。同時，對語義分割（FCN、U-Net、DeepLab係列）和實例分割（Mask R-CNN）的特徵融閤機製進行瞭詳盡的數學描述和代碼示例解析。 第二部分：前沿視覺模型與技術深度剖析 (第3章至第5章) 第3章：生成對抗網絡（GAN）的理論與高級應用 本章全麵解析瞭生成對抗網絡的核心機製，包括判彆器和生成器之間的博弈論基礎。重點介紹瞭WGAN、CycleGAN、StyleGAN等高保真圖像生成模型的結構創新，特彆是如何通過改進損失函數或引入風格遷移模塊來提升生成圖像的真實感和多樣性。實踐部分提供瞭使用PyTorch框架實現高分辨率圖像閤成的詳細步驟，並討論瞭GAN在數據增強、圖像修復和超分辨率重建中的應用案例分析。 第4章：視覺領域的自監督與對比學習 隨著標注數據成本的急劇上升，自監督學習（Self-Supervised Learning, SSL）成為研究熱點。本章詳細介紹瞭SSL的兩種主要範式：基於對比學習（Contrastive Learning）的方法（如SimCLR、MoCo）和基於生成/重構的方法（如自編碼器、掩碼圖像建模MAE）。深入分析瞭如何設計有效的“代理任務”來捕獲圖像的內在語義信息，從而在無標簽數據上預訓練齣性能優越的特徵提取器，並探討瞭預訓練模型在下遊任務（如Few-Shot Learning）上的遷移效果。 第5章：Transformer架構在視覺任務中的融閤與優化 本章專門探討瞭Vision Transformer (ViT) 及其後續改進（如Swin Transformer）如何挑戰CNN的主導地位。詳細解釋瞭Patch Embedding、多頭自注意力機製（Multi-Head Self-Attention）在處理全局依賴性上的優勢。對於計算復雜度較高的Transformer，本章引入瞭局部注意力機製、分層設計等優化策略，並展示瞭它們在復雜場景理解、視頻分析以及3D點雲處理中的實際應用效果。 第三部分：深度視覺係統的實踐、部署與未來趨勢 (第6章至第8章) 第6章：多模態數據融閤與跨域適應 現代計算機視覺往往需要處理復雜的、多源異構數據。本章專注於如何有效地融閤視覺信息與其他模態（如文本、LiDAR點雲、紅外等）。討論瞭融閤策略（早期融閤、晚期融閤、中間特徵融閤）的優缺點，並著重介紹瞭跨域適應（Domain Adaptation）技術，特彆是無監督領域適應方法，以解決模型在源域訓練後在目標域性能下降的問題。 第7章：可解釋性、魯棒性與安全性 隨著深度學習模型被部署到關鍵決策領域，模型的可解釋性（XAI）和魯棒性變得至關重要。本章介紹瞭解釋模型決策的常用技術，如Grad-CAM、SHAP值等，幫助用戶理解網絡內部的推理過程。同時，深入分析瞭對抗性攻擊（Adversarial Attacks）的原理，並探討瞭針對這些攻擊的防禦策略，例如對抗性訓練和模型蒸餾，以增強係統的安全性和可靠性。 第8章：高效部署與邊緣計算優化 本章關注如何將訓練好的復雜模型高效地部署到實際生産環境。內容包括模型量化（如INT8量化）、模型剪枝（Pruning）技術，以及使用ONNX、TensorRT等推理引擎進行性能加速的實踐指南。通過詳細的案例分析，展示瞭如何在資源受限的嵌入式係統或移動設備上實現高吞吐量的實時視覺處理。最後，對未來十年視覺技術的發展方嚮，如神經渲染、神經輻射場（NeRF）的應用前景進行瞭展望。 --- 目標讀者： 深入學習和研究深度學習在圖像和視頻處理中應用的工程師、研究生及科研人員。 配套資源： 書中所有代碼示例均基於Python 3.9+及主流深度學習框架（PyTorch為主），並提供瞭完整的GitHub倉庫鏈接，方便讀者同步調試和實踐。 本書通過詳盡的理論闡述、最新的模型結構剖析以及大量的實際操作指導，力求成為深度學習視覺技術領域一本權威、實用的工具書。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對地理信息科學和遙感技術有濃厚興趣的愛好者，我一直在尋找能夠係統性、深入性地介紹某一遙感技術方嚮的專業書籍。《高光譜遙感圖像處理與應用》這個書名，一下子就抓住瞭我的注意力。首先，“高光譜遙感”這幾個字就錶明瞭其技術前沿性和獨特性，它意味著比傳統多光譜遙感擁有更豐富、更精細的光譜信息，這無疑為地物識彆和分析提供瞭更大的潛力。其次，“圖像處理與應用”的組閤，清晰地勾勒瞭本書的兩大核心內容。我猜想，“圖像處理”部分會詳細講解高光譜數據在采集、預處理（如輻射校正、大氣校正、幾何校正）、特徵提取（如光譜指數、維度約簡、光譜匹配）以及分類識彆（如監督分類、非監督分類、機器學習、深度學習算法在地物分類中的應用）等方麵的關鍵技術和方法，這部分內容對我來說是理解高光譜遙感核心技術的基礎。而“應用”部分，則是我更關注的，這本書會不會探討高光譜遙感在諸如礦産資源勘探、環境監測（水體、大氣、土壤）、農作物估産與監測、森林資源調查、甚至城市熱島效應分析等眾多領域的具體實踐案例？我期待書中能夠通過翔實的案例，展示高光譜遙感如何有效地解決實際問題，並展望其未來的發展趨勢。這本書的齣現，為我提供瞭一個深入瞭解和掌握高光譜遙感技術的寶貴機會，相信它能為我打開一扇新的科學視野。

評分☆☆☆☆☆

我是一名研究生，正在進行遙感相關的課題研究，一直在尋找一本能夠係統梳理高光譜遙感技術發展脈絡，並且提供深入技術解析的教材。這本書的名字《高光譜遙感圖像處理與應用》正中下懷。從書名來看，它顯然不是那種泛泛而談的科普讀物，而是要深入到“處理”和“應用”這兩個核心環節。我猜想，在“處理”的部分，會詳細介紹不同類型的噪聲去除方法、輻射定標、大氣校正、幾何校正等基礎但至關重要的預處理步驟。更重要的是，我期待看到書中能夠詳細講解高光譜遙感的獨特性，比如如何利用其豐富的光譜信息進行特徵提取，例如光譜指數、主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）、以及一些更先進的降維技術。關於分類算法，我希望能看到經典的有監督和無監督分類方法（如支持嚮量機SVM、隨機森林RF、ISODATA等）在高光譜數據上的具體應用和優劣分析，甚至可能包含一些深度學習模型（如CNN、RNN）在高光譜圖像分類中的最新進展。而在“應用”部分，我期望書中能涵蓋多個重要領域，例如地質礦産資源勘探（識彆特定礦物）、農業監測（作物類型識彆、長勢監測、病蟲害診斷）、環境科學（水體富營養化監測、土壤類型劃分、植被覆蓋變化分析）、甚至城市規劃和災害評估等。我很想知道書中是如何將復雜的處理算法與具體的應用場景相結閤的，是否提供瞭詳細的案例研究和數據分析流程，這將對我自己的研究工作提供極大的理論指導和實踐參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透露齣一種沉穩而專業的學術氣息，封麵上“高光譜遙感圖像處理與應用”幾個大字，旁邊輔以“信息科學技術學術著作叢書”的標識，讓人立刻明白這是一本麵嚮專業領域、深入探討特定技術的書籍。我本人雖然不是遙感領域的專傢，但對前沿科技一直抱有濃厚興趣，尤其是那些能夠直接應用於實際解決問題的技術。高光譜遙感，光聽名字就覺得它蘊含著巨大的潛力，能夠捕捉到我們肉眼無法看到的更多信息，這對於環境監測、資源勘探、甚至農業生産的精細化管理，都可能帶來革命性的改變。這本書的齣現，無疑為我這樣希望瞭解這一領域前沿進展的讀者提供瞭一個絕佳的窗口。我尤其期待書中能夠詳細闡述高光譜遙感圖像是如何采集的，其與傳統多光譜遙感的區彆在哪裏，以及在數據預處理、特徵提取、分類識彆等關鍵處理環節，有哪些創新的方法和成熟的技術。同時，書中“應用”二字也深深吸引瞭我，我希望能看到具體的案例分析，瞭解高光譜遙感在哪些實際場景中已經發揮瞭重要作用，以及未來可能的發展方嚮。例如，在環境保護方麵，它能否幫助我們更精準地識彆汙染源，監測植被健康狀況；在農業領域，它能否指導農民進行精準施肥、灌溉，提高作物産量和品質。總而言之，這本書給我一種感覺，它不僅是理論的堆砌，更是一種連接理論與實踐的橋梁，能夠讓我看到高光譜遙感技術如何從實驗室走嚮廣闊的應用天地。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對地球觀測技術充滿好奇的學習者，平時也關注著一些與環境和資源相關的科學進展。高光譜遙感這個概念對我來說既熟悉又陌生，知道它比我們眼睛看到的光譜更豐富，能夠捕捉到更多細節，但具體如何實現以及能做什麼，就知之甚少瞭。《高光譜遙感圖像處理與應用》這本書，從書名上看，直擊瞭核心問題。我理解，“處理”部分大概會講到如何將原始的遙感數據變成可以直接分析的形式，比如去噪、校正等等，這就像把原材料加工成半成品。而“應用”部分，則是我最期待的，它應該會展示這些“半成品”是如何被用來解決現實世界中的問題的。我腦海裏會浮現齣很多畫麵：在廣袤的農田上空，飛機或衛星帶著高光譜相機飛過，然後通過分析傳迴的數據，就能知道哪些地方的作物長得好，哪些地方需要施肥，甚至能提前預警病蟲害的發生。又或者在偏遠的山區，通過高光譜遙感，就能識彆齣隱藏的礦産資源，大大降低瞭勘探的成本和難度。這本書會不會像一本“工具箱”，裏麵不僅有高光譜遙感這項“工具”的詳細介紹，還包含瞭各種“用法”說明和“成功案例”。我特彆希望它能用比較易懂的方式，解釋一些復雜的技術概念，讓我這個非專業人士也能窺其門徑，瞭解這項技術是如何改變我們認識和利用地球的。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期關注信息科學技術前沿發展的讀者，我一直對遙感技術的發展及其在各個領域的應用前景抱有濃厚的興趣。當看到《高光譜遙感圖像處理與應用》這本書時，我立刻感受到瞭其內容的深度和專業性。這本書的定位非常明確，屬於“信息科學技術學術著作叢書”，這預示著它將為讀者提供紮實、係統、權威的學術內容。從書名來看，它將高光譜遙感圖像的“處理”與“應用”緊密結閤，這是一種非常務實的做法。我設想，在“處理”方麵，書中必然會詳細介紹如何從海量的原始高光譜數據中提取有價值的信息，這可能包括但不限於數據預處理（如輻射定標、大氣校正）、特徵提取（如光譜指數、光譜庫匹配、維度約簡技術）、以及最終的圖像分類與目標識彆。我尤其期待書中能夠深入探討高光譜數據在特徵提取上的獨特優勢，例如如何利用其連續、精細的光譜信息來區分極其相似的物質或地物類型。而在“應用”方麵，我非常好奇書中會涵蓋哪些具體的領域。是會側重於環境監測，比如水體質量分析、土壤類型劃分、植被健康評估？還是會涉及資源勘探，例如礦産識彆、油氣藏探測？亦或是會關注農業生産，例如作物分類、長勢監測、病蟲害預警？這本書的齣現，為我提供瞭一個深入瞭解高光譜遙感技術在實際中發揮作用的絕佳機會，我希望它能夠幫助我構建一個更全麵、更清晰的知識體係。