高光谱遥感数据降维 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王雪松 等 著

图书标签:

• 高光谱遥感
• 降维
• 数据处理
• 特征提取
• 机器学习
• 遥感应用
• 光谱分析
• 图像处理
• 模式识别
• 信息提取

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030531261

版次：01

商品编码：12111633

包装：平装

开本：32开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：184

正文语种：中文

内容简介

　　分类是人们获取遥感信息的一种重要手段，遥感影像的分类精度将直接影响到遥感数据的应用水平和实用价值。进一步，对遥感影像分类而言，高维数据处理一直是信息处理与实际应用的难题。因此，本书的主要内容正是针对高光谱遥感数据的降维和分类这两个核心问题而展开的。

探索未知的视觉疆域：一本关于摄影技法与艺术表达的入门指南 本书并非一本深奥的学术专著，也不是一本充斥着晦涩术语的理论书籍。相反，它是一扇通往摄影世界的大门，为那些渴望捕捉瞬间、记录生活、表达情感的初学者量身打造。在这里，我们将一同踏上一段视觉探索的旅程，从最基础的握持相机开始，逐步深入理解光影的语言，掌握构图的艺术，最终学会如何用镜头讲述属于自己的故事。 第一章：认识你的伙伴——相机与镜头 在本章，我们将打破对摄影器材的神秘感。你不需要成为一个技术狂人，只需了解你的相机和镜头的基本功能。我们会从最常见的几种相机类型入手，比如单反相机（DSLR）和无反相机（Mirrorless），解释它们的工作原理，以及为什么选择合适的相机对你的摄影之路至关重要。接着，我们会聚焦于相机的主要部件，如感光元件（CMOS/CCD）、快门、光圈和ISO感光度。我会用通俗易懂的比喻来解释这些抽象的概念，让你明白它们是如何协同工作，最终形成一张照片的。 然后，我们将探索镜头的奥秘。为什么会有不同焦距的镜头？定焦镜头和变焦镜头各有什么优势？广角镜头如何捕捉宏大的场景，长焦镜头又如何拉近遥远的距离？我们会详细介绍不同类型镜头的特点，以及它们在不同拍摄场景下的适用性。你将学会如何根据拍摄主题选择合适的镜头，从而更有效地实现你的创意构想。此外，我们还会简单提及镜头的口径、光圈叶片等影响成像质量的因素，让你对镜头有更全面的认识。 第二章：光影的魔术师——曝光的艺术 光是摄影的灵魂，而曝光则是我们控制光线的关键。本章将是理解摄影技术的核心。我们将深入剖析曝光三要素：光圈、快门速度和ISO感光度。我会用形象的例子来说明它们之间的相互作用。比如，我们会把光圈比作水龙头的大小，快门速度比作水流开关的时间，ISO感光度比作感光材料对光线的“敏感度”。通过调整这三者，我们可以控制照片的亮度，实现不同的艺术效果。 你将学会如何运用光圈来控制景深，拍摄出背景虚化、主体突出的“奶油焦外”效果，或者让整个画面都清晰锐利。我们会讨论不同的光圈值（f/数字）所带来的视觉差异。接着，我们会探索快门速度的魅力。你可以用慢门记录下流水的丝滑，用高速快门定格运动的瞬间，甚至在夜空中绘制光轨。我们会演示如何根据拍摄对象和想要的效果来选择合适的快门速度。最后，我们将讲解ISO感光度的作用，以及如何在弱光环境下平衡噪点和画面亮度。在本章，你还将接触到测光模式，了解如何让相机更准确地判断环境光线，拍出曝光准确的照片。 第三章：画面的秩序与美感——构图的法则 如果说光影是照片的灵魂，那么构图就是照片的骨架，它决定了画面是否平衡、和谐，是否能有效传达信息。本章将带你走进构图的殿堂，学习那些经典的构图法则，并理解它们背后的美学原理。 我们会从最基础的“三分法”开始，让你明白如何将画面分割，让主体位于视觉焦点，避免画面显得平淡。接着，我们会介绍“对称构图”，在特定的场景下如何创造出引人注目的平衡感。然后，我们会探讨“引导线”的作用，如何利用画面中的线条引导观众的视线，让画面更有深度和故事性。你还将学习如何运用“框架构图”，利用前景元素创造出画中画的效果，增强画面的层次感。“黄金分割”、“对角线构图”等方法也将一一呈现，让你掌握更多构建视觉叙事的工具。 除了这些法则，我们还会讨论如何通过“留白”来突出主体，如何运用“重复元素”来制造节奏感，以及如何根据拍摄主题选择合适的视角，比如平视、仰视或俯视。在本章，你还将了解到色彩在构图中的重要性，以及如何利用色彩搭配来营造特定的氛围。 第四章：捕捉瞬间的灵动——对焦与白平衡 精准的对焦是清晰成像的基石，而准确的白平衡则是还原真实色彩的关键。本章将聚焦于这两个摄影的基本操作，让你告别模糊不清和色彩失真的困扰。 我们会详细介绍相机的对焦模式，比如单次自动对焦（AF-S）、连续自动对焦（AF-C）和手动对焦（MF）。你将学会如何根据拍摄对象（静止或移动）来选择最合适的对焦模式。对于运动物体，我们还会介绍如何使用追焦功能，让你的相机始终锁定主体。同时，你也将了解如何手动选择对焦点，精准控制画面中清晰的部分。 接着，我们将深入理解白平衡。为什么在不同的光源下，照片的颜色会出现偏差？我们会解释不同色温的含义，以及为什么我们需要调整白平衡。你会了解相机内置的几种白平衡预设，如日光、阴天、钨丝灯、荧光灯等，并学会如何根据实际拍摄环境选择最恰当的预设。我们还会演示如何使用自定义白平衡，实现最精确的色彩还原。在本章，你还将初步了解RAW格式的优势，以及它在后期调整白平衡时提供的巨大空间。 第五章：故事的讲述者——拍摄不同题材的技巧 掌握了基础的相机操作和构图技巧，我们就可以开始用镜头讲述各式各样精彩的故事了。本章将为你提供针对不同拍摄题材的实用技巧和建议，帮助你在实践中不断进步。 我们会从最常见的“人像摄影”入手，讲解如何与模特沟通，如何捕捉人物的神态和情感，以及如何运用光线和背景来突出人物特点。接着，我们会进入“风景摄影”的世界，分享如何寻找最佳拍摄时机，如何运用天气和季节的元素来增加画面的吸引力，以及如何利用延时摄影和全景等技术来展现壮丽的景色。 如果你对“微距摄影”感兴趣，我们也会介绍如何拍摄细小的生命和物体，如何展现它们令人惊叹的细节。对于喜欢记录生活瞬间的你，我们还将分享“街头摄影”的技巧，如何在纷繁复杂的环境中捕捉人文故事，以及如何处理突发情况。此外，我们还将简要提及“产品摄影”、“运动摄影”等其他常见的摄影题材，并提供一些入门的指导。在本章，你将获得丰富的实战经验，激发你对更多摄影领域的探索热情。 第六章：画面的升华——基础的后期处理 照片并非拍摄完成就已是最终成品，适当的后期处理能够进一步提升照片的艺术表现力。本章将为你介绍摄影后期处理的基础知识和常用技巧，让你学会如何让你的作品更加出彩。 我们会从后期处理的理念开始，强调“适度”和“自然”的重要性，避免过度修饰。你将了解使用哪些常用软件（如Lightroom, Photoshop等）可以进行后期处理。我们将会讲解如何进行基础的曝光和色彩调整，包括亮度、对比度、饱和度、色温等参数的运用。你将学会如何裁剪和旋转照片，调整画面的比例和方向。 此外，我们还会介绍一些常用的局部调整技巧，例如如何提亮暗部、压暗亮部，如何锐化主体，如何去除画面中的小瑕疵。对于想要尝试特殊效果的你，我们还会简要提及一些滤镜和预设的使用方法。本章的目标是让你掌握后期处理的基本流程，能够为你的照片锦上添花，而不是改变照片的真实性。 结语：用你的眼睛去发现，用你的镜头去记录 摄影是一门实践的艺术，理论知识固然重要，但最终的进步离不开不断的练习和尝试。希望这本书能够成为你摄影之路上的一个好伙伴，为你提供坚实的基础和源源不断的灵感。不要害怕犯错，每一次的尝试都是一次宝贵的学习机会。用你的眼睛去观察这个世界，用你的镜头去捕捉那些触动你心弦的瞬间，用你的作品去讲述属于你自己的故事。祝愿你在摄影的旅途中，发现无限的可能，创造属于你的视觉精彩！

评分☆☆☆☆☆

《高光谱遥感数据降维》这本书的书名，如同一个精准的定位，瞬间将我的目光牢牢吸引。高光谱遥感，这个概念本身就充满着诱惑力，它代表着一种超越常规视觉能力的观察方式，能够捕捉到地表物体之间细微的光谱差异，从而揭示出我们肉眼无法察觉的物质构成与状态。然而，伴随而来的是数据维度爆炸式增长所带来的巨大挑战。数以百计甚至上千个波段的信息，使得传统的数据处理方法显得力不从心。这时，“降维”二字便如同黑暗中的一道曙光，指明了解决问题的方向。我迫不及待地想知道，这本书将如何为我们揭示这片数据海洋的奥秘。我设想，书中会从高光谱数据的特性入手，深入剖析其维度过高的根源，然后系统地介绍各种降维技术，包括但不限于线性降维方法（如PCA、LDA）以及非线性降维方法（如t-SNE、UMAP），甚至可能还会涉及基于深度学习的降维技术（如自编码器）。我尤其期待书中能够提供详尽的算法原理阐述，并辅以清晰的数学推导，让我能够真正理解每一种方法的精髓。更重要的是，我希望书中能够展示这些降维技术在高光谱遥感领域的实际应用案例，比如如何通过降维后的数据更精确地识别农作物病虫害，如何更有效地监测水体污染，或者如何更准确地绘制植被覆盖图。这本书的出现，无疑为我提供了一个绝佳的学习机会，让我能够更深入地理解高光谱遥感数据处理的核心难题，并掌握解决这一难题的有效工具，从而能够更好地利用高光谱数据服务于地球科学研究与应用。

评分☆☆☆☆☆

这本《高光谱遥感数据降维》的书名一下子就抓住了我的眼球，让我感觉自己仿佛置身于一个充满未知与潜力的遥感世界。高光谱遥感，这个词本身就带着一种神秘感，它意味着比我们日常看到的彩色照片包含更多、更丰富的光谱信息。想象一下，每一张遥感影像不再仅仅是可见光下的景象，而是延伸到了紫外、红外等我们肉眼无法触及的区域，记录着地物最真实的“指纹”。然而，也正是这份丰富，带来了严峻的挑战——数据量爆炸式的增长，处理起来如同一座难以逾越的大山。本书的书名直接点明了核心痛点，那就是“降维”。这让我对书中的内容充满了期待，希望能从这本书中找到破解大数据难题的金钥匙。我设想着，书中一定会有详实的理论铺垫，从高光谱数据的基本原理讲起，分析其维度过高的根源，然后深入探讨各种降维技术的适用性。我特别好奇，作者会如何解读PCA、LDA、MNF等经典降维方法在高光谱数据上的表现，又是否会介绍一些前沿的、更具创新性的降维算法，例如基于深度学习的自编码器或者其他非线性降维技术。我对书中能够提供的实际应用案例也充满了兴趣，毕竟理论最终要服务于实践。希望书中能展示如何利用降维后的数据，更有效地进行地物分类、目标识别、环境监测等应用，让这些“看不见”的光谱信息焕发出真正的价值，为我们理解和保护地球提供更强大的工具。这本书的出现，无疑为我深入理解和掌握高光谱遥感这一前沿领域提供了宝贵的资源。

评分☆☆☆☆☆

《高光谱遥感数据降维》这个书名，如同一声召唤，让我对高光谱遥感这一迷人的领域产生了更深的向往。高光谱遥感，它不仅仅是捕捉地表的图像，更是捕捉地表物质的光谱“指纹”，这使得我们能够分辨出那些肉眼无法区分的细微差异。然而，这种精细的探测能力也带来了数据的“肥胖”，维度过高，计算量惊人。如何才能有效地“瘦身”，让这些宝贵的数据变得易于处理和分析，这正是“降维”技术所要解决的核心问题。这本书名直接触及了这一关键技术，让我对它的内容充满期待。我设想着，书中会详细介绍各种降维算法，从经典的线性方法如PCA，到可能更复杂的非线性方法，甚至是当前热门的深度学习降维技术。我期望作者能深入浅出地讲解这些算法的原理，并提供详实的数学推导，让我能真正理解其精髓。更重要的是，我希望书中能提供丰富的案例分析，展示降维技术在高光谱遥感领域的实际应用，比如如何通过降维来提高地物分类的精度、如何更有效地监测环境变化、如何加速遥感影像的解译过程。这本书的出现，无疑为我提供了一个学习和掌握高光谱数据处理核心技能的宝贵途径，让我能够更好地驾驭这些庞大的数据，从中挖掘出更多有价值的科学信息，为地球科学的研究和应用贡献一份力量。

评分☆☆☆☆☆

当我在书架上瞥见《高光谱遥感数据降维》这本书时，一股强烈的求知欲瞬间被点燃。高光谱遥感，听起来就充满了神秘和科技感，它代表着我们能够以前所未有的精度去“看”地球，揭示地表物质的细微差异。然而，这种“看得更细”的能力，也带来了数据的“庞然大物”——维度极高。想象一下，就像我们平时看照片只有红绿蓝三个通道，而高光谱数据可能有上百个甚至上千个通道，这使得数据处理和分析变得异常困难。因此，“降维”就成了一项至关重要的技术，它就像是给海量的高光谱数据做了一次“瘦身”，去除冗余，保留精华。这本书的书名直接点明了核心内容，让我对接下来的阅读充满了期待。我希望书中能够详细介绍各种降维算法的原理，从经典的PCA（主成分分析）到更高级的MNF（最大噪声分离），再到可能包含的深度学习方法。我期待作者能够深入浅出地解释这些算法的数学基础和实现细节，让我能够真正理解它们是如何工作的。同时，我也非常关注书中能否提供一些实际应用场景的案例分析，例如如何通过降维技术来提高地物分类的精度，或者如何更有效地识别遥感影像中的特定目标。我相信，这本书将为我提供一套强大的工具箱，帮助我更有效地处理和分析高光谱遥感数据，从而在科学研究和实际应用中取得更大的进展，让这些蕴藏着丰富信息的“大数据”焕发出更大的价值。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店的架子上看到《高光谱遥感数据降维》这本书时，一种莫名的吸引力油然而生。书名简洁明了，却饱含深意。高光谱遥感，这四个字在我脑海中勾勒出一幅幅宏伟的画面：卫星在天际翱翔，捕捉着地球最细微的光谱变化；科学家们坐在电脑前，解读着这些复杂的数据，揭示着隐藏在地表下的秘密。然而，这份神秘与强大背后，总是伴随着数据的臃肿。想象一下，每一颗像素都承载着上百甚至上千个光谱波段的信息，这得有多么庞大的数据量？如何才能在这片数据的汪洋大海中，寻找到真正有价值的“金矿”？“降维”二字，恰恰击中了这个痛点。它意味着一种智慧的提炼，一种精炼与升华。我脑海中浮现出各种各样的降维方法，它们如同一把把锐利的手术刀，将冗余的信息剔除，将核心的特征保留。我期待书中能够详细介绍这些方法的原理，从数学模型到算法实现，让我能够深刻理解它们是如何工作的。同时，我也希望书中能够深入探讨不同降维方法在高光谱遥感数据上的优劣势，以及它们在不同应用场景下的适用性。是主成分分析（PCA）那种简单有效的线性方法，还是更复杂的非线性方法，抑或是新兴的深度学习技术？我渴望在这本书中找到答案，并希望书中能附带一些生动的案例，让我看到降维技术如何帮助遥感科学家们更高效地完成地物分类、环境变化监测、矿产资源勘探等任务，让这些庞大的高光谱数据真正发挥出其巨大的潜力，成为我们理解和改造世界的强大助手。

评分☆☆☆☆☆

《高光谱遥感数据降维》这个书名，就像一个精准的灯塔，照亮了我探索高光谱遥感世界的方向。高光谱遥感，这个词本身就蕴含着无穷的潜力，它能让我们洞察地表物质的细微差别，揭示隐藏的秘密。然而，这背后是海量数据的“洪流”，每一个像素都承载着几十甚至上百个光谱波段的信息，这使得数据处理和分析成为一项艰巨的挑战。这时，“降维”便成为了突破瓶颈的关键。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。我满怀期待地希望，书中能够系统地介绍各种降维技术，从经典的统计学方法，如主成分分析（PCA），到更具针对性的光谱特征提取方法，再到可能包含的基于深度学习的先进算法。我渴望理解这些算法背后的数学原理，并学习它们在高光谱数据分析中的具体应用。更重要的是，我希望书中能提供丰富的案例研究，展示降维技术如何帮助我们更有效地解决实际问题，例如精准识别农作物种类、监测环境污染、探测矿产资源等等。我期待这本书能成为我的良师益友，指导我如何在高光谱数据的海洋中航行，如何提炼出有价值的信息，从而在科学研究和实际应用中取得突破性的进展，为更好地认识和保护我们的地球贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

当我第一眼看到《高光谱遥感数据降维》的书名时，我立刻被它所吸引。高光谱遥感，这个词语本身就充满了科技感与探索未知的好奇。它意味着我们能够捕捉到比普通遥感图像更丰富、更精细的光谱信息，从而深入了解地表的物质构成和状态。然而，这种信息丰富性的背后，是数据维度爆炸式增长所带来的严峻挑战。处理如此海量且高维的数据，犹如在大海捞针，需要高效的方法来筛选和提取关键信息。“降维”二字，正是直指这一核心问题，它预示着书中将为我们揭示如何有效地处理这些庞大的数据。我怀着极大的兴趣，想象着书中将如何阐述各种降维技术的原理，包括但不限于主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、最大噪声分离（MNF）等经典方法，以及可能涉及的非线性降维技术和基于深度学习的降维策略。我期待书中能有详细的算法介绍和数学推导，让我能够深入理解其内在机制。更吸引我的是，我希望书中能提供丰富的实际应用案例，展示降维技术如何帮助科学家们更精确地进行地物分类、环境监测、资源勘探等。这本书的出现，无疑为我提供了学习和掌握高光谱数据处理关键技术的绝佳机会，让我能够更有效地利用这些宝贵的科学数据。

评分☆☆☆☆☆

《高光谱遥感数据降维》这个书名，在我看来，简直就是打开高光谱遥感大门的一把万能钥匙。高光谱遥感，这个名词本身就带着一种科技的浪漫和对未知探索的渴望。它让我们能够超越肉眼可见的界限，深入地探测地表的物质构成和化学成分。然而，也正是这种“看得更深”的能力，带来了海量数据和高维度的问题。每一个像素都像一个微型的光谱仪，记录着从紫外到红外的大量信息。如何在这片数据的海洋中，找到真正有价值的信号，剔除噪声和冗余，是每一个高光谱遥感研究者必须面对的挑战。而“降维”二字，则精准地指明了解决这一难题的关键路径。这本书的出现，让我看到了希望。我期望书中能够详细阐述各种降维技术，从经典的主成分分析（PCA）到更复杂的非线性方法，再到近年来备受瞩目的深度学习降维技术，如自编码器。我希望作者能够深入剖析这些技术的理论基础、数学原理以及在高光谱数据上的适用性。更重要的是，我希望书中能够提供丰富的实践案例，展示降维技术在实际应用中的威力，例如如何利用降维后的数据进行地物分类、环境监测、矿产资源探测等。我期待这本书能成为我手中的指南针，帮助我 navigater 在高光谱数据的复杂世界里，找到前行的方向，发掘更多有价值的信息，为地球科学的研究和应用贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店的目录中看到《高光谱遥感数据降维》这本书时，一种强烈的兴趣被唤醒了。高光谱遥感，这个词汇本身就充满了科技的魅力，它赋予我们一种超越肉眼的能力，能够深入探究地表物质的细微光谱特征。然而，这种丰富的“信息量”也带来了数据维度过高这一难以忽视的挑战。想象一下，每一张遥感图像都可能包含着上百个甚至上千个光谱波段的信息，这使得数据的存储、处理和分析都变得异常复杂和耗时。“降维”二字，精准地指出了解决这一难题的核心方法，它意味着从高维数据中提炼出关键信息，降低计算复杂度，提高分析效率。这本书的书名直接切中了这一痛点，让我对其内容充满了好奇和期待。我非常希望书中能够系统地介绍各种降维技术，无论是经典的统计学方法，如主成分分析（PCA）、最大噪声分离（MNF），还是近年来兴起的基于深度学习的降维技术，如自编码器。我期待作者能够深入浅出地讲解这些算法的数学原理和实现细节，让我能够透彻理解它们的工作机制。同时，我也对书中能否提供详细的案例分析和实践指导非常感兴趣，例如如何将这些降维技术应用于地物分类、目标识别、环境监测等实际问题中。这本书的出现，无疑为我提供了一个宝贵的学习资源，让我能够更深入地理解和掌握高光谱遥感数据处理的关键技术，从而更好地利用这些数据为地球科学研究和应用服务。

评分☆☆☆☆☆

刚看到《高光谱遥感数据降维》这个书名，就觉得它切中了高光谱遥感研究中最核心、最棘手的问题之一。高光谱遥感，顾名思义，就是收集了比普通彩色影像更丰富、更精细的光谱信息。这就像是给地球拍了一张“X光片”，让我们能看到地表物质的“内在成分”。然而，这种丰富的信息也意味着极高的数据维度。想象一下，一张图片有成百上千个“颜色通道”，光是存储和处理这些数据就已经是个巨大的挑战，更别提从中提取有用的信息了。所以，“降维”就成了高光谱遥感领域不可或缺的一项关键技术。这本书的书名直击要害，让我对它充满了好奇和期待。我希望这本书能像一位经验丰富的向导，带领我穿越高光谱数据的迷宫。我期待它能够详细介绍各种降维方法的原理，无论是经典的PCA（主成分分析）、MNF（最大噪声分离），还是更前沿的深度学习方法，如自编码器。我希望作者能够深入浅出地解释这些方法的数学基础和算法流程，让我不仅知其然，更知其所以然。同时，我也非常关注书中能否给出具体的实践指导和案例分析。比如，在进行地物分类、遥感影像解译时，如何选择合适的降维方法？降维后的数据如何用于后续的分析？书中能否提供一些实际操作的技巧和注意事项？我渴望通过这本书，能够真正掌握高光谱数据降维的核心技术，从而在遥感科学研究和应用中取得更大的突破，让这些宝贵的光谱信息为我们认识和保护地球提供更强大的支持。