合成孔径雷达极化理论及应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

美 Jakob van Zyl，Yunjin K 著

图书标签:

• 合成孔径雷达
• 极化
• 雷达遥感
• 信号处理
• 微波遥感
• SAR
• 极化SAR
• 电磁波散射
• 目标识别
• 雷达应用

店铺： 妙语书言图书专营店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118092899

商品编码：29367176672

包装：平装

出版时间：2014-10-01

基本信息

书名：合成孔径雷达极化理论及应用

定价：79.00元

作者：(美) Jakob van Zyl, Yunjin Kim著

出版社：国防工业出版社

出版日期：2014-10-01

ISBN：9787118092899

字数：

页码：

版次：5

装帧：平装

开本：12k

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》为本通过极化雷达测量数据系统地阐述地理信息提取流程的书籍。
　　齐尔、金允珍基于美国国家航空航天局（NASA）近几十年的相关研究成果，《合成孔径雷达极化理论及应用》这《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》阐述了极化合成孔径雷达（SAR）在地球遥感中的实际应用。《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》集成了目前为止的研究成果，希望为雷达极化领域的初学者和专家提供实用信息。《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》通过大量有关地球遥感的SAR数据实例给出了所涉及数学知识的清晰描述。
　　《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》从合成孔径雷达的基本概念出发，阐述了合成孔径雷达图像生成的原理，以更好地理解合成孔径雷达成像，同时对雷达极化的基础知识作了介绍。然后讨论了更高级的雷达极化概念，以利于我们能从成像地形中反演出更多有用的信息。为了定量地分析数据，信号必须要进行细致的定标工作。我们用一章的篇幅来总结概括基本的定标准则。后结合众多实例，我们将极化分析应用到粗糙面散射领域，以便于我们能够从雷达信号中反演出土壤湿度。　　齐尔、金允珍基于美国国家航空航天局（NASA）近几十年的相关研究成果，《合成孔径雷达极化理论及应用》这《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》阐述了极化合成孔径雷达（SAR）在地球遥感中的实际应用。《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》集成了目前为止的研究成果，希望为雷达极化领域的初学者和专家提供实用信息。《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》通过大量有关地球遥感的SAR数据实例给出了所涉及数学知识的清晰描述。
　　《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》从合成孔径雷达的基本概念出发，阐述了合成孔径雷达图像生成的原理，以更好地理解合成孔径雷达成像，同时对雷达极化的基础知识作了介绍。然后讨论了更高级的雷达极化概念，以利于我们能从成像地形中反演出更多有用的信息。为了定量地分析数据，信号必须要进行细致的定标工作。我们用一章的篇幅来总结概括基本的定标准则。后结合众多实例，我们将极化分析应用到粗糙面散射领域，以便于我们能够从雷达信号中反演出土壤湿度。
　　《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》中出现的很多概念是以前已有的经典概念，在全球都已获得普遍使用。《高新科技译丛：合成孔径雷达极化理论及应用》还介绍了一些新颖的极化概念，这将有助于提高极化SAR数据的解译。有些新概念还没有在其他极化SAR文献中出现，譬如我们提出的应用于极化SAR数据定标的新方法，书中所提的很多新方法都是作者的原创，并且这些方法也都用实测SAR数据进行了阐述。
　　在实际应用中，值得单独指出的一个重点是：《合成孔径雷达极化理论及应用》可以作为相关专业研究生的教材，同时也是一本适用于雷达遥感研究人员、工程师和空间工业从业者的理想的参考书籍。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

《遥感影像地物分类与信息提取新进展》 内容简介 本书深入探讨了遥感影像在识别、区分以及从海量地球观测数据中提取有价值信息方面所面临的挑战与机遇，重点聚焦于地物分类与信息提取的最新理论、方法与技术。本书不包含合成孔径雷达（SAR）极化理论及应用的内容，而是将目光投向了更广泛的遥感数据类型和分析范式。 第一章 遥感数据多样性与预处理技术 遥感技术作为一种非接触式的地球表面观测手段，其数据来源日益多样化，包括光学、热红外、多光谱、高光谱以及微波（除SAR外）等多种传感器。本章首先对这些主流的遥感数据类型进行系统梳理，阐述其成像原理、光谱特征响应以及各自的优势与局限性。例如，光学影像能够捕捉地物表面的反射光谱，对植被、水体、土壤等有显著区分能力；热红外影像则反映地物的热辐射特性，可用于监测地表温度、火点等；多光谱与高光谱影像凭借其精细的光谱分辨率，能够揭示地物的细微光谱差异，为精细分类提供可能。 接着，本书详细介绍了遥感影像在进入分析阶段前所必须经历的预处理流程。这包括辐射定标、大气校正、几何校正（包括传感器畸变校正、地形引起的畸变校正）以及图像增强等关键步骤。辐射定标是将原始传感器记录的数字信号转化为具有物理意义的地表反射率或辐射亮度，是后续定量分析的基础。大气校正旨在消除大气对地表反射信号的影响，如散射和吸收，从而获取更接近真实的地表反射光谱。几何校正则确保影像的空间位置精度，使其能够与地理参照系进行精确匹配，并与其他空间数据进行叠置分析。图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化等，则用于改善影像的视觉质量，便于人工判读或后续的自动化分析。本书强调，扎实的预处理是实现准确地物分类与信息提取的前提。 第二章 传统地物分类方法回顾与分析 地物分类是遥感影像信息提取的核心任务之一，其目标是将影像中的像元按照其所代表的地物类别进行划分。本章回顾了在地物分类领域具有里程碑意义的传统方法，并对其原理、优缺点以及适用性进行了深入分析。 监督分类法： 本节重点介绍了最大似然法（MLC）、最小距离法、马氏距离法、谱聚类法以及支持向量机（SVM）等经典的监督分类算法。这些方法依赖于预先标记的训练样本（即已知地物的像元），通过学习样本的光谱特征来构建分类模型。本书详细讲解了最大似然法基于贝叶斯理论，假设各类别像元值服从特定概率分布的原理；对比分析了不同距离度量方法在度量像元与类别中心距离上的差异；并深入剖析了支持向量机在处理高维数据和非线性可分问题上的强大能力，包括核函数的选择与优化。 非监督分类法： 阐述了K-Means、ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）等非监督分类算法。这些方法无需用户提供训练样本，而是根据像元的光谱特征自动将影像划分为若干个簇，然后由用户解释这些簇所代表的地物类别。本章重点解析了K-Means算法的迭代优化过程，以及ISODATA在簇数量动态调整方面的优势。 面向对象分类法（OBIA）： 介绍了区别于像元级分类的面向对象分类方法。OBIA首先通过图像分割技术将连续的像元聚合成具有相似光谱和纹理特征的同质区域（对象），然后基于对象的特征（光谱、纹理、形状、空间关系等）进行分类。本书详细阐述了图像分割算法的多种策略，如多尺度分割、合并规则等，并分析了OBIA在克服像元级分类中“椒盐现象”方面的显著优势，尤其适用于高分辨率影像。 此外，本章还讨论了评价地物分类精度的方法，如混淆矩阵、总体精度、Kappa系数、用户精度和生产者精度等，并强调了样本质量和数量对分类结果准确性的重要影响。 第三章 新型地物分类与信息提取技术 随着计算机视觉、机器学习和深度学习技术的飞速发展，遥感地物分类与信息提取的方法正在经历一场深刻的变革。本章聚焦于这些新兴技术在遥感领域的应用。 机器学习算法的应用： 深入探讨了随机森林（Random Forest, RF）、梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）以及极端学习机（Extreme Learning Machine, ELM）等在遥感分类中的应用。RF以其良好的泛化能力、对噪声不敏感以及无需大量调参的特点，在遥感领域得到了广泛应用。GBDT通过迭代地训练弱学习器并逐步纠正前一轮的学习错误，能够构建出高性能的分类器。ELM则以其快速的训练速度和良好的泛化性能，为处理大规模遥感数据提供了新的可能。 深度学习方法在遥感分类中的突破： 本节是本书的重点之一，详细介绍了卷积神经网络（CNN）在地物分类中的强大潜力。从早期的多层感知机（MLP）到经典的LeNet、AlexNet，再到更先进的VGG、ResNet、Inception等网络结构，本书系统阐述了CNN如何通过多层卷积和池化操作自动学习图像的层次化特征，从而实现高精度地物识别。特别地，本书重点介绍了用于语义分割的深度学习模型，如全卷积网络（FCN）、U-Net、DeepLab系列等，它们能够直接输出与输入图像同等大小的像素级分类图，极大地提升了分类的精细度。 多源、多时相遥感数据融合与分类： 随着传感器技术的进步，获取多源（如光学、热红外、LiDAR等）和多时相（不同时间获取的同一区域影像）遥感数据已成为常态。本章探讨了如何有效地融合这些异构数据，以克服单一数据源的局限性，提取更全面、更准确的地物信息。融合策略包括数据级融合、特征级融合和决策级融合，并结合深度学习方法，例如利用多通道输入或注意力机制来学习不同传感器、不同时相数据之间的关联性。 特定地物信息提取： 除了大尺度的地物类型划分，本书还关注特定地物的精细信息提取，如城市建筑提取、道路网络识别、农作物类型识别与长势监测、水体边界提取与变化监测、土地覆盖/利用变化检测等。针对这些任务，本书介绍了一些专门的算法或模型，例如用于目标检测的Faster R-CNN、YOLO系列，用于变化检测的 Siamese Network 等，并结合遥感影像的时空特性进行分析。 第四章 遥感影像信息提取的挑战与未来发展趋势 尽管遥感技术和算法取得了长足的进步，但在地物分类与信息提取方面仍面临诸多挑战。本章对这些挑战进行梳理，并展望了未来的发展趋势。 数据挑战： 高分辨率遥感影像带来的“维度灾难”问题，即同谱特征的相似性和异谱特征的相似性（同物异谱和异物同谱现象）依然存在；复杂地表场景（如城市密集区、森林内部）的精确分类难度；云、雾、阴影等对影像质量的影响；以及大范围、高频次数据的处理与存储需求。 算法挑战： 模型的泛化能力不足，难以适应不同区域、不同传感器的数据；对小目标、细长目标（如道路）的检测能力有待提高；如何充分利用多源、多时相、多模态数据的互补信息；以及模型的可解释性问题，尤其是在深度学习模型中，理解模型做出决策的依据仍然是研究的难点。 应用挑战： 遥感数据分析结果与实际应用需求之间的衔接问题；如何构建标准化的遥感信息提取流程，以满足不同行业用户的需求；以及如何将遥感信息与GIS、大数据等技术进行更深入的融合，实现更智慧的应用。 展望未来，本书认为以下几个方向将成为遥感地物分类与信息提取的研究热点： 自监督与半监督学习： 降低对海量标注样本的依赖，提高模型在低资源环境下的性能。 图神经网络（GNN）在遥感影像分析中的应用： 利用GNN对影像中的空间上下文信息和地物间的关系进行建模，提高分类的准确性。 物理模型与深度学习的结合： 借助物理学原理指导深度学习模型的构建，提高模型对地物理化特性的理解能力。 实时、在线遥感信息处理： 结合高性能计算与边缘计算，实现对实时遥感数据的快速处理与分析。 跨学科融合： 加强遥感与其他学科（如地理学、生态学、社会科学、计算机科学）的交叉融合，推动遥感信息在更广泛领域的应用。 结论 本书通过对遥感影像地物分类与信息提取理论、方法和技术的系统梳理与深入分析，力图为广大遥感科研工作者、工程师以及相关领域的学生提供一本兼具理论深度与实践指导意义的参考书。我们相信，随着技术的不断发展和创新的涌现，遥感影像在揭示地球奥秘、服务社会发展方面的作用将愈发凸显。

评分☆☆☆☆☆

作为一名刚开始接触SAR领域的学生，我一直觉得SAR理论非常难懂，充满了各种陌生的名词和复杂的公式。这本《合成孔径雷达极化理论及应用》真的是我学习路上的“救星”！作者的讲解方式非常清晰，循序渐进，让我这个小白也能慢慢跟上思路。书的开头部分，用很形象的比喻解释了“极化”的概念，比如就像戴着不同颜色的眼镜看东西， SAR天线就像是发出不同“颜色”的光，而地物对这些“颜色”的反射能力不同，这就能区分出不同的物体。然后，书中慢慢深入到各种极化散射的数学模型，虽然一开始看到公式有点头大，但作者会一步步推导，并且解释每个公式的物理意义，比如为什么会出现HH、HV、VH、VV这样的组合，它们分别代表什么含义。我特别喜欢书中关于“后处理”的章节，它介绍了很多实用的SAR图像处理方法，像是去噪、地形校正、以及最重要的极化特征提取。我曾经试着用其他资料学习，但是总感觉抓不住重点，而这本书就像给我画了一张地图，让我知道SAR极化分析的各个环节应该怎么做。书中的图表也非常多，非常直观，看着图就能理解很多复杂的概念。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容简直太令人惊喜了！我一直对SAR（合成孔径雷达）这个领域充满好奇，但又觉得它高深莫测，不敢轻易下手。这本《合成孔径雷达极化理论及应用》却以一种非常接地气的方式，将那些复杂的理论概念娓娓道来。从最基础的电磁波传播原理讲起，到极化散射的各种模型，作者都用清晰的图示和生动的比喻来解释，让我这个初学者也能迅速抓住重点。尤其是关于极化分解的章节，原本以为会是枯燥的数学公式堆砌，没想到作者通过对不同地物目标散射特性的深入剖析，将抽象的数学分解变得直观易懂。我特别喜欢书中关于“目标分解”的讲解，它把SAR图像中复杂的极化信息分解成对目标散射机制更具物理意义的参数，这对于我们理解SAR图像背后的物理过程至关重要。读完这部分，再看SAR图像，感觉就像打开了新世界的大门，仿佛能“看见”地物表面的细微结构和散射特性。而且，书中列举了大量实际应用的案例，比如土壤湿度监测、植被类型识别、甚至是海冰监测，这些都让我对SAR技术在现实世界中的强大能力有了更深刻的认识。这本书真的不仅仅是理论的堆砌，更是一本实践指导手册，让我对接下来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

我是一名偏工程应用的技术人员，对于SAR数据处理和应用有着实际的需求。这本《合成孔径雷达极化理论及应用》在我看来，是一本非常实用的工具书。它将SAR极化的理论知识与实际的数据处理流程有机地结合起来。书中对于SAR系统成像原理、极化成像模式的介绍，让我对SAR数据的获取方式有了更清晰的认识。在理论部分，虽然也包含了一些必要的数学推导，但更多的是侧重于对概念的解释和理解，以及这些理论在实际应用中的意义。例如，关于目标散射矩阵的讲解，就清晰地阐述了不同极化分量之间的关系，以及它们如何反映地物的物理特性。我特别关注书中的数据处理章节，它详细介绍了SAR数据预处理的各个环节，包括去辐射定标、地形校正、以及重点的极化定标。这些步骤对于保证后续分析结果的准确性至关重要。书中对各种极化分解算法的介绍，也给出了具体的实现方法和参数选择建议，这对于我直接上手处理数据非常有帮助。此外，书中列举的多个典型应用案例，如森林覆盖监测、水体提取、土壤湿度估算等，都提供了详细的操作流程和结果分析，让我可以借鉴和参考，快速应用于自己的工作中，大大缩短了学习和摸索的时间。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的经验来看，要真正掌握SAR极化技术，理论功底的扎实是必不可少的，同时还需要大量的实践经验。《合成孔径雷达极化理论及应用》这本书在这两方面都做得相当出色。在理论方面，它系统地梳理了SAR极化的基本原理，从麦克斯韦方程组出发，到极化散射模型的建立，再到极化参数的计算，逻辑严谨，内容翔实。特别是对不同散射机制的深入分析，例如瑞利散射、米散射、几何光学散射等，以及它们在SAR极化回波中的表现，为理解地物的散射特性奠定了坚实的基础。书中对于极化分解的介绍，不仅涵盖了经典的Pauli分解、Cloude-Pottier分解，还对较新的分解方法进行了阐述，并对其物理含义进行了深入的解读。在应用方面，这本书的价值体现在它将抽象的理论与具体的应用场景紧密结合。书中提供了大量关于SAR极化数据在地物分类、环境监测、灾害评估等方面的实际案例，并详细介绍了数据预处理、特征提取、模型构建等关键步骤。这对于指导实际的SAR数据应用工作具有重要的参考价值。而且，书中还提及了一些新兴的SAR极化应用领域，如目标识别、地表形变监测等，展现了SAR极化技术广阔的应用前景。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在地球科学领域工作的研究人员，多年来一直关注着遥感技术的发展。SAR技术以其全天候、全天时的观测能力，在我的研究工作中扮演着越来越重要的角色。拿到这本《合成孔径雷达极化理论及应用》时，我本来就抱有很高的期望，而它确实没有让我失望。书中的理论部分非常扎实，深入探讨了SAR极化成像的物理基础，包括了电磁波与地物的相互作用机理，以及不同散射机制（如体散射、表面散射、双站散射等）的数学描述。尤其令我印象深刻的是关于目标散射矩阵和Mueller矩阵的推导和应用，这对于理解极化SAR数据的内在信息非常有帮助。书中对于各种极化分解方法的比较分析也十分到位，阐述了不同分解方法的优势和局限性，并给出了在不同应用场景下的适用性建议。我特别欣赏作者在“应用”部分的论述，它不仅仅停留在理论层面，而是将这些理论与实际的SAR数据处理和分析相结合，例如在不同地物（如农作物、森林、水体、城市建筑等）的极化回波特性分析，以及利用极化信息进行目标识别和分类。书中还涉及了一些前沿的SAR极化应用，例如极化干涉SAR（PolInSAR）在三维地物结构重构方面的潜力，这对我目前的科研项目非常有启发。