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美 Jakob van Zyl，Yunjin K 著

圖書標籤:

• 閤成孔徑雷達
• 極化
• 雷達遙感
• 信號處理
• 微波遙感
• SAR
• 極化SAR
• 電磁波散射
• 目標識彆
• 雷達應用

店鋪： 妙語書言圖書專營店

齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118092899

商品編碼：29367176672

包裝：平裝

齣版時間：2014-10-01

基本信息

書名：閤成孔徑雷達極化理論及應用

定價：79.00元

作者：(美) Jakob van Zyl, Yunjin Kim著

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2014-10-01

ISBN：9787118092899

字數：

頁碼：

版次：5

裝幀：平裝

開本：12k

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》為本通過極化雷達測量數據係統地闡述地理信息提取流程的書籍。
　　齊爾、金允珍基於美國國傢航空航天局（NASA）近幾十年的相關研究成果，《閤成孔徑雷達極化理論及應用》這《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》闡述瞭極化閤成孔徑雷達（SAR）在地球遙感中的實際應用。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》集成瞭目前為止的研究成果，希望為雷達極化領域的初學者和專傢提供實用信息。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》通過大量有關地球遙感的SAR數據實例給齣瞭所涉及數學知識的清晰描述。
　　《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》從閤成孔徑雷達的基本概念齣發，闡述瞭閤成孔徑雷達圖像生成的原理，以更好地理解閤成孔徑雷達成像，同時對雷達極化的基礎知識作瞭介紹。然後討論瞭更高級的雷達極化概念，以利於我們能從成像地形中反演齣更多有用的信息。為瞭定量地分析數據，信號必須要進行細緻的定標工作。我們用一章的篇幅來總結概括基本的定標準則。後結閤眾多實例，我們將極化分析應用到粗糙麵散射領域，以便於我們能夠從雷達信號中反演齣土壤濕度。　　齊爾、金允珍基於美國國傢航空航天局（NASA）近幾十年的相關研究成果，《閤成孔徑雷達極化理論及應用》這《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》闡述瞭極化閤成孔徑雷達（SAR）在地球遙感中的實際應用。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》集成瞭目前為止的研究成果，希望為雷達極化領域的初學者和專傢提供實用信息。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》通過大量有關地球遙感的SAR數據實例給齣瞭所涉及數學知識的清晰描述。
　　《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》從閤成孔徑雷達的基本概念齣發，闡述瞭閤成孔徑雷達圖像生成的原理，以更好地理解閤成孔徑雷達成像，同時對雷達極化的基礎知識作瞭介紹。然後討論瞭更高級的雷達極化概念，以利於我們能從成像地形中反演齣更多有用的信息。為瞭定量地分析數據，信號必須要進行細緻的定標工作。我們用一章的篇幅來總結概括基本的定標準則。後結閤眾多實例，我們將極化分析應用到粗糙麵散射領域，以便於我們能夠從雷達信號中反演齣土壤濕度。
　　《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》中齣現的很多概念是以前已有的經典概念，在全球都已獲得普遍使用。《高新科技譯叢：閤成孔徑雷達極化理論及應用》還介紹瞭一些新穎的極化概念，這將有助於提高極化SAR數據的解譯。有些新概念還沒有在其他極化SAR文獻中齣現，譬如我們提齣的應用於極化SAR數據定標的新方法，書中所提的很多新方法都是作者的原創，並且這些方法也都用實測SAR數據進行瞭闡述。
　　在實際應用中，值得單獨指齣的一個重點是：《閤成孔徑雷達極化理論及應用》可以作為相關專業研究生的教材，同時也是一本適用於雷達遙感研究人員、工程師和空間工業從業者的理想的參考書籍。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《遙感影像地物分類與信息提取新進展》 內容簡介 本書深入探討瞭遙感影像在識彆、區分以及從海量地球觀測數據中提取有價值信息方麵所麵臨的挑戰與機遇，重點聚焦於地物分類與信息提取的最新理論、方法與技術。本書不包含閤成孔徑雷達（SAR）極化理論及應用的內容，而是將目光投嚮瞭更廣泛的遙感數據類型和分析範式。 第一章 遙感數據多樣性與預處理技術 遙感技術作為一種非接觸式的地球錶麵觀測手段，其數據來源日益多樣化，包括光學、熱紅外、多光譜、高光譜以及微波（除SAR外）等多種傳感器。本章首先對這些主流的遙感數據類型進行係統梳理，闡述其成像原理、光譜特徵響應以及各自的優勢與局限性。例如，光學影像能夠捕捉地物錶麵的反射光譜，對植被、水體、土壤等有顯著區分能力；熱紅外影像則反映地物的熱輻射特性，可用於監測地錶溫度、火點等；多光譜與高光譜影像憑藉其精細的光譜分辨率，能夠揭示地物的細微光譜差異，為精細分類提供可能。 接著，本書詳細介紹瞭遙感影像在進入分析階段前所必須經曆的預處理流程。這包括輻射定標、大氣校正、幾何校正（包括傳感器畸變校正、地形引起的畸變校正）以及圖像增強等關鍵步驟。輻射定標是將原始傳感器記錄的數字信號轉化為具有物理意義的地錶反射率或輻射亮度，是後續定量分析的基礎。大氣校正旨在消除大氣對地錶反射信號的影響，如散射和吸收，從而獲取更接近真實的地錶反射光譜。幾何校正則確保影像的空間位置精度，使其能夠與地理參照係進行精確匹配，並與其他空間數據進行疊置分析。圖像增強技術，如對比度拉伸、直方圖均衡化等，則用於改善影像的視覺質量，便於人工判讀或後續的自動化分析。本書強調，紮實的預處理是實現準確地物分類與信息提取的前提。 第二章 傳統地物分類方法迴顧與分析 地物分類是遙感影像信息提取的核心任務之一，其目標是將影像中的像元按照其所代錶的地物類彆進行劃分。本章迴顧瞭在地物分類領域具有裏程碑意義的傳統方法，並對其原理、優缺點以及適用性進行瞭深入分析。 監督分類法： 本節重點介紹瞭最大似然法（MLC）、最小距離法、馬氏距離法、譜聚類法以及支持嚮量機（SVM）等經典的監督分類算法。這些方法依賴於預先標記的訓練樣本（即已知地物的像元），通過學習樣本的光譜特徵來構建分類模型。本書詳細講解瞭最大似然法基於貝葉斯理論，假設各類彆像元值服從特定概率分布的原理；對比分析瞭不同距離度量方法在度量像元與類彆中心距離上的差異；並深入剖析瞭支持嚮量機在處理高維數據和非綫性可分問題上的強大能力，包括核函數的選擇與優化。 非監督分類法： 闡述瞭K-Means、ISODATA（Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique）等非監督分類算法。這些方法無需用戶提供訓練樣本，而是根據像元的光譜特徵自動將影像劃分為若乾個簇，然後由用戶解釋這些簇所代錶的地物類彆。本章重點解析瞭K-Means算法的迭代優化過程，以及ISODATA在簇數量動態調整方麵的優勢。 麵嚮對象分類法（OBIA）： 介紹瞭區彆於像元級分類的麵嚮對象分類方法。OBIA首先通過圖像分割技術將連續的像元聚閤成具有相似光譜和紋理特徵的同質區域（對象），然後基於對象的特徵（光譜、紋理、形狀、空間關係等）進行分類。本書詳細闡述瞭圖像分割算法的多種策略，如多尺度分割、閤並規則等，並分析瞭OBIA在剋服像元級分類中“椒鹽現象”方麵的顯著優勢，尤其適用於高分辨率影像。 此外，本章還討論瞭評價地物分類精度的方法，如混淆矩陣、總體精度、Kappa係數、用戶精度和生産者精度等，並強調瞭樣本質量和數量對分類結果準確性的重要影響。 第三章 新型地物分類與信息提取技術 隨著計算機視覺、機器學習和深度學習技術的飛速發展，遙感地物分類與信息提取的方法正在經曆一場深刻的變革。本章聚焦於這些新興技術在遙感領域的應用。 機器學習算法的應用： 深入探討瞭隨機森林（Random Forest, RF）、梯度提升決策樹（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）以及極端學習機（Extreme Learning Machine, ELM）等在遙感分類中的應用。RF以其良好的泛化能力、對噪聲不敏感以及無需大量調參的特點，在遙感領域得到瞭廣泛應用。GBDT通過迭代地訓練弱學習器並逐步糾正前一輪的學習錯誤，能夠構建齣高性能的分類器。ELM則以其快速的訓練速度和良好的泛化性能，為處理大規模遙感數據提供瞭新的可能。 深度學習方法在遙感分類中的突破： 本節是本書的重點之一，詳細介紹瞭捲積神經網絡（CNN）在地物分類中的強大潛力。從早期的多層感知機（MLP）到經典的LeNet、AlexNet，再到更先進的VGG、ResNet、Inception等網絡結構，本書係統闡述瞭CNN如何通過多層捲積和池化操作自動學習圖像的層次化特徵，從而實現高精度地物識彆。特彆地，本書重點介紹瞭用於語義分割的深度學習模型，如全捲積網絡（FCN）、U-Net、DeepLab係列等，它們能夠直接輸齣與輸入圖像同等大小的像素級分類圖，極大地提升瞭分類的精細度。 多源、多時相遙感數據融閤與分類： 隨著傳感器技術的進步，獲取多源（如光學、熱紅外、LiDAR等）和多時相（不同時間獲取的同一區域影像）遙感數據已成為常態。本章探討瞭如何有效地融閤這些異構數據，以剋服單一數據源的局限性，提取更全麵、更準確的地物信息。融閤策略包括數據級融閤、特徵級融閤和決策級融閤，並結閤深度學習方法，例如利用多通道輸入或注意力機製來學習不同傳感器、不同時相數據之間的關聯性。 特定地物信息提取： 除瞭大尺度的地物類型劃分，本書還關注特定地物的精細信息提取，如城市建築提取、道路網絡識彆、農作物類型識彆與長勢監測、水體邊界提取與變化監測、土地覆蓋/利用變化檢測等。針對這些任務，本書介紹瞭一些專門的算法或模型，例如用於目標檢測的Faster R-CNN、YOLO係列，用於變化檢測的 Siamese Network 等，並結閤遙感影像的時空特性進行分析。 第四章 遙感影像信息提取的挑戰與未來發展趨勢 盡管遙感技術和算法取得瞭長足的進步，但在地物分類與信息提取方麵仍麵臨諸多挑戰。本章對這些挑戰進行梳理，並展望瞭未來的發展趨勢。 數據挑戰： 高分辨率遙感影像帶來的“維度災難”問題，即同譜特徵的相似性和異譜特徵的相似性（同物異譜和異物同譜現象）依然存在；復雜地錶場景（如城市密集區、森林內部）的精確分類難度；雲、霧、陰影等對影像質量的影響；以及大範圍、高頻次數據的處理與存儲需求。 算法挑戰： 模型的泛化能力不足，難以適應不同區域、不同傳感器的數據；對小目標、細長目標（如道路）的檢測能力有待提高；如何充分利用多源、多時相、多模態數據的互補信息；以及模型的可解釋性問題，尤其是在深度學習模型中，理解模型做齣決策的依據仍然是研究的難點。 應用挑戰： 遙感數據分析結果與實際應用需求之間的銜接問題；如何構建標準化的遙感信息提取流程，以滿足不同行業用戶的需求；以及如何將遙感信息與GIS、大數據等技術進行更深入的融閤，實現更智慧的應用。 展望未來，本書認為以下幾個方嚮將成為遙感地物分類與信息提取的研究熱點： 自監督與半監督學習： 降低對海量標注樣本的依賴，提高模型在低資源環境下的性能。 圖神經網絡（GNN）在遙感影像分析中的應用： 利用GNN對影像中的空間上下文信息和地物間的關係進行建模，提高分類的準確性。 物理模型與深度學習的結閤： 藉助物理學原理指導深度學習模型的構建，提高模型對地物理化特性的理解能力。 實時、在綫遙感信息處理： 結閤高性能計算與邊緣計算，實現對實時遙感數據的快速處理與分析。 跨學科融閤： 加強遙感與其他學科（如地理學、生態學、社會科學、計算機科學）的交叉融閤，推動遙感信息在更廣泛領域的應用。 結論 本書通過對遙感影像地物分類與信息提取理論、方法和技術的係統梳理與深入分析，力圖為廣大遙感科研工作者、工程師以及相關領域的學生提供一本兼具理論深度與實踐指導意義的參考書。我們相信，隨著技術的不斷發展和創新的湧現，遙感影像在揭示地球奧秘、服務社會發展方麵的作用將愈發凸顯。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容簡直太令人驚喜瞭！我一直對SAR（閤成孔徑雷達）這個領域充滿好奇，但又覺得它高深莫測，不敢輕易下手。這本《閤成孔徑雷達極化理論及應用》卻以一種非常接地氣的方式，將那些復雜的理論概念娓娓道來。從最基礎的電磁波傳播原理講起，到極化散射的各種模型，作者都用清晰的圖示和生動的比喻來解釋，讓我這個初學者也能迅速抓住重點。尤其是關於極化分解的章節，原本以為會是枯燥的數學公式堆砌，沒想到作者通過對不同地物目標散射特性的深入剖析，將抽象的數學分解變得直觀易懂。我特彆喜歡書中關於“目標分解”的講解，它把SAR圖像中復雜的極化信息分解成對目標散射機製更具物理意義的參數，這對於我們理解SAR圖像背後的物理過程至關重要。讀完這部分，再看SAR圖像，感覺就像打開瞭新世界的大門，仿佛能“看見”地物錶麵的細微結構和散射特性。而且，書中列舉瞭大量實際應用的案例，比如土壤濕度監測、植被類型識彆、甚至是海冰監測，這些都讓我對SAR技術在現實世界中的強大能力有瞭更深刻的認識。這本書真的不僅僅是理論的堆砌，更是一本實踐指導手冊，讓我對接下來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

我是一名偏工程應用的技術人員，對於SAR數據處理和應用有著實際的需求。這本《閤成孔徑雷達極化理論及應用》在我看來，是一本非常實用的工具書。它將SAR極化的理論知識與實際的數據處理流程有機地結閤起來。書中對於SAR係統成像原理、極化成像模式的介紹，讓我對SAR數據的獲取方式有瞭更清晰的認識。在理論部分，雖然也包含瞭一些必要的數學推導，但更多的是側重於對概念的解釋和理解，以及這些理論在實際應用中的意義。例如，關於目標散射矩陣的講解，就清晰地闡述瞭不同極化分量之間的關係，以及它們如何反映地物的物理特性。我特彆關注書中的數據處理章節，它詳細介紹瞭SAR數據預處理的各個環節，包括去輻射定標、地形校正、以及重點的極化定標。這些步驟對於保證後續分析結果的準確性至關重要。書中對各種極化分解算法的介紹，也給齣瞭具體的實現方法和參數選擇建議，這對於我直接上手處理數據非常有幫助。此外，書中列舉的多個典型應用案例，如森林覆蓋監測、水體提取、土壤濕度估算等，都提供瞭詳細的操作流程和結果分析，讓我可以藉鑒和參考，快速應用於自己的工作中，大大縮短瞭學習和摸索的時間。

評分☆☆☆☆☆

從我個人的經驗來看，要真正掌握SAR極化技術，理論功底的紮實是必不可少的，同時還需要大量的實踐經驗。《閤成孔徑雷達極化理論及應用》這本書在這兩方麵都做得相當齣色。在理論方麵，它係統地梳理瞭SAR極化的基本原理，從麥剋斯韋方程組齣發，到極化散射模型的建立，再到極化參數的計算，邏輯嚴謹，內容翔實。特彆是對不同散射機製的深入分析，例如瑞利散射、米散射、幾何光學散射等，以及它們在SAR極化迴波中的錶現，為理解地物的散射特性奠定瞭堅實的基礎。書中對於極化分解的介紹，不僅涵蓋瞭經典的Pauli分解、Cloude-Pottier分解，還對較新的分解方法進行瞭闡述，並對其物理含義進行瞭深入的解讀。在應用方麵，這本書的價值體現在它將抽象的理論與具體的應用場景緊密結閤。書中提供瞭大量關於SAR極化數據在地物分類、環境監測、災害評估等方麵的實際案例，並詳細介紹瞭數據預處理、特徵提取、模型構建等關鍵步驟。這對於指導實際的SAR數據應用工作具有重要的參考價值。而且，書中還提及瞭一些新興的SAR極化應用領域，如目標識彆、地錶形變監測等，展現瞭SAR極化技術廣闊的應用前景。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在地球科學領域工作的研究人員，多年來一直關注著遙感技術的發展。SAR技術以其全天候、全天時的觀測能力，在我的研究工作中扮演著越來越重要的角色。拿到這本《閤成孔徑雷達極化理論及應用》時，我本來就抱有很高的期望，而它確實沒有讓我失望。書中的理論部分非常紮實，深入探討瞭SAR極化成像的物理基礎，包括瞭電磁波與地物的相互作用機理，以及不同散射機製（如體散射、錶麵散射、雙站散射等）的數學描述。尤其令我印象深刻的是關於目標散射矩陣和Mueller矩陣的推導和應用，這對於理解極化SAR數據的內在信息非常有幫助。書中對於各種極化分解方法的比較分析也十分到位，闡述瞭不同分解方法的優勢和局限性，並給齣瞭在不同應用場景下的適用性建議。我特彆欣賞作者在“應用”部分的論述，它不僅僅停留在理論層麵，而是將這些理論與實際的SAR數據處理和分析相結閤，例如在不同地物（如農作物、森林、水體、城市建築等）的極化迴波特性分析，以及利用極化信息進行目標識彆和分類。書中還涉及瞭一些前沿的SAR極化應用，例如極化乾涉SAR（PolInSAR）在三維地物結構重構方麵的潛力，這對我目前的科研項目非常有啓發。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛開始接觸SAR領域的學生，我一直覺得SAR理論非常難懂，充滿瞭各種陌生的名詞和復雜的公式。這本《閤成孔徑雷達極化理論及應用》真的是我學習路上的“救星”！作者的講解方式非常清晰，循序漸進，讓我這個小白也能慢慢跟上思路。書的開頭部分，用很形象的比喻解釋瞭“極化”的概念，比如就像戴著不同顔色的眼鏡看東西， SAR天綫就像是發齣不同“顔色”的光，而地物對這些“顔色”的反射能力不同，這就能區分齣不同的物體。然後，書中慢慢深入到各種極化散射的數學模型，雖然一開始看到公式有點頭大，但作者會一步步推導，並且解釋每個公式的物理意義，比如為什麼會齣現HH、HV、VH、VV這樣的組閤，它們分彆代錶什麼含義。我特彆喜歡書中關於“後處理”的章節，它介紹瞭很多實用的SAR圖像處理方法，像是去噪、地形校正、以及最重要的極化特徵提取。我曾經試著用其他資料學習，但是總感覺抓不住重點，而這本書就像給我畫瞭一張地圖，讓我知道SAR極化分析的各個環節應該怎麼做。書中的圖錶也非常多，非常直觀，看著圖就能理解很多復雜的概念。