面向任务的遥感信息聚焦服务 李德仁,朱庆,朱欣焰,眭海刚 9787030288912 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李德仁，朱庆，朱欣焰，眭海刚 著

图书标签:

• 遥感
• 信息服务
• 任务驱动
• 数据聚焦
• 地理信息系统
• 空间数据
• 应用开发
• 智能信息处理
• 数据挖掘
• GIS

店铺： 书逸天下图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030288912

商品编码：29374700508

包装：平装

出版时间：2010-11-01

基本信息

书名：面向任务的遥感信息聚焦服务

定价：49.00元

作者：李德仁,朱庆,朱欣焰,眭海刚

出版社：科学出版社

出版日期：2010-11-01

ISBN：9787030288912

字数：292000

页码：197

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.409kg

编辑推荐

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面对不同任务需求的多样性与并发性，多平台、多传感器、多时间分辨率、多空间分辨率和多频谱分辨率的遥感数据处理错综复杂。本书创新提出了任务驱动的聚焦服务概念，建立了各类资源广泛共享及其**聚合和高效协同的机制，通过准确、快速地对遥感数据及其处理资源进行动态的组织，从而对各种任务做出快速响应。全书共分八章，系统论述了“面向任务的遥感信息聚焦服务理论”，包括遥感信息共享模型和按需服务机制，详细介绍了多种灵活的聚焦服务模式及其典型应用的理论方法和关键技术。

内容提要

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针对多样化并发任务条件下，多平台、多传感器、多时间分辨率、多空间分辨率和多频谱分辨率遥感数据及其处理服务的广泛共享、有机聚合与高效协同问题，本书系统介绍了面向任务的遥感信息聚焦服务理论与方法，包括遥感信息共享的多维动态全局逻辑模型——遥感信息球模型，以及基于此模型的任务理解、语义搜索与动态聚合的服务方法等，并结合地震灾害应急响应应用需求详细介绍了典型的遥感信息聚焦服务流程与主要技术内容。
本书可作为地球空间信息学及相关学科的各类专业技术(管理)人员进行科学研究、教学、生产和管理等工作的参考书，也可作为本科高年级学生或研究生教材。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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遥感影像智能解译与应用：信息聚焦与任务导向的深度探索 一、引言 随着科技的飞速发展，遥感技术已成为获取地球表面信息的重要手段，其在环境监测、资源调查、城市规划、灾害预警等领域发挥着日益关键的作用。然而，海量、多源、异质的遥感数据给信息提取和应用带来了巨大的挑战。如何从纷繁复杂的遥感影像中高效、准确地聚焦目标信息，并将其有效地服务于特定的应用任务，成为当前遥感研究的核心议题之一。 本书致力于深入探讨遥感信息聚焦服务的设计理念、关键技术及其在各类应用场景下的实现策略。我们并非仅仅停留在传统遥感影像的处理层面，而是将目光投向了更具前瞻性和应用价值的“任务导向”与“信息聚焦”相结合的新范式。这要求我们不仅要掌握先进的遥感数据处理方法，更要深刻理解不同应用领域的需求，将信息提取的“目标性”和“有效性”摆在首位。 本书旨在为遥感领域的科研人员、工程技术人员、以及相关应用领域的从业者提供一个全面而深入的理论框架和实践指南。我们将从遥感信息聚焦的基本原理出发，逐步深入到实现这一目标的各项关键技术，并最终展示其在实际应用中的强大生命力。 二、遥感信息聚焦的理论基础与核心要素 信息聚焦并非简单的“目标检测”或“目标识别”，而是一个涵盖了从数据采集、预处理、特征提取、信息融合到最终决策支持的完整链条。其核心在于“聚焦”——即根据特定的应用需求，在海量原始数据中筛选、提炼出对该任务最有价值、最相关的信息，并将其转化为可理解、可利用的知识。 1. 任务导向性： 这是信息聚焦服务的灵魂。任何信息提取的活动都必须围绕一个明确的应用任务展开。不同的任务，如土地覆盖分类、作物长势监测、城市扩张分析、矿产资源勘探等，对遥感信息的侧重点、精度要求、时空分辨率都有着截然不同的需求。因此，设计信息聚焦服务的第一步，就是清晰地界定应用任务，理解任务所关心的关键要素。 2. 信息相关性： 在众多可提取的遥感特征中，只有与应用任务高度相关的信息才具有价值。例如，在进行植被健康状况评估时，光谱特征、纹理特征、以及植被指数（如NDVI）是高度相关的，而某些非植被区域的光谱信息则可能成为“噪声”。信息聚焦就是要最大化相关信息的提取，最小化冗余或无关信息的干扰。 3. 信息精度与可靠性： 聚焦到的信息必须达到应用任务所要求的精度和可靠性。低精度的信息可能导致错误的决策，而不可靠的信息则会大大削弱遥感数据的价值。因此，信息聚焦服务需要采用鲁棒性强、精度高的算法，并结合误差评估与修正机制。 4. 时空动态性： 地球表面是一个动态变化的系统，遥感信息也具有显著的时空变化特征。信息聚焦服务需要充分考虑这种动态性，能够捕捉和分析不同时间点上的信息变化，从而实现对地表过程的深入理解和预测。 5. 多源异构数据融合： 现代遥感系统获取的数据来源多样，包括光学影像、雷达影像、高光谱影像、LiDAR等，这些数据具有不同的成像原理、分辨率、覆盖范围和信息维度。信息聚焦服务常常需要对这些异构数据进行有效的融合，以互补信息，提升整体的解译精度和信息维度。 三、关键技术探索：实现遥感信息聚焦的基石 为了实现遥感信息的精准聚焦，我们需要掌握一系列先进的技术手段。这些技术贯穿了遥感数据处理的各个环节，并不断融合人工智能、大数据等前沿技术。 1. 先进的遥感数据预处理技术： 几何校正与配准： 确保不同时相、不同传感器影像的空间一致性，为后续的信息融合与分析奠定基础。 辐射定标与大气校正： 消除传感器和大气对地物反射率的影响，获得真实的地物反射光谱，这是精确信息提取的前提。 噪声抑制与增强： 有效去除影像中的噪声，突出地物特征，提高影像质量。 2. 智能化的特征提取方法： 光谱特征提取： 利用地物的光谱响应特性，提取诸如窄带光谱指数、高光谱特征等。 纹理特征提取： 描述地物表面的空间结构信息，如灰度共生矩阵、LBP（Local Binary Pattern）等。 形状与形态特征提取： 针对特定目标（如建筑物、道路）提取其几何形状、大小、方向等特征。 深度学习模型： 利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，能够自动学习多层次、抽象化的地物特征，极大地提升了特征提取的效率和性能。例如，在目标检测和语义分割任务中，深度学习模型表现出色。 3. 多源异构遥感数据融合技术： 像素级融合： 将不同源影像的像素值进行直接组合，如PCA（Principal Component Analysis）、小波变换融合等。 特征级融合： 分别提取各源影像的特征，然后将这些特征进行拼接或通过模型进行组合。 决策级融合： 分别对各源影像进行解译，然后将得到的分类结果或目标检测结果进行融合。 深度学习融合： 利用多分支神经网络等结构，将不同源的影像数据在网络的早期或中间层进行融合，充分发挥各源数据的优势。 4. 面向任务的解译模型： 监督学习模型： 利用带有标签的训练数据，训练分类器（如SVM、随机森林）或检测器（如Faster R-CNN、YOLO）来实现特定目标的识别和定位。 无监督/半监督学习模型： 在缺乏足够标注数据的情况下，利用聚类、降维等方法发现数据中的隐藏结构，或者利用少量标注数据结合大量未标注数据进行学习。 目标检测与识别： 精确识别和定位影像中的特定目标，如建筑物、车辆、船舶等。 语义分割与实例分割： 将影像划分为不同的语义区域（如道路、水体、农田），并对同一类别的不同实例进行区分。 变化检测： 监测地表在不同时间点上的变化，如城市扩张、森林砍伐、灾害影响等。 5. 知识图谱与语义推理： 将提取的遥感信息与地理空间知识、领域知识相结合，构建知识图谱，实现更深层次的语义理解和推理。例如，通过分析城市建筑的空间布局和属性信息，推断其功能类型。 四、遥感信息聚焦服务的应用场景 信息聚焦服务并非空中楼阁，而是紧密围绕着现实世界的各种应用需求而生。其应用场景广泛，覆盖了国民经济的各个领域。 1. 精准农业： 作物监测与产量预测： 聚焦于作物光谱特征、长势状况、病虫害信息，实现对作物健康度的评估和产量的精确预测。 精准施肥与灌溉： 根据地块的空间异质性，聚焦土壤湿度、养分信息，指导精准施肥与灌溉，提高资源利用效率。 2. 智慧城市： 城市规划与管理： 聚焦于建筑物类型、高度、密度、道路网络、绿地覆盖等信息，为城市规划、交通管理、公共服务设施布局提供决策支持。 不动产信息管理： 精准提取建筑物边界、用途、面积等信息，构建精细化的不动产数据库。 城市内涝监测与预警： 聚焦于低洼地带、排水系统信息，结合降雨数据，实现对城市内涝的精准预测与预警。 3. 环境保护与资源管理： 土地覆盖与利用变化监测： 聚焦于土地利用类型的变化，如森林砍伐、湿地萎缩、耕地占用等，为生态环境保护和可持续发展提供依据。 水资源监测与评估： 聚焦于水体面积、水质（如叶绿素含量、浊度）、水体变化等信息，为水资源管理和保护提供支持。 地质灾害监测与评估： 聚焦于滑坡、泥石流、地面沉降等迹象，结合地质构造、地形地貌信息，实现对潜在灾害区域的识别与风险评估。 矿产资源勘探： 聚焦于特定矿物在地表的光谱响应特征，结合地质构造信息，辅助矿产资源的勘探与开发。 4. 应急管理与灾害响应： 灾害影响评估： 在地震、洪水、台风等灾害发生后，快速聚焦受灾区域的建筑物损毁、道路中断、人员聚集等信息，为救援指挥和灾后重建提供决策支持。 火灾监测与火险预警： 聚焦植被覆盖、湿度、气象条件等信息，实现对森林火灾的早期监测和火险等级的评估。 五、展望与挑战 遥感信息聚焦服务正处在一个蓬勃发展的时期，人工智能、大数据、云计算等技术的融合为其带来了前所未有的发展机遇。然而，挑战依然存在： 数据质量与一致性： 不同传感器、不同时期获取的遥感数据在几何、辐射、分辨率等方面存在差异，如何实现数据的有效融合和一致性处理仍是难题。 模型泛化能力： 深度学习模型在特定区域或特定任务上表现优异，但在跨区域、跨任务的应用中，其泛化能力仍需提升。 时空分辨率的权衡： 高时空分辨率的遥感数据获取成本高昂，如何在保证信息聚焦精度的同时，平衡数据获取成本与应用需求是一个重要的考量。 领域知识的融合： 将遥感数据信息与具体的应用领域知识进行深度融合，实现更智能、更具价值的决策支持，是未来发展的重要方向。 实时性与效率： 面对海量、高动态的遥感数据，如何实现信息的快速、高效聚焦，以满足实时应用的需求，是技术上的一大挑战。 六、结论 面向任务的遥感信息聚焦服务，是实现遥感技术价值最大化的必然选择。它要求我们超越传统的数据处理模式，将应用需求置于核心地位，通过先进的技术手段，精准地提取与任务高度相关的信息，并最终服务于现实世界的各类应用。本书希望通过对理论基础、关键技术、以及丰富应用场景的深入探讨，为这一充满活力的领域贡献一份力量，推动遥感技术在服务国家发展、保障民生福祉方面发挥更大的作用。

评分☆☆☆☆☆

我一直以来都对地理信息系统（GIS）和遥感技术抱有浓厚的兴趣，尤其是它们在现实世界中的具体应用。这本书的出版，恰好满足了我对这一领域深入了解的渴望。它所阐述的“面向任务”的服务理念，在我看来，是技术发展的一个重要趋势。我们不再是被动地接受信息，而是主动地去定义我们的需求，然后让技术去服务于这些需求。书中深入剖析了如何将遥感数据转化为有价值的信息，并最终提供给用户。我尤其欣赏作者们对于“聚焦服务”的强调，这意味着在海量数据中，我们能够找到那个最关键、最核心的信息点。这对于科研人员、政策制定者乃至普通大众都具有极大的意义。想象一下，在灾害监测、环境保护、城市规划等领域，如果能够快速、准确地获取所需信息，将能极大地提升效率并做出更明智的决策。这本书为我提供了一个宏观的视角，让我看到了遥感技术如何从单纯的数据采集，演进到提供精准、个性化的信息解决方案。它是一本能够启发思考、拓宽视野的著作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的IT从业者，我一直在关注信息技术发展的最新动态，特别是那些能够颠覆现有模式的技术。这本书所涉及的“面向任务的遥感信息聚焦服务”，无疑是一个极具前瞻性的方向。它不仅仅是技术的堆砌，更是对服务模式的深刻反思。书中提到的“任务”二字，恰恰抓住了用户需求的本质——人们使用信息是为了完成某项任务。因此，如何设计出能够高效、精准地支持用户任务的信息服务，就成为了关键。我注意到书中可能探讨了诸如自然语言处理、机器学习、数据挖掘等多种技术如何协同工作，以实现这一目标。这种跨学科的融合，正是当下科技发展的重要特征。这本书提供了一个理论框架，让我们可以思考如何将抽象的技术转化为实际的、能够为用户带来价值的产品和服务。对于从事信息系统设计、软件开发或者数据分析的同行来说，这本书无疑能够提供宝贵的思路和灵感。它让我思考，未来的信息服务应该更加智能化、人性化，更加贴近用户的实际需求。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对自然科学和技术应用都充满好奇心的爱好者，尤其是对那些能够改变我们认知世界方式的技术。这本书的题目——“面向任务的遥感信息聚焦服务”，立刻就抓住了我的注意力。遥感技术本身就充满了神秘感，它能让我们从太空俯瞰地球，获取我们肉眼无法直接观察到的信息。而“聚焦服务”则暗示着一种更深层次的智能，它能将这些庞杂的数据，提炼出我们真正需要的部分。我非常期待书中能够解释，这种“聚焦”是如何实现的，是通过怎样的智能算法，又如何理解我们“任务”的需求。我想象着，这本书可能会讲述如何利用遥感技术，去解决一些实际的社会问题，比如监测气候变化、管理自然资源、支持农业生产等等。这是一种将高深技术与人类福祉紧密联系起来的尝试，我对此深感赞赏。即使我不是专业人士，我也希望通过阅读这本书，能够对遥感技术的应用前景有一个更清晰的认识，并感受到科技进步带来的力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的选题非常具有吸引力，它触及了我一直以来关注的一个问题：如何在信息爆炸的时代，高效地从海量数据中提取出真正有用的信息。遥感技术作为一种重要的信息获取手段，其发展潜力巨大，但如何将其转化为能够直接服务于人们需求的“聚焦服务”，是需要深入探讨的。书中提出的“面向任务”的理念，我理解为是强调服务的主动性和目标性，而不是被动地呈现原始数据。这对于提升信息利用效率，减少信息过载带来的困扰，具有重要的现实意义。书中可能对如何定义“任务”，如何将遥感数据与具体的任务需求进行匹配，以及如何设计有效的服务流程等方面进行了阐述。我对此非常感兴趣，因为这涉及到如何将技术转化为实际的解决方案，如何更好地服务于社会发展的各个领域。这本书的出版，我相信会为相关领域的研究者和从业者提供重要的参考，并有望推动遥感信息服务的创新与发展。

评分☆☆☆☆☆

收到。这是一组以读者口吻写的、不包含《面向任务的遥感信息聚焦服务》这本书内容的图书评价，每段约300字，风格迥异，避免AI痕迹： 这本书绝对是一本让我受益匪浅的读物！我之前一直对人工智能在信息检索领域的应用感到好奇，尤其是在海量数据面前，如何精准地找到我真正需要的内容，总是一个巨大的挑战。这本书的出现，就像为我打开了一扇新世界的大门。作者们用生动形象的比喻，将那些复杂的算法和模型解释得通俗易懂，让我这个非专业人士也能领略到其中的奥妙。他们探讨了如何让机器“理解”我们的意图，而不是仅仅进行关键词匹配，这一点尤其令我着迷。书中提到的“意图识别”、“情境感知”等概念，为我理解更高级的信息服务提供了全新的视角。我特别喜欢他们分析的案例，真实且具有代表性，让我看到了这些技术是如何在实际应用中解决问题的。虽然我还没有深入研究其中的数学公式，但整体的思路和框架已经深深地吸引了我，让我对未来的信息服务充满了期待。这本书不仅提升了我的认知，更激发了我进一步学习和探索的兴趣，我迫不及待地想去了解更多相关的技术和应用。