机载LiDAR系统原理与点云处理方法 电子与通信 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 煤炭工业出版社

ISBN：9787502058098

商品编码：29455215728

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	机载LiDAR系统原理与点云处理方法 电子与通信 书籍
作者：	李峰，刘文龙主编
定价：	32.0
出版社：	煤炭工业出版社
出版日期：
ISBN：	9787502058098
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开本：	小16开

内容简介

本书共13章，主要内容包括：机载LiDAR系统的发展与应用、机载LiDAR系统的原理、机载LiDAR点云的获取与处理、LAS格式与全波形、LiDAR点云结构与可视化、点云配准、点云滤波方法、详建筑物3D模型重建、道路网提取等。

《遥感影像数据融合技术研究》 内容简介： 在当今科技飞速发展的时代，遥感技术作为获取地球表面信息的重要手段，其应用范围日益广泛，涉及环境保护、资源管理、城市规划、灾害监测、农业生产等诸多领域。而遥感影像数据融合，作为提升遥感数据质量、丰富信息内涵、拓展应用领域的关键技术，更是吸引了无数研究者的目光。本书聚焦于遥感影像数据融合的理论基础、核心算法、关键技术以及前沿应用，旨在为广大遥感技术从业者、研究人员和相关领域的学生提供一本系统、深入的学习参考。 本书共分为十六章，从基础理论出发，逐步深入到复杂算法和实际应用。 第一章 遥感影像数据融合概述 本章将首先阐述遥感影像数据融合的定义、发展历程和重要意义。我们将探讨为什么需要进行数据融合，它能解决传统遥感影像分析中的哪些局限性，以及在现代信息社会中，数据融合如何扮演着越来越重要的角色。随后，我们将梳理不同类型遥感数据（如光学影像、雷达影像、高光谱影像、多模影像等）的特点及其融合的优势，为后续章节的学习奠定坚实的基础。 第二章 遥感影像数据基础理论 在本章中，我们将深入讲解支撑遥感影像数据融合的各项基础理论。这包括遥感影像的成像原理、几何畸变与校正、辐射畸变与校正、影像的像元特性、空间分辨率与光谱分辨率的概念及其相互关系。此外，我们还将探讨不同传感器获取的影像在辐射特性、几何关系以及数据格式上的差异，这些差异直接影响到数据融合的有效性和准确性。 第三章 遥感影像数据预处理技术 在进行数据融合之前，对原始遥感影像进行有效的预处理至关重要。本章将详细介绍一系列关键的预处理技术，包括图像配准（几何校正）、辐射校正、去噪、大气校正等。我们将重点讨论不同配准方法的原理、优缺点及适用场景，如基于特征点匹配、基于影像增强的配准等。对于辐射校正，我们将介绍不同的大气模型和辐射定标方法。此外，还会讲解常用的滤波算法以及它们在去除噪声方面的效果。 第四章 图像配准与几何校正 图像配准是数据融合的基础，它确保了不同来源的影像在空间上能够精确对应。本章将深入剖析多种图像配准算法，包括基于控制点的方法、基于特征的自动配准方法（如SIFT、SURF等特征点提取与匹配）以及基于区域的方法。我们将详细讲解配准的原理、步骤，并对各种方法的精度、鲁棒性和计算效率进行比较分析。同时，本章也将重点关注影像的几何校正，包括正射校正、地形影响的消除等，以实现不同影像间的精确空间对齐。 第五章 遥感影像的辐射校正与归一化 不同传感器、不同时间获取的遥感影像，其辐射值往往存在差异，这严重影响了数据融合的效果。本章将详细介绍遥感影像的辐射校正方法，包括绝对辐射定标和相对辐射定标。我们将探讨如何通过辐射定标将原始的DN值转化为地表反射率或亮度温度。此外，本章还将深入讲解影像的归一化技术，以消除由于传感器、成像几何和大气条件造成的辐射差异，使得不同影像能够进行有效的光谱信息叠加和分析。 第六章 基于像素级的数据融合算法 像素级数据融合是最基础也是最常用的数据融合方法之一。本章将详细介绍多种经典的像素级融合算法，包括： 强度调制（Intensity Modulation, IM）：介绍IM算法的原理，以及其在融合高空间分辨率全色影像与低空间分辨率多光谱影像中的应用。 成分替换（Component Substitution, CS）：详细讲解Gram-Schmidt（GS）、Principal Component Analysis（PCA）、IHS（Intensity-Hue-Saturation）等成分替换方法的原理、步骤和融合效果。我们将分析它们各自的优缺点，以及如何通过这些方法提升融合影像的空间分辨率和视觉效果。 多分辨率分析（Multi-resolution Analysis, MRA）：重点介绍基于小波变换、金字塔变换等方法的数据融合，阐述其如何从不同尺度上提取影像特征并进行有效融合。 其他像素级融合方法：如Brovey变换、CV（Cubic Convolution）变换等，并对其适用性进行讨论。 第七章 基于特征级的数据融合算法 与像素级融合不同，特征级融合是在提取出不同影像的特征信息后进行的。本章将重点介绍特征级数据融合的方法。这包括： 目标提取与匹配：介绍如何从不同影像中提取目标（如建筑物、道路、水体等）的形状、纹理、光谱特征，并进行匹配。 对象提取与融合：探讨基于面向对象分析（OBIA）的数据融合技术，如何先对影像进行对象分割，再对不同来源的对象进行属性匹配和融合。 属性融合：介绍如何将不同影像中提取的对象属性（如面积、周长、光谱指数、纹理特征等）进行融合，以获得更全面的对象描述。 多源特征融合：探讨如何融合不同类型特征（如形状、纹理、光谱、空间上下文等）以增强目标识别和分类的准确性。 第八章 基于决策级的数据融合算法 决策级融合是将来自不同传感器或处理阶段的分类结果进行融合，以获得更可靠的最终决策。本章将详细介绍决策级融合的原理和方法，包括： 基于统计学的融合方法：如贝叶斯定理、D-S证据理论等，介绍如何利用概率模型进行融合。 基于规则的融合方法：如专家系统、模糊逻辑等，介绍如何利用预定义的规则进行融合。 基于机器学习的融合方法：如投票机制、支持向量机（SVM）、神经网络等，介绍如何利用机器学习模型进行多源分类结果的融合。 精度评估：在本章中，也将讨论如何对不同融合方法的精度进行客观评估。 第九章 基于深度学习的数据融合技术 近年来，深度学习在遥感影像数据融合领域取得了显著进展。本章将深入探讨基于深度学习的数据融合方法，包括： 卷积神经网络（CNN）在融合中的应用：介绍如何设计CNN模型来直接从原始影像中学习融合特征，并实现端到端的融合。 生成对抗网络（GAN）在融合中的应用：探讨GAN如何生成逼真的融合影像，提升融合效果。 注意力机制（Attention Mechanism）在融合中的应用：介绍注意力机制如何帮助模型聚焦于影像中的关键区域和特征，从而提升融合效率和精度。 预训练模型与迁移学习：讲解如何利用预训练模型加速融合模型的设计和训练。 不同深度学习融合模型的比较与分析：对当前主流的深度学习融合模型进行梳理，并分析其在不同融合任务中的表现。 第十章 高光谱遥感影像融合 高光谱遥感影像蕴含了极其丰富的地物光谱信息，但其分辨率通常较低。本章将专门探讨高光谱影像与其他类型影像（如多光谱影像、全色影像）的融合问题。我们将介绍： 高光谱影像的特点与挑战：分析高光谱影像的“天逝性”（Hughes Phenomenon）等问题。 高光谱影像与其他影像的融合策略：如何通过融合提升高光谱影像的空间分辨率，或者如何利用高光谱影像的光谱信息丰富其他影像的分析结果。 谱空间与空间域融合方法：结合高光谱影像的独特光谱特性，设计相应的融合算法。 第十一章 多模态遥感影像数据融合 多模态遥感影像是指包含多种传感器类型（如光学、雷达、激光雷达、声纳等）获取的影像。本章将聚焦于多模态遥感影像数据融合，探讨如何有效地整合来自不同模态的数据，以获取更全面、更准确的地表信息。我们将讨论： 不同模态影像的特点与互补性：如光学影像的光谱信息丰富，而雷达影像不受云雨影响。 多模态影像的配准与校正：处理不同模态影像在坐标系统、几何形变上的差异。 多模态信息融合的挑战与解决方案：如异质性数据的整合、信息量的不平衡等。 第十二章 遥感影像融合在应用领域中的实践 本章将通过多个实际应用案例，展示遥感影像数据融合的强大能力。我们将深入分析数据融合在以下领域的具体应用： 土地覆盖/土地利用分类：如何通过融合提升分类精度和空间细节。 环境监测与污染监测：如水体富营养化监测、空气污染扩散模拟等。 城市规划与管理：如城市扩张监测、建筑物提取、道路网络分析等。 农业遥感：如作物长势监测、病虫害检测、产量估算等。 地质与矿产资源勘探：如地质构造解译、矿产异常区识别等。 灾害监测与评估：如洪水淹没范围提取、滑坡风险评估、森林火灾监测等。 第十三章 遥感影像融合的评价指标与方法 为了客观评价数据融合的效果，本章将详细介绍各种评价指标和方法。我们将讨论： 客观评价指标：如均方根误差（RMSE）、光谱角度相似度（SAS）、信噪比（SNR）、空间频率保持度等。 主观评价方法：如视觉质量评估，并探讨主观评价的局限性。 与原始影像和基准影像的比较：介绍如何通过对比来量化融合效果。 第十四章 遥感影像融合的挑战与前沿研究方向 尽管遥感影像数据融合取得了长足的进步，但仍面临诸多挑战。本章将探讨当前研究中存在的难点，并展望未来的发展方向，包括： 大规模、高时空分辨率遥感数据融合：如何处理海量数据，提升融合效率。 跨时空、跨模态的异构数据融合：如何有效融合不同时间、不同传感器获取的数据。 语义信息融合：如何将语义信息融入数据融合过程，提升信息解读的深度。 实时、智能的融合系统：开发面向实际应用的自动化、智能化的融合系统。 可解释性融合模型：提升深度学习融合模型的透明度和可信度。 第十五章 遥感影像融合相关软件与工具 为了方便读者实践，本章将介绍一些常用的遥感影像处理与数据融合相关的软件和工具，包括： 商业软件：如ENVI, ERDAS IMAGINE, ArcGIS等，及其在数据融合中的功能模块。 开源软件与库：如GDAL/OGR, QGIS, OpenCV, scikit-image, TensorFlow, PyTorch等，介绍它们在数据融合算法实现中的应用。 编程语言：如Python, MATLAB等，以及它们在遥感数据处理和算法开发中的优势。 第十六章 附录 附录部分将包含一些补充性内容，如常用的遥感术语解释、相关标准规范介绍，以及一些重要参考文献的推荐，为读者提供更全面的学习支持。 本书力求内容翔实，理论与实践相结合，既有对经典方法的深入剖析，也有对前沿技术的介绍。希望本书能够帮助读者全面掌握遥感影像数据融合的核心技术，并将其成功应用于实际的科学研究和工程实践中。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《机载LiDAR系统原理与点云处理方法》后，我最先被其严谨的学术风格和全面的内容覆盖所吸引。作为一名在通信领域摸爬滚打多年的工程师，我深知理论与实践相结合的重要性。这本书的书名本身就预示着它并非一本泛泛而谈的入门读物，而是深入挖掘LiDAR技术核心的学术专著。它从“机载LiDAR系统原理”这一基础入手，详细讲解了激光雷达工作的物理机制、系统组成、关键技术参数的意义以及不同测量模式的优劣，这对于理解LiDAR数据的形成过程至关重要。更让我惊喜的是，它没有止步于原理，而是将重点放在了“点云处理方法”上。这部分内容是LiDAR数据能够转化为有价值信息的核心环节。我期待书中能够详细介绍各种常用的点云处理算法，包括但不限于滤波、分割、分类、特征提取、配准、插值和曲面重建等。尤其是在通信领域，高精度三维模型的应用越来越广泛，例如用于通信基站选址、信号传播仿真等，而LiDAR点云正是构建这些模型的基础。这本书的内容，相信能够极大地提升我在处理和分析LiDAR点云数据方面的能力，为我在工作中解决实际问题提供有力的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对地理空间信息技术抱有极大热情的学习者，我一直在寻找能够系统性地解答我心中疑惑的著作。这本书的出现，无疑填补了我学习过程中一个重要的空白。它精确地指向了“机载LiDAR系统原理”这一核心，我非常期待能够从中了解到LiDAR系统的工作机制，从激光发射、反射到接收的整个物理过程，以及影响测量精度的各种因素。更吸引我的是，这本书还深入探讨了“点云处理方法”，这正是我在实际操作中常常遇到的瓶颈。如何有效地从海量的点云数据中提取我们所需的信息，如何进行数据清洗、分类、分割、特征提取，以及如何构建精细的三维模型，这些都是至关重要的技能。我相信，通过阅读这本书，我能够建立起一套扎实的LiDAR点云处理理论体系，并且能够理解各种算法的内在逻辑和适用场景。这对于我未来在数字城市建设、地形测绘、灾害监测等领域的研究和实践，都将具有不可估量的价值，我迫切希望能够通过这本书，解锁LiDAR技术在地理信息科学应用中的更多可能性。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的兴趣，源于我对新兴技术在实际工程应用中的潜力有着近乎痴迷的探索欲。作为一名在通信行业多年的技术从业者，我始终关注着能够提升我们工作效率、拓展服务范围的新技术。LiDAR技术，尤其是在航空航天领域的发展，一直让我心生好奇。这本书的题目“机载LiDAR系统原理与点云处理方法”恰恰击中了我关注的重点。我非常想了解，究竟是什么样的原理支撑着LiDAR系统如此精准地“看到”世界，尤其是激光是如何发射、如何与目标交互、如何被接收的。其次，点云作为这种交互的直接产物，其海量、无序的特性，处理起来必然有着独特的挑战。我期待书中能够详细解析各种点云数据的预处理和分析技术，比如如何从杂乱的点云中提取有用的信息，如何将原始点云转化为可供分析的模型，如何进行点云的配准和融合等。我设想，这些知识将对我们未来在城市规划、基础设施建设、甚至是自动驾驶等领域，构建高精度数字孪生世界提供关键的技术支持，而通信作为连接这一切的桥梁，也必将受益于这些精确的三维信息。

评分☆☆☆☆☆

最近刚入手一本关于机载LiDAR系统原理与点云处理的书籍，虽然还没来得及深入研读，但仅从目录和前言来看，它确实打开了我对这个领域新的认知大门。我一直对地理信息科学和遥感技术有着浓厚的兴趣，而LiDAR作为一种主动遥感技术，其高精度、高效率的特点尤其吸引我。这本书的书名非常直观，点出了核心内容——机载LiDAR系统的原理以及与之相关的点云数据处理方法。这对于我这样想要系统学习LiDAR技术，从最基础的光学原理、激光发射接收过程，到具体的平台集成、数据获取流程，再到最终的点云生成、后处理等各个环节都有一个全面了解的读者来说，无疑是极具价值的。我特别期待书中对不同LiDAR系统类型的介绍，比如测距原理、波长选择、扫描方式等，这些都会直接影响到最终获取的点云质量和应用效果。同时，对于点云处理部分，如噪声去除、地面点/非地面点分类、特征提取、三维重建等，这本书的详尽阐述，我相信能够帮助我建立起扎实的理论基础和实践能力，为我后续在科研或实际项目中的应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，无疑是对我长期以来在三维空间数据处理领域探索的一个重要里程碑。我一直致力于研究如何利用先进的遥感技术来构建和分析复杂的地理环境模型，而LiDAR技术以其独特的方式，能够快速、准确地获取地表的三维信息，在我看来，是实现这一目标的关键技术之一。书名“机载LiDAR系统原理与点云处理方法”精准地概括了这本书的核心价值。我非常期待书中能够系统地阐述机载LiDAR系统的各个组成部分，包括激光器、扫描仪、GPS/IMU、数据采集与记录系统等，以及它们是如何协同工作来捕捉三维空间信息的。更重要的是，点云数据作为LiDAR的原始输出，其后续的处理过程往往是决定最终应用效果的关键。我非常希望书中能够深入探讨各种点云预处理技术，如噪声滤波、数据去重、点云分割等，以及更高级的特征提取和分类方法，例如基于机器学习的点云分类技术。我相信，通过学习这本书，我能够更深刻地理解LiDAR数据的内在规律，掌握更有效的处理技巧，从而为我后续的研究工作提供坚实的理论指导和技术支持，尤其是在复杂地形环境下的三维建模和变化检测等方面。