機載LiDAR係統原理與點雲處理方法 電子與通信 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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齣版社： 煤炭工業齣版社

ISBN：9787502058098

商品編碼：29455215728

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	機載LiDAR係統原理與點雲處理方法 電子與通信 書籍
作者：	李峰，劉文龍主編
定價：	32.0
齣版社：	煤炭工業齣版社
齣版日期：
ISBN：	9787502058098
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裝幀：
開本：	小16開

內容簡介

本書共13章，主要內容包括：機載LiDAR係統的發展與應用、機載LiDAR係統的原理、機載LiDAR點雲的獲取與處理、LAS格式與全波形、LiDAR點雲結構與可視化、點雲配準、點雲濾波方法、詳建築物3D模型重建、道路網提取等。

《遙感影像數據融閤技術研究》 內容簡介： 在當今科技飛速發展的時代，遙感技術作為獲取地球錶麵信息的重要手段，其應用範圍日益廣泛，涉及環境保護、資源管理、城市規劃、災害監測、農業生産等諸多領域。而遙感影像數據融閤，作為提升遙感數據質量、豐富信息內涵、拓展應用領域的關鍵技術，更是吸引瞭無數研究者的目光。本書聚焦於遙感影像數據融閤的理論基礎、核心算法、關鍵技術以及前沿應用，旨在為廣大遙感技術從業者、研究人員和相關領域的學生提供一本係統、深入的學習參考。 本書共分為十六章，從基礎理論齣發，逐步深入到復雜算法和實際應用。 第一章 遙感影像數據融閤概述 本章將首先闡述遙感影像數據融閤的定義、發展曆程和重要意義。我們將探討為什麼需要進行數據融閤，它能解決傳統遙感影像分析中的哪些局限性，以及在現代信息社會中，數據融閤如何扮演著越來越重要的角色。隨後，我們將梳理不同類型遙感數據（如光學影像、雷達影像、高光譜影像、多模影像等）的特點及其融閤的優勢，為後續章節的學習奠定堅實的基礎。 第二章 遙感影像數據基礎理論 在本章中，我們將深入講解支撐遙感影像數據融閤的各項基礎理論。這包括遙感影像的成像原理、幾何畸變與校正、輻射畸變與校正、影像的像元特性、空間分辨率與光譜分辨率的概念及其相互關係。此外，我們還將探討不同傳感器獲取的影像在輻射特性、幾何關係以及數據格式上的差異，這些差異直接影響到數據融閤的有效性和準確性。 第三章 遙感影像數據預處理技術 在進行數據融閤之前，對原始遙感影像進行有效的預處理至關重要。本章將詳細介紹一係列關鍵的預處理技術，包括圖像配準（幾何校正）、輻射校正、去噪、大氣校正等。我們將重點討論不同配準方法的原理、優缺點及適用場景，如基於特徵點匹配、基於影像增強的配準等。對於輻射校正，我們將介紹不同的大氣模型和輻射定標方法。此外，還會講解常用的濾波算法以及它們在去除噪聲方麵的效果。 第四章 圖像配準與幾何校正 圖像配準是數據融閤的基礎，它確保瞭不同來源的影像在空間上能夠精確對應。本章將深入剖析多種圖像配準算法，包括基於控製點的方法、基於特徵的自動配準方法（如SIFT、SURF等特徵點提取與匹配）以及基於區域的方法。我們將詳細講解配準的原理、步驟，並對各種方法的精度、魯棒性和計算效率進行比較分析。同時，本章也將重點關注影像的幾何校正，包括正射校正、地形影響的消除等，以實現不同影像間的精確空間對齊。 第五章 遙感影像的輻射校正與歸一化 不同傳感器、不同時間獲取的遙感影像，其輻射值往往存在差異，這嚴重影響瞭數據融閤的效果。本章將詳細介紹遙感影像的輻射校正方法，包括絕對輻射定標和相對輻射定標。我們將探討如何通過輻射定標將原始的DN值轉化為地錶反射率或亮度溫度。此外，本章還將深入講解影像的歸一化技術，以消除由於傳感器、成像幾何和大氣條件造成的輻射差異，使得不同影像能夠進行有效的光譜信息疊加和分析。 第六章 基於像素級的數據融閤算法 像素級數據融閤是最基礎也是最常用的數據融閤方法之一。本章將詳細介紹多種經典的像素級融閤算法，包括： 強度調製（Intensity Modulation, IM）：介紹IM算法的原理，以及其在融閤高空間分辨率全色影像與低空間分辨率多光譜影像中的應用。 成分替換（Component Substitution, CS）：詳細講解Gram-Schmidt（GS）、Principal Component Analysis（PCA）、IHS（Intensity-Hue-Saturation）等成分替換方法的原理、步驟和融閤效果。我們將分析它們各自的優缺點，以及如何通過這些方法提升融閤影像的空間分辨率和視覺效果。 多分辨率分析（Multi-resolution Analysis, MRA）：重點介紹基於小波變換、金字塔變換等方法的數據融閤，闡述其如何從不同尺度上提取影像特徵並進行有效融閤。 其他像素級融閤方法：如Brovey變換、CV（Cubic Convolution）變換等，並對其適用性進行討論。 第七章 基於特徵級的數據融閤算法 與像素級融閤不同，特徵級融閤是在提取齣不同影像的特徵信息後進行的。本章將重點介紹特徵級數據融閤的方法。這包括： 目標提取與匹配：介紹如何從不同影像中提取目標（如建築物、道路、水體等）的形狀、紋理、光譜特徵，並進行匹配。 對象提取與融閤：探討基於麵嚮對象分析（OBIA）的數據融閤技術，如何先對影像進行對象分割，再對不同來源的對象進行屬性匹配和融閤。 屬性融閤：介紹如何將不同影像中提取的對象屬性（如麵積、周長、光譜指數、紋理特徵等）進行融閤，以獲得更全麵的對象描述。 多源特徵融閤：探討如何融閤不同類型特徵（如形狀、紋理、光譜、空間上下文等）以增強目標識彆和分類的準確性。 第八章 基於決策級的數據融閤算法 決策級融閤是將來自不同傳感器或處理階段的分類結果進行融閤，以獲得更可靠的最終決策。本章將詳細介紹決策級融閤的原理和方法，包括： 基於統計學的融閤方法：如貝葉斯定理、D-S證據理論等，介紹如何利用概率模型進行融閤。 基於規則的融閤方法：如專傢係統、模糊邏輯等，介紹如何利用預定義的規則進行融閤。 基於機器學習的融閤方法：如投票機製、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等，介紹如何利用機器學習模型進行多源分類結果的融閤。 精度評估：在本章中，也將討論如何對不同融閤方法的精度進行客觀評估。 第九章 基於深度學習的數據融閤技術 近年來，深度學習在遙感影像數據融閤領域取得瞭顯著進展。本章將深入探討基於深度學習的數據融閤方法，包括： 捲積神經網絡（CNN）在融閤中的應用：介紹如何設計CNN模型來直接從原始影像中學習融閤特徵，並實現端到端的融閤。 生成對抗網絡（GAN）在融閤中的應用：探討GAN如何生成逼真的融閤影像，提升融閤效果。 注意力機製（Attention Mechanism）在融閤中的應用：介紹注意力機製如何幫助模型聚焦於影像中的關鍵區域和特徵，從而提升融閤效率和精度。 預訓練模型與遷移學習：講解如何利用預訓練模型加速融閤模型的設計和訓練。 不同深度學習融閤模型的比較與分析：對當前主流的深度學習融閤模型進行梳理，並分析其在不同融閤任務中的錶現。 第十章 高光譜遙感影像融閤 高光譜遙感影像蘊含瞭極其豐富的地物光譜信息，但其分辨率通常較低。本章將專門探討高光譜影像與其他類型影像（如多光譜影像、全色影像）的融閤問題。我們將介紹： 高光譜影像的特點與挑戰：分析高光譜影像的“天逝性”（Hughes Phenomenon）等問題。 高光譜影像與其他影像的融閤策略：如何通過融閤提升高光譜影像的空間分辨率，或者如何利用高光譜影像的光譜信息豐富其他影像的分析結果。 譜空間與空間域融閤方法：結閤高光譜影像的獨特光譜特性，設計相應的融閤算法。 第十一章 多模態遙感影像數據融閤 多模態遙感影像是指包含多種傳感器類型（如光學、雷達、激光雷達、聲納等）獲取的影像。本章將聚焦於多模態遙感影像數據融閤，探討如何有效地整閤來自不同模態的數據，以獲取更全麵、更準確的地錶信息。我們將討論： 不同模態影像的特點與互補性：如光學影像的光譜信息豐富，而雷達影像不受雲雨影響。 多模態影像的配準與校正：處理不同模態影像在坐標係統、幾何形變上的差異。 多模態信息融閤的挑戰與解決方案：如異質性數據的整閤、信息量的不平衡等。 第十二章 遙感影像融閤在應用領域中的實踐 本章將通過多個實際應用案例，展示遙感影像數據融閤的強大能力。我們將深入分析數據融閤在以下領域的具體應用： 土地覆蓋/土地利用分類：如何通過融閤提升分類精度和空間細節。 環境監測與汙染監測：如水體富營養化監測、空氣汙染擴散模擬等。 城市規劃與管理：如城市擴張監測、建築物提取、道路網絡分析等。 農業遙感：如作物長勢監測、病蟲害檢測、産量估算等。 地質與礦産資源勘探：如地質構造解譯、礦産異常區識彆等。 災害監測與評估：如洪水淹沒範圍提取、滑坡風險評估、森林火災監測等。 第十三章 遙感影像融閤的評價指標與方法 為瞭客觀評價數據融閤的效果，本章將詳細介紹各種評價指標和方法。我們將討論： 客觀評價指標：如均方根誤差（RMSE）、光譜角度相似度（SAS）、信噪比（SNR）、空間頻率保持度等。 主觀評價方法：如視覺質量評估，並探討主觀評價的局限性。 與原始影像和基準影像的比較：介紹如何通過對比來量化融閤效果。 第十四章 遙感影像融閤的挑戰與前沿研究方嚮 盡管遙感影像數據融閤取得瞭長足的進步，但仍麵臨諸多挑戰。本章將探討當前研究中存在的難點，並展望未來的發展方嚮，包括： 大規模、高時空分辨率遙感數據融閤：如何處理海量數據，提升融閤效率。 跨時空、跨模態的異構數據融閤：如何有效融閤不同時間、不同傳感器獲取的數據。 語義信息融閤：如何將語義信息融入數據融閤過程，提升信息解讀的深度。 實時、智能的融閤係統：開發麵嚮實際應用的自動化、智能化的融閤係統。 可解釋性融閤模型：提升深度學習融閤模型的透明度和可信度。 第十五章 遙感影像融閤相關軟件與工具 為瞭方便讀者實踐，本章將介紹一些常用的遙感影像處理與數據融閤相關的軟件和工具，包括： 商業軟件：如ENVI, ERDAS IMAGINE, ArcGIS等，及其在數據融閤中的功能模塊。 開源軟件與庫：如GDAL/OGR, QGIS, OpenCV, scikit-image, TensorFlow, PyTorch等，介紹它們在數據融閤算法實現中的應用。 編程語言：如Python, MATLAB等，以及它們在遙感數據處理和算法開發中的優勢。 第十六章 附錄 附錄部分將包含一些補充性內容，如常用的遙感術語解釋、相關標準規範介紹，以及一些重要參考文獻的推薦，為讀者提供更全麵的學習支持。 本書力求內容翔實，理論與實踐相結閤，既有對經典方法的深入剖析，也有對前沿技術的介紹。希望本書能夠幫助讀者全麵掌握遙感影像數據融閤的核心技術，並將其成功應用於實際的科學研究和工程實踐中。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的興趣，源於我對新興技術在實際工程應用中的潛力有著近乎癡迷的探索欲。作為一名在通信行業多年的技術從業者，我始終關注著能夠提升我們工作效率、拓展服務範圍的新技術。LiDAR技術，尤其是在航空航天領域的發展，一直讓我心生好奇。這本書的題目“機載LiDAR係統原理與點雲處理方法”恰恰擊中瞭我關注的重點。我非常想瞭解，究竟是什麼樣的原理支撐著LiDAR係統如此精準地“看到”世界，尤其是激光是如何發射、如何與目標交互、如何被接收的。其次，點雲作為這種交互的直接産物，其海量、無序的特性，處理起來必然有著獨特的挑戰。我期待書中能夠詳細解析各種點雲數據的預處理和分析技術，比如如何從雜亂的點雲中提取有用的信息，如何將原始點雲轉化為可供分析的模型，如何進行點雲的配準和融閤等。我設想，這些知識將對我們未來在城市規劃、基礎設施建設、甚至是自動駕駛等領域，構建高精度數字孿生世界提供關鍵的技術支持，而通信作為連接這一切的橋梁，也必將受益於這些精確的三維信息。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對地理空間信息技術抱有極大熱情的學習者，我一直在尋找能夠係統性地解答我心中疑惑的著作。這本書的齣現，無疑填補瞭我學習過程中一個重要的空白。它精確地指嚮瞭“機載LiDAR係統原理”這一核心，我非常期待能夠從中瞭解到LiDAR係統的工作機製，從激光發射、反射到接收的整個物理過程，以及影響測量精度的各種因素。更吸引我的是，這本書還深入探討瞭“點雲處理方法”，這正是我在實際操作中常常遇到的瓶頸。如何有效地從海量的點雲數據中提取我們所需的信息，如何進行數據清洗、分類、分割、特徵提取，以及如何構建精細的三維模型，這些都是至關重要的技能。我相信，通過閱讀這本書，我能夠建立起一套紮實的LiDAR點雲處理理論體係，並且能夠理解各種算法的內在邏輯和適用場景。這對於我未來在數字城市建設、地形測繪、災害監測等領域的研究和實踐，都將具有不可估量的價值，我迫切希望能夠通過這本書，解鎖LiDAR技術在地理信息科學應用中的更多可能性。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《機載LiDAR係統原理與點雲處理方法》後，我最先被其嚴謹的學術風格和全麵的內容覆蓋所吸引。作為一名在通信領域摸爬滾打多年的工程師，我深知理論與實踐相結閤的重要性。這本書的書名本身就預示著它並非一本泛泛而談的入門讀物，而是深入挖掘LiDAR技術核心的學術專著。它從“機載LiDAR係統原理”這一基礎入手，詳細講解瞭激光雷達工作的物理機製、係統組成、關鍵技術參數的意義以及不同測量模式的優劣，這對於理解LiDAR數據的形成過程至關重要。更讓我驚喜的是，它沒有止步於原理，而是將重點放在瞭“點雲處理方法”上。這部分內容是LiDAR數據能夠轉化為有價值信息的核心環節。我期待書中能夠詳細介紹各種常用的點雲處理算法，包括但不限於濾波、分割、分類、特徵提取、配準、插值和麯麵重建等。尤其是在通信領域，高精度三維模型的應用越來越廣泛，例如用於通信基站選址、信號傳播仿真等，而LiDAR點雲正是構建這些模型的基礎。這本書的內容，相信能夠極大地提升我在處理和分析LiDAR點雲數據方麵的能力，為我在工作中解決實際問題提供有力的技術支撐。

評分☆☆☆☆☆

最近剛入手一本關於機載LiDAR係統原理與點雲處理的書籍，雖然還沒來得及深入研讀，但僅從目錄和前言來看，它確實打開瞭我對這個領域新的認知大門。我一直對地理信息科學和遙感技術有著濃厚的興趣，而LiDAR作為一種主動遙感技術，其高精度、高效率的特點尤其吸引我。這本書的書名非常直觀，點齣瞭核心內容——機載LiDAR係統的原理以及與之相關的點雲數據處理方法。這對於我這樣想要係統學習LiDAR技術，從最基礎的光學原理、激光發射接收過程，到具體的平颱集成、數據獲取流程，再到最終的點雲生成、後處理等各個環節都有一個全麵瞭解的讀者來說，無疑是極具價值的。我特彆期待書中對不同LiDAR係統類型的介紹，比如測距原理、波長選擇、掃描方式等，這些都會直接影響到最終獲取的點雲質量和應用效果。同時，對於點雲處理部分，如噪聲去除、地麵點/非地麵點分類、特徵提取、三維重建等，這本書的詳盡闡述，我相信能夠幫助我建立起紮實的理論基礎和實踐能力，為我後續在科研或實際項目中的應用打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，無疑是對我長期以來在三維空間數據處理領域探索的一個重要裏程碑。我一直緻力於研究如何利用先進的遙感技術來構建和分析復雜的地理環境模型，而LiDAR技術以其獨特的方式，能夠快速、準確地獲取地錶的三維信息，在我看來，是實現這一目標的關鍵技術之一。書名“機載LiDAR係統原理與點雲處理方法”精準地概括瞭這本書的核心價值。我非常期待書中能夠係統地闡述機載LiDAR係統的各個組成部分，包括激光器、掃描儀、GPS/IMU、數據采集與記錄係統等，以及它們是如何協同工作來捕捉三維空間信息的。更重要的是，點雲數據作為LiDAR的原始輸齣，其後續的處理過程往往是決定最終應用效果的關鍵。我非常希望書中能夠深入探討各種點雲預處理技術，如噪聲濾波、數據去重、點雲分割等，以及更高級的特徵提取和分類方法，例如基於機器學習的點雲分類技術。我相信，通過學習這本書，我能夠更深刻地理解LiDAR數據的內在規律，掌握更有效的處理技巧，從而為我後續的研究工作提供堅實的理論指導和技術支持，尤其是在復雜地形環境下的三維建模和變化檢測等方麵。