面向任务的遥感信息聚焦服务 李德仁 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李德仁 著

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• 信息服务
• 聚焦服务
• 任务驱动
• 地理信息系统
• 数据服务
• 遥感应用
• 空间数据
• 信息提取
• 李德仁

店铺： 久点图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030288912

商品编码：29658813641

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

出版社：科学出版社

出版日期：2010-11-01

ISBN：9787030288912

字数：

页码：

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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丛书出版说明
前言
章 对地观测技术的发展现状与趋势
1.1 对地观测技术发展的机遇与挑战
1.2 对地观测技术在应急响应与国防中的应用
1.3 遥感技术外研究现状
1.3.1 多平台多传感器技术的发展
1.3.2 遥感信息处理技术的发展
1.3.3 遥感图像处理系统的发展
1.4 遥感信息应用服务
1.4.1 遥感信息共享与互操作
1.4.2 遥感信息分发服务
参考文献
第2章 遥感信息聚焦服务理论
2.1 任务驱动的遥感信息聚焦服务模式
2.2 遥感信息聚焦服务理论内涵
2.3 遥感信息聚焦服务架构
2.3.1 遥感信息聚焦服务系统基本组成与交互协议
2.3.2 遥感信息集群自主演化方法
2.3.3 遥感信息主动分发机制
参考文献
第3章 多源遥感信息共享模型
3.1 遥感信息的描述规范
3.2 遥感信息本体建模方法
3.3 多源遥感信息处理服务统一描述方法
3.3.1 基于形式概念分析的多源遥感信息处理服务分类
3.3.2 基于本体的多源遥感信息处理服务语义描述
3.4 遥感信息多维逻辑组织模型——遥感信息球
3.4.1 遥感信息球概念
3.4.2 基于语义的遥感信息多维索引
3.4.3 多维遥感信息降维可视化方法
参考文献
第4章 遥感信息及其服务的智能搜索方法
4.1 遥感信息语义注册中心
4.1.1 遥感信息语义注册模型
4.1.2 遥感信息语义注册中心的接口和交互协议
4.2 遥感信息语义搜索描述语言
4.2.1 语义关系查询语言
4.2.2 语义规则描述语言
4.3 遥感信息及其服务的智能搜索方法
4.3.1 遥感信息语义查询扩展方法
4.3.2 遥感信息处理服务多层次语义匹配方法
4.4 遥感信息处理服务分类选择方法
4.5 案例分析
参考文献
第5章 遥感信息处理服务动态组合方法
5.1 遥感信息聚焦服务的多层次语义约束模型
5.1.1 任务语义约束
5.1.2 数据语义约束
5.1.3 服务功能语义约束
5.1.4 服务质量语义约束
5.2 渐进精化的遥感信息处理服务组合方法
5.2.1 建立需求相关服务关系图
5.2.2 基于AO*的服务路径搜索算法
5.2.3 案例分析
5.3 基于关键路径响应时间的遥感信息服务链优化方法
5.3.1 响应时间计算模型
5.3.2 基于关键路径响应时间的遥感信息服务优化组合算法
5.3.3 案例分析
参考文献
第6章 遥感信息处理服务链自主演化方法
6.1 遥感信息处理服务链变化驱动力分析
6.1.1 服务链情境本体
6.1.2 任务情境本体
6.1.3 服务环境情境本体
6.2 基于小冲突启发式的遥感信息处理服务链重构方法
6.2.1 基本概念
6.2.2 流程约束和完整性约束
6.2.3 基于小冲突启发式的回归搜索算法
6.2.4 实验及分析
6.3 QoS感知的多任务遥感信息处理服务优化组合非合作博弈方法
6.3.1 多任务遥感信息处理服务优化组合非合作博弈模型
6.3.2 优反应迭代算法
6.3.3 实验及分析评价
参考文献
第7章 遥感信息多任务服务链自适应在线整合方法
7.1 遥感信息多任务服务链自适应在线整合模型
7.1.1 自适应在线整合框架
7.1.2 自适应在线整合模型
7.1.3 整合资源的动态监测
7.1.4 整合资源知识库
7.1.5 在线整合的智能调度
7.2 基于蚁群算法的整合负载自适应分配算法
7.2.1 服务执行时间预测模型
7.2.2 服务执行负载增量预测模型
7.2.3 基于蚁群算法的处理服务自适应调度
参考文献
第8章 遥感信息聚焦服务在地震灾害快速监测中的应用
8.1 地震灾害对遥感信息的需求分析
8.1.1 灾害监测遥感数据要求
8.1.2 灾害遥感监测的业务需求
8.2 地震灾害快速监测中的遥感信息聚焦服务流程
8.2.1 建立约束模型
8.2.2 智能搜索
8.2.3 遥感信息服务组合
8.2.4 遥感信息服务链演化
8.2.5 服务链在线整合
8.3 遥感影像处理在汶川地震灾害监测中的典型应用
8.3.1 高时空分辨率遥感数据获取
8.3.2 遥感数据快速处理
8.3.3 典型灾害信息检测与提取
8.3.4 次生灾害监测
参考文献
彩图

作者介绍

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文摘

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序言

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《智慧测绘：数字孪生与时空信息融合的新纪元》 序言 我们正身处一个前所未有的信息爆炸时代，地球的每一个角落都在被前所未有地感知、记录和分析。从微观的细胞结构到宏观的星系演化，从瞬息万变的天气模式到长达千年的地质变迁，海量时空信息以前所未有的速度汇聚，为我们理解和改造世界提供了无限可能。然而，这些海量信息的有效获取、精准表达、智能处理和深度应用，正成为制约其价值释放的关键瓶颈。传统的信息处理模式已难以应对当前复杂多变的现实需求，急需一种更具前瞻性、集成性和智能化的方法论来统御和驱动。 《智慧测绘：数字孪生与时空信息融合的新纪元》正是在此背景下应运而生。本书并非简单罗列技术细节，而是旨在构建一个宏大的理论框架和实践蓝图，引领读者穿越纷繁的技术表象，直抵智慧测绘的核心——通过数字孪生技术，实现对真实世界的精确映射与智能交互，并在此基础上，实现时空信息的深度融合与创新应用。本书将目光投向未来，探讨如何利用最前沿的感知、计算、通信与人工智能技术，重塑测绘的边界，开启一个更加智慧、高效、可持续的数字地球新纪元。 第一章：从感知到认知——新时代测绘的哲学范式跃迁 传统的测绘，其核心在于“量”，即对地理要素的几何测量与位置确定。然而，随着科技的进步，我们对“量”的追求早已超越了基础的二维、三维表达。新的挑战在于如何从海量的地理“数据”中提炼出有价值的“信息”，甚至进一步升华为能够指导决策的“知识”与“智慧”。本章将深入剖析测绘学科的哲学范式演变，阐述从“数据驱动”到“认知驱动”的根本性转变。我们将探讨： “时空信息”的内涵演进： 传统测绘关注静态的空间关系，而现代测绘则必须包含动态的时间维度。本书将深入探讨时间维度在地理信息中的关键作用，包括其在变化监测、趋势预测、事件回溯等方面的应用。 多源异构数据的融合之道： 遥感影像、地理坐标、三维模型、物联网传感器数据、移动通信信令……这些数据来源广泛，形式多样，质量不一。本章将系统梳理多源异构时空信息的融合理论与方法，包括数据预处理、特征提取、匹配与融合算法，旨在实现信息的互补、校正与增值。 “数字孪生”的理论基石： 数字孪生并非简单的三维模型叠加，而是真实物理世界及其动态过程在数字空间中的完整映射与实时交互。本章将深入探讨数字孪生的核心理念，包括其构成要素（物理实体、数字模型、连接与交互）、关键技术挑战，以及其在测绘领域作为下一代地理信息表达载体的潜力。 从“测”到“智”的跨越： 智慧测绘的核心在于“智”，即利用人工智能、大数据分析等技术，实现对时空信息的智能理解、分析和应用。本章将勾勒智慧测绘的宏伟愿景，即构建一个能够自我感知、自我学习、自我优化的智能地理信息系统。 第二章：数字孪生——构建“活”的地理空间 数字孪生是实现智慧测绘的关键技术支撑。它通过高度逼真、动态更新的数字模型，将物理世界“搬到”数字空间，实现虚拟与现实的无缝连接。本章将聚焦数字孪生的核心构建技术，深入探讨如何构建一个“活”的地理空间： 精细化三维建模的突破： 从传统的线划图、面状图，到精细的BIM模型、倾斜摄影模型，再到LiDAR点云的语义化表达，本章将全面介绍三维建模技术的发展脉络，重点阐述如何实现高精度、高保真、语义丰富的数字孪生模型构建。我们将讨论： 多源数据驱动的三维重建： 探讨摄影测量、激光扫描、雷达干涉等技术在三维模型生成中的协同应用。 语义信息集成与表达： 如何将地理对象的属性、功能、关系等语义信息融入三维模型，使其具备智能分析的能力。 时空一致性的保证： 确保三维模型能够随真实世界的变化而实时更新，保持与物理世界的同步性。 物理过程的仿真与映射： 数字孪生的核心价值在于能够模拟物理世界的动态过程。本章将探讨如何将物理规律、工程模型、环境模拟等融入数字孪生，实现对交通流量、水文变化、能源消耗、城市运行等复杂场景的模拟与预测。 多尺度、多维度集成： 一个完整的数字孪生系统需要集成不同尺度、不同维度的信息。本章将探讨如何实现从宏观城市尺度的数字孪生，到建筑、管线等微观尺度的数字孪生，以及不同维度（如地下空间、室内空间）的融合构建。 交互与可视化： 数字孪生需要提供直观、沉浸式的交互体验。本章将讨论基于VR/AR、Web3D等技术的交互与可视化解决方案，使用户能够轻松地与数字孪生进行互动，进行数据查询、分析、模拟和决策。 第三章：时空信息融合——洞察世界的动态脉络 时空信息融合是将不同来源、不同形式的时空数据进行整合、分析，从而揭示事物发展规律、预测未来趋势的关键。本章将深入探讨时空信息融合的理论体系与技术方法，为构建智慧的地理决策系统奠定基础： 时空数据模型与标准： 探讨时空数据的表示方法，包括矢量、栅格、TIN、点云以及新型的时空数据模型，并强调时空数据标准在数据互操作性中的重要性。 多源时空信息融合算法： 几何配准与校正： 确保不同来源的时空数据在空间上的精确对齐，消除系统误差和随机误差。 特征级融合： 提取不同时空数据源的共享特征，通过特征匹配实现信息融合。 决策级融合： 将多个时空数据的分析结果进行整合，形成更全面、更可靠的决策。 深度学习驱动的时空融合： 探讨卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、图神经网络（GNN）等在时空信息融合中的应用，实现自动化、智能化的信息提取与分析。 时空关联分析与挖掘： 时空模式识别： 识别地理空间中存在的时空聚集、时空漂移、时空演化等模式。 时空关系建模： 建立不同地理实体之间的时空依赖关系，如因果关系、协同关系等。 时空预测与预警： 利用历史时空数据，对未来的地理现象进行预测，如交通拥堵预测、灾害风险预警等。 多模态时空信息融合： 结合遥感影像、地理坐标、社交媒体文本、传感器数据等多种模态的信息，实现对复杂地理现象的综合理解。 第四章：智慧应用——赋能千行百业的数字转型 数字孪生与时空信息融合的最终目的是驱动各行各业的智慧化转型。本章将聚焦这些技术的实际应用，展现智慧测绘如何赋能千行百业，创造新的价值： 智慧城市： 城市规划与管理： 利用数字孪生进行城市发展模拟、交通流量优化、能源消耗管理、应急响应规划。 智慧交通： 实时交通态势感知、智能导航、自动驾驶支持、公共交通优化。 智慧管网： 地下管线三维可视化、健康监测、漏损检测、应急抢修。 公共安全与应急管理： 灾害风险评估、应急预案模拟、人员疏散规划、救援力量调度。 智慧能源： 电网运行与管理： 输配电线路监测、故障诊断、负荷预测、新能源接入优化。 油气管线监测： 管道完整性评估、泄漏检测、风险预警。 可再生能源选址与规划： 风电、光伏等新能源场址的精准评估与优化布局。 智慧农业： 精准农事管理： 农作物生长监测、病虫害预警、灌溉施肥优化、产量预测。 土地资源管理： 耕地监测、土壤墒情分析、地力评价。 智慧环保： 污染源监测与追溯： 工业排放、水体污染、大气污染的时空监测与溯源分析。 生态环境演变监测： 植被覆盖变化、水土流失、湿地保护的时空动态分析。 智慧工业与制造： 厂区与设备数字孪生： 生产过程监控、设备状态监测、故障预测与维护。 供应链优化： 物流路径优化、仓储管理、风险评估。 智慧灾害监测与防治： 地质灾害监测： 山体滑坡、地震、地面沉降等灾害的实时监测与预警。 气象灾害预警： 台风、洪涝、干旱等气象灾害的精准预测与影响评估。 智慧自然资源管理： 矿产资源勘探与开发： 地质模型构建、资源储量评估、环境影响评价。 林业与湿地保护： 森林覆盖率监测、火灾预警、生物多样性监测。 第五章：挑战与未来——迈向泛在智能的地理信息新篇章 尽管数字孪生与时空信息融合技术取得了显著进展，但其发展道路上仍充满挑战。本章将探讨当前面临的关键技术瓶颈、应用推广的障碍，并展望智慧测绘的未来发展趋势。 技术挑战： 高精度、高实时性的数据获取与融合： 如何在复杂环境下实现更稳定、更精确的数据采集，并保证多源数据的实时融合。 海量时空数据的存储、管理与计算： 构建高效、可扩展的时空大数据平台。 跨尺度、跨领域的时空信息融合： 打破信息孤岛，实现不同尺度、不同专业领域信息的有效贯通。 AI模型的可解释性与鲁棒性： 提升AI模型在地理信息分析中的可靠性和可信度。 数据安全与隐私保护： 在数据共享和应用过程中，如何保障国家安全与个人隐私。 应用推广挑战： 标准化与互操作性： 建立统一的技术标准和数据标准，促进不同系统之间的互联互通。 人才培养与学科建设： 培养具备跨学科知识和创新能力的复合型人才。 成本与效益评估： 充分论证智慧测绘技术的投资回报，推动其在各行业的广泛应用。 未来展望： 泛在感知与一体化： 构建空天地海一体化的立体感知网络，实现对地球全方位的实时监测。 多智能体协同与决策： 利用多智能体系统实现地理信息的自主分析、智能决策与协同执行。 虚实融合的沉浸式体验： 进一步深化VR/AR技术在地理信息应用中的融合，提供更直观、更沉浸的交互体验。 时空信息普惠化： 让更多普通用户能够便捷地获取、理解和利用时空信息，驱动社会创新。 构建可持续发展的数字地球： 利用智慧测绘技术，为应对气候变化、资源枯竭、环境污染等全球性挑战提供强有力的支撑。 结语 《智慧测绘：数字孪生与时空信息融合的新纪元》旨在为读者打开一扇通往未来地理信息世界的大门。它不仅仅是一本技术手册，更是一种思维方式的引导，一种对未来世界的美好构想。我们坚信，通过数字孪生和时空信息融合的不断深化，智慧测绘将成为驱动社会进步、实现人类美好愿景的关键力量。愿本书能激发您的思考，引发您的探索，共同迎接这个充满无限可能的智慧测绘新纪元。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度，远超出了我最初的预期，它绝不是那种泛泛而谈的入门读物，而是真正深入到了技术内核的剖析。我尤其欣赏其中关于“信息聚焦”策略的构建部分，作者没有简单地罗列各种算法，而是将其视为一个动态优化的过程。他详细分析了在不同地理尺度和不同观测任务下，如何权衡空间分辨率、时间分辨率和光谱分辨率这三大要素，并提出了一个多指标的决策模型。当我读到关于“不确定性量化”的那一节时，我停下来反复琢磨了好几次，作者对误差来源的梳理极其细致，从传感器自身的噪声到大气效应，再到后期处理的参数设置，几乎做到了滴水不漏。更难得的是，他没有停留在理论推导，而是结合了几个具体的案例研究，展示了当模型参数微调时，最终输出结果的敏感性分析。这种务实的态度，对于我们这些需要将研究成果转化为实际工程应用的人来说，简直是宝典般的存在。它教会我的不是“怎么做”，而是“为什么这样选择是最好的”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常独特，它不像传统教科书那样板着脸孔，反而带有一种学者对领域热爱的激情和娓娓道来的亲切感。在讨论到遥感技术发展历程时，作者穿插了一些行业内的历史轶事和关键转折点，这让整个阅读过程充满了故事性。比如，在描述早期遥感卫星数据获取的挑战时，那种“摸着石头过河”的艰辛历程，被描绘得栩栩如生，让人对今天技术的成熟心怀感激，也更深地理解了技术突破背后的艰辛。这种人性化的叙事，极大地降低了技术阅读的门槛。此外，全书的图表设计堪称一流，那些复杂的流程图和对比图，都经过了精心排版，信息密度适中，色彩搭配和谐，完全避免了那种让人头晕目眩的“信息过载”。这使得我在回顾复杂概念时，只需要看一眼对应的图示，就能迅速在大脑中重建知识结构。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，那种沉稳又不失现代感的封面配色，一下子就抓住了我的注意力。拿到手上，纸张的质感也相当不错，阅读起来非常舒适，长时间翻阅也不会感到眼睛疲劳。我特别欣赏作者在行文逻辑上的处理，虽然主题听起来可能有些高深，但从第一章开始，作者就非常耐心地铺陈背景，仿佛在引导一个完全不懂行的新手，一步步走进这个专业领域的大门。特别是他对一些核心概念的阐释，总是能找到非常贴近生活的比喻，这使得那些抽象的技术名词一下子变得具体可感。我记得有一处讲到数据融合的重要性时，他用了城市规划中不同部门信息共享的例子，这个类比的巧妙之处在于，它不仅解释了技术原理，更让人理解了这项技术在实际应用中带来的巨大价值提升，而不是仅仅停留在理论层面。整本书的阅读体验，就像是进行了一次精心策划的学术漫步，既有知识的深度，又不乏轻松愉快的节奏感。对于那些希望系统性学习遥感信息处理，但又害怕枯燥理论的读者来说，这本书绝对是一个绝佳的起点。

评分☆☆☆☆☆

从一个侧重于遥感数据应用的研究者的角度来看，这本书最大的价值在于其极强的“面向实践”的导向性。作者并没有将“任务”仅仅定义为一个宽泛的目标，而是将其细化分解为一系列可操作的技术步骤和评估标准。书中有一章专门探讨了如何根据用户的具体业务需求——例如农作物长势监测、城市热岛效应分析——来反向推导所需的数据源、处理流程以及最终的服务接口设计。我特别关注了其中关于“服务化”架构的部分，作者清晰地阐述了如何将复杂的遥感处理链条模块化，以便于快速响应不同用户的定制化需求，实现真正的“聚焦服务”。这不仅仅是技术讲解，更像是一份关于如何构建一个高效、可扩展的遥感信息服务平台的商业蓝图。它弥补了许多纯理论书籍在“工程落地”层面的缺失，为我们提供了从实验室到市场的转化路径参考。

评分☆☆☆☆☆

这本书的学术视野极其开阔，它超越了单纯的遥感技术本身，将目光投向了数据科学、人工智能与遥感信息服务的交叉前沿。作者在论述传统算法的同时，总是不遗余力地引入最新的机器学习和深度学习方法，并且非常审慎地分析了这些新方法在处理大规模、多源异构遥感数据时的优势与局限。我惊喜地发现，书中对“可解释性AI”在遥感决策中的应用进行了深入探讨，这在很多同类书籍中是很少见的。作者指出，在关键领域的应用中，仅仅追求高精度是不够的，我们必须能够解释模型做出特定判断的物理或地理依据。这种对科学严谨性和应用伦理的关注，使得全书的立意提升到了一个新的高度。读完之后，我感觉自己不仅掌握了技术工具，更重要的是树立了一种更加全面、负责任的科研和应用价值观。这本书无疑是当下这个快速迭代的遥感信息时代，一本难得的“定海神针”。