Signal Theory Methods in Multispectral Remote Sensing pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Wiley-Interscience

作者:David A Landgrebe

出品人:

页数:520

译者:

出版时间:2003

价格:$185.95

装帧:

isbn号码:9780471420286

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具体描述

An outgrowth of the author's extensive experience teaching senior and graduate level students, this is both a thorough introduction and a solid professional reference. Material covered has been developed based on a 35-year research program associated with such systems as the Landsat satellite program and later satellite and aircraft programs. This book covers existing aircraft and satellite programs, and several future programs.

遥感影像的奥秘：从多光谱数据到精准应用我们的世界被无数细微的信号所覆盖，而遥感技术，特别是多光谱遥感，为我们揭示了这些隐藏在可见光之外的丰富信息。它就像一双能够穿透迷雾的眼睛，让我们能够以前所未有的视角观察地球，理解其复杂的地表过程，并为各种实际应用提供至关重要的支持。本书将带领您深入探索多光谱遥感影像的内在机制，解析其中蕴含的丰富信号，并阐述如何利用这些信号来解决现实世界中的一系列挑战。多光谱遥感：超越可见光谱的感知传统的摄影主要捕捉可见光谱范围内的光线，也就是我们肉眼所能看到的世界。然而，许多地物，无论是植被的健康状况、土壤的组成成分，还是水体的污染程度，都在可见光谱之外的不同波段表现出独特的反射和吸收特征。多光谱遥感正是通过在可见光以外的特定窄波段（如近红外、短波红外、热红外等）同时采集影像，从而获取了更丰富、更具区分度的地物信息。每一种物质，由于其分子结构和物理化学性质的差异，会对不同波长的电磁波产生特异性的响应。例如，健康的植被在近红外波段具有极高的反射率，这是因为叶绿素旺盛的叶片会高效反射近红外光，而枯萎或病变的植被则会表现出不同的反射模式。土壤的含水量、矿物质成分也会在短波红外波段留下独特的“指纹”。水体对不同波段的吸收特性则能指示其透明度、悬浮物含量和溶解性物质。本书将为您详细介绍多光谱遥感器的工作原理，包括其光谱分辨率、空间分辨率、辐射分辨率和时间分辨率等关键参数。我们将深入探讨不同类型的多光谱传感器，例如搭载于卫星平台的遥感器（如Landsat、Sentinel系列）和航空遥感器，以及它们各自的优缺点和应用场景。理解这些基本概念是掌握后续数据处理和分析技术的基础。信号的提取与理解：从原始数据到有意义的指标多光谱遥感影像的原始数据是经过传感器在不同波段记录的反射率或辐射亮度值，这些数据本身往往是“原始”且“嘈杂”的。要从中提取有意义的信息，需要一系列精密的信号处理和分析技术。首先，辐射定标是必不可少的一步。传感器记录的是电信号，需要将其转化为具有物理意义的地表反射率或辐射亮度值。这一过程涉及将传感器测量值与已知的辐射标准进行对比，消除仪器本身的误差和响应差异。接着，几何校正是另一个关键环节。地球是一个球体，而遥感影像通常是以二维平面投影的形式获取的，并且传感器在成像过程中可能会受到地球自转、卫星轨道误差、地形起伏等因素的影响，导致影像变形。几何校正的目的就是将影像纠正到统一的地理坐标系下，消除这些几何畸变，使其能够与其他地理信息数据（如地图、GIS数据）进行精确叠加。这包括辐射校正、大气校正、地形校正等一系列步骤。辐射校正：校正由于大气影响（如散射、吸收）和传感器自身响应差异造成的辐射值偏差，使其更接近地表真实反射率。大气校正：这是多光谱遥感数据处理中的核心环节之一。大气层中的水蒸气、二氧化碳、气溶胶等成分会对电磁波产生吸收和散射作用，导致传感器接收到的信号并非完全来自地表，而是受到了大气的“污染”。大气校正的目的是去除这些大气效应，恢复地表真实的反射率，这是进行地物分类、植被指数计算、地表参数反演等分析的前提。我们将详细介绍基于物理模型（如MODTRAN、6S）和经验/半经验模型（如QUAC、FLAASH）等大气校正方法，并讨论其适用性和局限性。地形校正：对于山区或起伏较大的地区，地形会对地表反射率产生影响，例如坡向和坡度会影响太阳辐射的接收角度，阴影区域会使反射率降低。地形校正旨在消除这些地形效应，使地物在不同地形条件下的反射率具有可比性。在完成了辐射和几何校正后，我们就可以开始提取更有意义的信号了。植被指数（Vegetation Index, VI）是其中最经典也最广泛应用的例子。植被指数利用了植被在可见光（特别是红光）和近红外波段反射率的差异来量化植被的覆盖度、健康状况和生物量。例如，最著名的归一化植被指数（NDVI）通过计算近红外反射率与红光反射率的差值再除以它们的和（NIR-Red）/（NIR+Red），能够有效地突出植被信号，抑制土壤和大气背景的干扰。本书将介绍包括NDVI、EVI、SAVI等在内的多种重要的植被指数，并探讨它们的计算原理、适用条件以及在农林监测、生态环境评估等领域的应用。除了植被指数，光谱特征提取是更深入挖掘多光谱数据潜力的关键。每一种地物在不同波段的光谱曲线（光谱响应曲线）都像一个独特的“指纹”。通过对这些光谱曲线进行分析，我们可以识别和区分不同的地物类型。本书将介绍各种光谱特征提取技术，包括：光谱匹配技术：将影像上的光谱与已知地物的“光谱库”进行比对，从而识别出影像中的地物类别。主成分分析（PCA）：一种降维技术，可以有效地压缩多光谱影像的数据维度，并突出影像中的主要变化信息，常用于信息提取和影像增强。最小噪声分离（MNF）：一种常用于分离噪声和信号的变换，能够提高影像的信噪比，为后续的分类和分析奠定基础。独立成分分析（ICA）：一种用于从混合信号中分离出独立源信号的技术，在遥感领域可用于分离不同的地物光谱信号。面向应用的信号分析：从数据到决策多光谱遥感信号的终极目标是服务于实际应用。本书将重点介绍如何将提取和分析的多光谱信号转化为切实可行的解决方案，应用于多个领域：土地覆盖/土地利用分类：利用多光谱影像中不同地物独特的光谱特征，通过监督分类（如最大似然法、支持向量机、随机森林）或非监督分类（如Isodata、K-means）算法，将影像划分为不同的地物类别（如森林、耕地、城镇、水体等）。我们将详细讲解这些分类算法的原理、参数设置以及如何评估分类精度。农业监测与估产：通过分析农作物的植被指数、光谱特征等，监测作物生长状况、估算产量、预测病虫害风险。例如，利用多光谱影像可以区分不同种类的作物，监测其营养状况，预测灌溉需求，以及在收获季节提前估算作物产量。环境监测与保护：监测森林火灾、洪水、干旱等自然灾害的发生和影响范围；评估水体富营养化、土壤侵蚀、土地退化等环境问题；识别和监测污染源。多光谱影像能够提供大范围、高频率的环境监测能力，帮助我们及时发现问题并采取应对措施。城市规划与管理：分析城市扩张、监测城市热岛效应、识别城市绿地覆盖率，为城市的可持续发展提供科学依据。地质与矿产勘探：通过分析岩石和矿物的光谱特征，识别潜在的矿产资源区域。水资源管理：监测湖泊、河流、湿地的面积变化，评估水体质量，监测地下水资源。挑战与前沿尽管多光谱遥感技术已经取得了巨大的成就，但仍面临诸多挑战。例如，云层遮挡是遥感影像获取的一个普遍难题，如何有效地处理和利用被云覆盖区域的数据，或者采用无云影像获取技术，是亟待解决的问题。数据融合，即将多光谱影像与其他类型的数据（如高分辨率光学影像、雷达影像、LiDAR数据、地面测量数据等）进行融合，以获得更全面、更精确的信息，也是当前研究的热点。此外，深度学习等人工智能技术的兴起，为多光谱遥感数据分析带来了新的视角和强大的工具。深度学习模型能够从海量数据中自动学习复杂的特征，在图像分类、目标识别、语义分割等任务上展现出优异的性能。本书也将探讨如何将深度学习方法应用于多光谱遥感数据分析，以及其在未来遥感应用中的潜力。结论多光谱遥感技术为我们提供了洞察地球动态变化的一扇重要窗口。本书旨在为您构建一个坚实的多光谱遥感知识体系，从最基础的光谱原理到最前沿的应用技术，帮助您理解多光谱影像中蕴含的丰富信号，掌握分析和应用这些信号的强大工具，并最终将这些知识转化为解决实际问题的能力。无论您是学生、研究人员，还是希望利用遥感技术解决实际问题的从业者，本书都将是您探索多光谱遥感世界不可或缺的指南。

作者简介

目录信息

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构布局呈现出一种清晰的“由表及里”的逻辑递进，这对于自学入门者尤其友好。它从宏观的遥感系统概述开始，逐步聚焦到数据采集的物理基础，然后深入到信号的数学表征，最后才落脚于核心的分析与解译算法。这种层层剥笋式的讲解方式，避免了上来就让读者“硬啃”高深理论的弊端。我注意到，作者在过渡章节的处理非常自然，总能用一个简洁的类比或者一个实际应用案例，来桥接前一个知识点和后一个更深层次的理论。例如，在讨论如何从光谱信号中分离出植被指数时，作者引入了一个关于“光谱指纹”的比喻，这个比喻简洁而有力，让我瞬间明白了为什么某些波段组合比其他组合更具区分度。这种教学上的匠心，使得即使是初涉此领域的读者，也不会感到迷失方向，反而能在每完成一个阶段的学习后，获得显著的成就感，从而激励自己继续探索更前沿的知识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图示设计也值得称道。在涉及复杂空间关系的阐释时，作者没有满足于简单的二维平面图，而是引入了多维数据立方体的概念图示，这些插图的清晰度和信息密度极高，极大地降低了理解抽象概念的认知负荷。举例来说，当解释不同波段数据间的相关性矩阵时，作者不仅仅给出了数值表格，还配上了色彩梯度鲜明的热力图，使得原本静态的数字立刻“活”了起来，仿佛能触摸到电磁波在目标地物上的反射轨迹。这种对视觉辅助的重视，表明作者深知，技术书籍的生命力在于其有效传达复杂信息的能力。我在阅读其他相关文献时，经常会遇到图表晦涩难懂、自相矛盾的情况，但在这本书中，几乎所有的辅助材料都是经过精心打磨的，它们是文本的延伸，而非简单的点缀，真正起到了“画龙点睛”的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计给我留下了深刻的印象，那种深邃的蓝色调，仿佛直指深空，与书名中提到的“遥感”二字形成了完美的视觉呼应。我原本以为这会是一本枯燥的技术手册，充斥着复杂的数学公式和晦涩难懂的专业术语，但翻开后才发现，作者的叙事功力远超我的预期。尽管核心内容聚焦于某种特定的理论框架，但作者在引言部分对该领域发展脉络的梳理，以及对历史遗留问题的批判性回顾，展现了一种宏大的历史观。他没有急于抛出核心模型，而是先构建了一个知识体系的骨架，让读者能够清晰地感知到这些“方法论”是在什么样的科学背景下被孕育和发展起来的。特别是对于早期数据采集技术的局限性与后续理论突破之间的辩证关系，作者的论述鞭辟入里，这对于任何想在这个领域深耕的研究者来说，都是一个极佳的起点，它不仅仅是教你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么这么做”。这种对理论根基的尊重和深入挖掘，使得整本书的阅读体验不再是简单的信息堆砌，而更像是一次严谨的学术漫游。

评分☆☆☆☆☆

最让我感到惊喜的是，这本书的引用和参考文献部分极为详尽且具有前瞻性。它不仅仅罗列了奠基性的经典文献，更重要的是，它追踪了近几年领域内最具影响力的国际会议和顶级期刊的最新成果。这使得这本书不仅仅是一部理论的“定海神针”，更是一张通往未来研究方向的“活地图”。通过对脚注和尾注的快速浏览，我发现作者似乎对未来的发展趋势有着敏锐的洞察力，他总能在关键节点提出一些开放性的问题，暗示着现有方法的局限以及未来可能的突破口，比如在处理高光谱数据的维度灾难时的创新思路。对于我个人而言，这本书提供了一个坚实的理论平台，让我有信心去审视和评估当前正在涌现的新兴技术，而不是盲目地追逐每一个技术热点。它教会了我如何批判性地阅读前沿论文，并将其置于更宏大的信号理论框架下进行检验。

评分☆☆☆☆☆

阅读这本书的过程中，我不得不承认，我对某些章节的理解需要反复咀嚼，这并非是作者的表达有失清晰，而是其内容的内在深度要求读者必须保持高度的专注力。书中对某些参数估计的推导过程，简直是一场智力上的马拉松。我尤其欣赏作者在处理不确定性时所采取的审慎态度，他没有一味地鼓吹模型的完美无缺，而是坦诚地指出了在实际应用中，由于传感器噪声、大气散射等不可控因素带来的固有挑战。这体现了一种成熟的科学精神——承认局限性，并在此基础上寻求最优解。我记得有一章专门讨论了信息熵在多光谱数据压缩中的应用，那段论述的精妙之处在于，它巧妙地将信息论的抽象概念与具体的信号处理需求联系起来，让我对“信息”二字的物理意义有了全新的体悟。对于那些追求极致精确度和鲁棒性的工程师来说，这本书中的方法论无疑提供了一套近乎教科书式的典范，值得被反复研读和实践。

评分☆☆☆☆☆