3-D Modeling from Images pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Pollefeys, Marc (EDT)

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2008-12

价格:$ 62.15

装帧:

isbn号码:9780387953564

丛书系列:

图书标签:

3D建模
图像重建
计算机视觉
三维视觉
结构光
多视图几何
点云
深度学习
SLAM
计算机图形学

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具体描述

The book explains how 3-D models can be obtained from images acquired with a hand-held camera and describes the different components required to build an automatic system for this purpose. The approach is based on advanced automatic techniques that avoid camera calibration and a-priori scene knowledge. Examples are presented from architecture, archaeology, and planetary exploration. Basic knowledge of 3-D computer graphics and geometry and some knowledge of 3-D modeling from images are desirable. Topics: *automatic feature matching *interest-point extraction and matching *projective reconstruction, self-calibration *dense matching *3-D modeling

好的，这是一本名为《遥感图像分析与应用：从基础理论到前沿实践》的图书简介。 --- 遥感图像分析与应用：从基础理论到前沿实践图书简介《遥感图像分析与应用：从基础理论到前沿实践》是一部全面深入探讨现代遥感技术、图像处理、数据分析及其在各个领域实际应用的高级教科书与专业参考手册。本书旨在为地球科学、环境科学、地理信息系统（GIS）、城市规划、农业、林业以及测绘工程等相关专业的学生、研究人员和行业专业人士提供一套完整且与时俱进的知识体系。本书的结构设计兼顾理论深度与实践广度，从遥感的基本物理原理出发，逐步过渡到复杂的数据处理流程、高级算法应用，最终聚焦于当前热点领域的前沿技术，确保读者不仅理解“如何做”，更能洞悉“为何如此做”。第一部分：遥感基础与数据获取本书的开篇部分将读者引入遥感科学的宏大背景中。我们首先阐述了电磁波谱与遥感传感器的基础物理学原理，详细解析了不同波段（可见光、近红外、中红外、热红外、微波）对地物特征的敏感性差异。数据源与平台：详细对比了被动遥感（如光学卫星、航空摄影）和主动遥感（如激光雷达LiDAR、合成孔径雷达SAR）的优势与局限。我们对当前主流的卫星平台，包括Landsat系列、Sentinel系列、高分系列以及商业高分辨率卫星（如WorldView、Pleiades）的关键参数、数据获取模式和时间序列特性进行了系统性的梳理和比较。特别强调了LiDAR点云数据的特性及其在三维信息提取中的不可替代性。辐射定标与几何校正：深入探讨了将原始数字值（DN）转换为具有物理意义的辐射值（如反射率、亮度温度）的定标过程。几何校正部分详述了不同投影系统、畸变模型及精校正技术，为后续的精确分析打下坚实的数据基础。第二部分：图像处理与特征提取本部分是本书的核心技术章节，侧重于如何从原始遥感图像中提取有效信息。我们摒弃了简单罗列工具箱操作的模式，转而强调算法背后的数学和统计学逻辑。图像增强与预处理：全面介绍了空域和频域的增强技术，包括直方图均衡化、空间滤波（如中值滤波、高斯滤波）用于噪声去除，以及傅里叶变换在周期性噪声抑制中的应用。光谱特征分析：深入讲解植被指数（如NDVI、EVI的原理与局限）、水体指数和土壤水分指标的构建逻辑。对高光谱遥感数据进行了专门章节的论述，包括维度灾难、波段选择、维数约简技术（如PCA、MNF）以及光谱角分类（SAM）等关键技术。分类方法论：系统梳理了经典的监督学习和非监督学习分类算法。对于有监督分类，详细分析了最大似然法（MLC）、支持向量机（SVM）在遥感分类中的应用和参数优化。非监督分类部分重点阐述了K-均值聚类和 ISODATA 算法。第三部分：高级分析与三维信息重构本部分迈向更复杂的分析层次，聚焦于三维信息提取、变化检测和大数据处理范式。三维信息提取：详细介绍了利用立体像对进行数字表面模型（DSM）和数字高程模型（DEM）的生成技术，包括匹配算法的选择与优化。针对LiDAR数据，深入讲解了点云滤波、特征提取（如树冠高度模型CHM）以及面向对象的点云分类方法。时空变化检测：重点剖析了遥感图像在监测地表过程中的应用。讨论了不同变化检测策略（如图像代数法、差异法、分类后比较法）的适用场景。结合时间序列分析技术（如C-K检验、LandTrendr算法），实现对植被动态、城市扩张和水体面积变化的精确量化。深度学习在遥感中的应用：这是本书的前沿亮点之一。我们引入了卷积神经网络（CNN）的基础知识，并详细展示了其在遥感图像语义分割（如U-Net、DeepLab系列）、目标检测（如Faster R-CNN）以及高分辨率影像分类中的前沿应用案例。强调了如何构建和标注高质量的遥感数据集。第四部分：应用案例与集成方法论本书的最后部分通过具体的行业应用案例，将前述的理论和技术融会贯通。城市遥感与精细化管理：关注城市不透水面提取、建筑轮廓勾勒、城市热岛效应分析（基于热红外数据）以及城市三维模型的构建。农业与精准作业：探讨了基于无人机高光谱和多光谱数据的小田块作物长势评估、病虫害早期识别和产量预估模型。环境与灾害监测：结合SAR数据进行洪水淹没监测、地表形变监测（InSAR原理简述）以及森林火灾的快速响应评估。数据融合与多源集成：探讨了如何有效融合不同空间分辨率、不同光谱特性的数据（如融合高分辨率光学数据与中分辨率多光谱数据），以实现信息增益。本书特色 1. 严谨的理论支撑：所有算法均配有清晰的数学推导和物理模型阐释，避免“黑箱”操作。 2. 面向实践的案例：结合开源工具（如GDAL、QGIS、Python库）提供操作思路，帮助读者快速上手。 3. 前沿技术聚焦：专门设立章节讨论深度学习、高光谱处理等当代热点，确保内容的时效性。 4. 知识体系完整：覆盖从传感器原理到复杂应用的全流程，是构建扎实遥感知识体系的理想读物。《遥感图像分析与应用：从基础理论到前沿实践》不仅仅是一本技术手册，它更是一扇通往理解地球系统科学、推动地理信息技术创新的窗口。它期待与每一位致力于地球观测和空间信息科学的探索者共同成长。