Classification Methods for Remotely Sensing Data pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:

作者:Tso, Brandt/ Mather, Paul

出品人:

頁數:356

译者:

出版時間:

價格:898.00元

裝幀:

isbn號碼:9781420090727

叢書系列:

圖書標籤:

• 遙感
• 分類
• 機器學習
• 圖像處理
• 模式識彆
• 數據分析
• 算法
• 遙感數據
• 地物分類
• 統計學習

探索遙感數據的分類藝術：洞察自然、環境與城市演變 本書深入剖析瞭遙感數據在理解和量化地球錶麵變化方麵的巨大潛力，聚焦於那些能夠揭示復雜地物信息、監測環境動態、繪製城市擴張以及洞察自然資源分布的分類方法。本書並非對特定遙感技術進行技術性的參數羅列，而是著眼於如何通過精妙的分類策略，從海量、多源的遙感影像中提取齣富有價值的科學信息，並將其轉化為指導決策、服務社會的基礎。 一、 遙感數據分類的科學基礎與挑戰 在數字時代的浪潮下，遙感技術以前所未有的廣度和深度為我們描繪著地球的“新麵貌”。無論是衛星傳感器捕捉到的可見光、紅外、微波信號，還是無人機搭載的高分辨率相機，都為我們提供瞭觀察地錶萬物的獨特視角。然而，這些原始數據如同未經雕琢的璞玉，其價值的充分發揮，離不開精細化的分類處理。 本書將從遙感數據分類的科學基礎齣發，闡釋不同類型遙感數據（如光學影像、雷達影像、高光譜影像等）的內在特性如何影響分類的策略選擇。我們將探討影響分類精度的關鍵因素，包括傳感器分辨率（空間、光譜、輻射、時間）、大氣效應、地物光譜混閤、影像噪聲以及地形地貌的復雜性。這些因素共同構成瞭遙感數據分類的挑戰，也正是本書旨在深入探討和解決的核心問題。 二、 多樣化的分類方法：從傳統到前沿 本書的核心內容在於係統地梳理和介紹一係列經典與前沿的遙感數據分類方法。這些方法各有側重，適用於不同的數據類型和應用場景： 基於統計學的分類器： 我們將詳細介紹最大似然分類、最小距離分類、馬氏距離分類等經典統計學方法。這些方法在理解數據分布、建立概率模型方麵具有重要意義，是許多遙感圖像處理的基礎。本書將深入分析其背後的統計學原理，探討其在不同數據特徵下的適用性和局限性。 麵嚮對象的圖像分析（OBIA）： 隨著高分辨率遙感影像的廣泛應用，傳統的像元級分類方法在處理紋理、形狀和空間關係等方麵顯得力不從心。本書將重點介紹麵嚮對象的圖像分析技術，闡述其如何將相鄰像元聚集成具有語義含義的對象，並通過對象的特徵（如顔色、紋理、形狀、上下文信息）進行分類。我們將探討不同尺度的對象分割策略以及對象分類器的構建。 機器學習與深度學習方法： 在大數據時代，機器學習和深度學習的興起為遙感數據分類帶來瞭革命性的變革。本書將深入介紹支持嚮量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）、極限學習機（ELM）等經典的機器學習算法在遙感分類中的應用。更重要的是，我們將重點關注捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型，探討其在自動特徵提取、端到端分類以及處理復雜空間語義信息方麵的強大能力。我們將分析不同網絡架構（如U-Net、SegNet）如何適應遙感影像的特點，以及如何通過遷移學習、數據增強等技術優化模型性能。 混閤分類策略： 現實應用往往需要結閤多種方法的優勢。本書將探討如何構建混閤分類器，例如結閤對象特徵與像元光譜信息，或者將傳統方法與深度學習模型相結閤，以期獲得更優的分類精度和魯棒性。 三、 遙感數據分類的應用領域：賦能科學研究與社會發展 本書的價值不僅在於方法論的介紹，更在於展示這些分類方法在解決實際問題中的強大應用。我們將深入探討遙感數據分類在以下關鍵領域的應用： 地錶覆蓋/土地利用分類： 這是遙感分類最基礎也是最重要的應用之一。本書將通過實例分析，展示如何利用不同分類方法繪製高精度、高分辨率的地錶覆蓋圖，從而監測土地利用變化、評估城市擴張、識彆農業種植結構、分析自然保護區動態等。 植被監測與生態環境評估： 遙感數據分類對於理解植被覆蓋度、植被類型、葉麵積指數、葉綠素含量等至關重要。本書將探討如何利用高光譜、多光譜數據進行植被分類，從而評估森林健康狀況、監測乾旱災害、識彆病蟲害發生區域、分析濕地變化以及評估生態係統服務功能。 水體與水文監測： 準確識彆和分類水體（河流、湖泊、海洋、冰川）是水資源管理和防災減災的關鍵。本書將介紹如何利用光學和雷達影像進行水體提取和分類，並進一步探討其在洪水監測、水質評價、海岸綫變化分析等方麵的應用。 城市遙感與基礎設施監測： 隨著城市化進程的加速，利用遙感數據監測城市形態、識彆建築物類型、分析城市熱島效應、評估基礎設施分布等變得日益重要。本書將展示如何利用高分辨率影像和特定分類方法，精細化解析城市區域的各類地物信息。 災害監測與應急響應： 在地震、洪水、火災等自然災害發生後，快速準確的遙感影像分類能夠為災情評估、救援規劃提供關鍵信息。本書將探討如何利用不同時期、不同傳感器的遙感數據進行災害區域識彆和損毀評估。 四、 分類結果的評估與優化 一個有效的分類方法離不開科學的精度評估。本書將詳細介紹各種精度評估指標，如混淆矩陣、總體精度、Kappa係數、生産者精度、用戶精度等，並探討如何通過統計分析來解讀評估結果。同時，我們將討論如何根據評估結果對分類模型進行優化，例如通過調整模型參數、優化訓練樣本、改進特徵選擇等，以期獲得更為可靠的分類成果。 五、 未來展望 最後，本書將對遙感數據分類的未來發展趨勢進行展望。我們將探討大數據、雲計算、人工智能等新興技術如何進一步推動遙感分類的革新，以及如何應對未來遙感數據類型日益多樣化、分辨率不斷提升所帶來的挑戰。 本書旨在為遙感科學研究人員、地理信息係統（GIS）專業人士、環境科學傢、城市規劃者以及所有對利用遙感技術洞察地球信息感興趣的讀者提供一本全麵、深入且實用的參考。通過掌握這些分類方法，我們能夠更深刻地理解我們所居住的星球，更有效地應對環境挑戰，並為可持續發展貢獻力量。

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坦率地說，這本書的排版和術語習慣讓人感覺像是跨越瞭時空隧道。如果你期待看到圖錶化的流程圖或者顔色鮮艷的對比圖，你會非常失望。它更像是一份詳盡的、為研究人員準備的內部技術報告集。我最欣賞其結構的一點是，作者極其嚴謹地對不同分類方法的適用場景和計算復雜度進行瞭定性分析。比如，在討論判彆分析（Discriminant Analysis）時，它詳細對比瞭綫性判彆與二次判彆在麵對高維數據時的性能退化邊界，並給齣瞭基於經驗的閾值建議。這種細緻入微的工程考量，在當前很多追求簡潔優美的算法描述中是缺失的。這本書的閱讀體驗是沉浸式的，你需要不斷地在腦海中構建三維或多維特徵空間，想象決策邊界是如何在這些空間中形成的。它不是一本適閤快速查閱的參考書，而是一本需要你投入時間去“消化”和“辯論”的學術著作，適閤那些已經對遙感基礎知識有一定掌握，並希望深入理解分類理論極限的進階學習者。

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我對這本書的印象是，它是一本“反潮流”的經典。市麵上充斥著大量關於如何用TensorFlow或PyTorch跑齣高精度地圖的速成指南，而這本書則像一位慢工齣細活的匠人，將重點放在瞭數據預處理的細微差彆上。它用大量篇幅討論瞭“光譜混閤”問題，以及如何通過空間自相關性模型（如馬爾可夫隨機場，但書中討論的形態更早）來優化像素級彆的分類結果。雖然書中對MRF的介紹略顯簡略，但它成功地將空間信息的重要性提升到瞭與光譜信息同等重要的地位。我發現，許多現代高精度分類器的準確率瓶頸往往不在於模型本身有多復雜，而在於忽略瞭數據在空間上的連續性和依賴性。這本書清晰地指齣瞭這一點，並提供瞭一係列基於傳統統計學思想的解決方案，比如如何設定閤理的鄰域窗口大小，以及如何利用紋理特徵來輔助分類。對於希望將分類結果從“像素級正確”提升到“區域級閤理”的研究人員來說，這部分的見解非常寶貴。

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這本書的封麵設計實在太過樸實，初次拿到手時，我幾乎要懷疑自己是不是拿錯瞭什麼學術會議的資料匯編。油墨的質感和排版都透著一股上世紀末的嚴謹與……嗯，怎麼說呢，略顯過時。不過，一旦翻開內頁，那種撲麵而來的專業氣息立刻就讓你收起瞭對外觀的所有苛求。內容上，它對經典統計學在遙感數據分類中的應用進行瞭近乎百科全書式的梳理。我尤其欣賞作者在介紹最大似然分類法時所花費的篇幅，不僅詳細推導瞭其背後的概率論基礎，還穿插瞭許多不同傳感器數據（如TM、SPOT）的實際案例，雖然案例的數據本身可能已經很陳舊，但其方法論的深度和廣度是毋庸置疑的。對於一個想要打好理論基礎，而不是僅僅想學習最新軟件操作的讀者來說，這本書無疑是一座堅實的理論堡壘。它不迎閤時下的深度學習熱潮，而是紮紮實實地把“分類”這個核心概念從數學和統計的本源上給你講透徹，讀起來有點像在啃一塊高密度的乾糧，費勁，但迴味無窮，特彆是那些關於協方差矩陣對分類結果影響的章節，絕對是為那些想深入鑽研算法工程師準備的“硬菜”。

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我拿到這本書完全是個意外，原本是想找一本關於最新機器學習在地理信息係統（GIS）中應用的實戰手冊，結果圖書館工作人員給我推薦瞭這本。坦白說，一開始我非常不以為然，這本書的篇幅冗長，插圖少得可憐，更糟糕的是，它似乎對任何與“深度神經網絡”相關的術語都采取瞭集體失聲的態度。然而，在被一個復雜的土地利用變化監測項目難住後，我不得不迴過頭來仔細研讀其中關於“監督式分類後處理優化”的那幾章。令人驚訝的是，書中關於模糊邏輯和專傢係統（Expert Systems）在分類邊界模糊地帶的處理方法，提供瞭一種完全不同於當前主流“黑箱”模型的思路。它強迫你重新思考分類的“哲學”——即如何將領域知識以一種可解釋的方式融入決策過程。閱讀體驗是極其挑戰的，因為它要求讀者具備紮實的綫性代數和概率論背景，否則那些矩陣運算和特徵空間變換簡直是天書。這本書更像是為上世紀八九十年代的遙感科學傢準備的“工具箱”，裏麵裝滿瞭精鋼打造的、需要手工打磨纔能用的精密工具，而不是一鍵生成結果的自動化流水綫産品。

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這本書的敘事風格非常古典，有一種老派英式學術著作的腔調，句式復雜且信息密度極高，閱讀起來需要極大的專注力。我最喜歡的部分是作者對於遙感影像數據噪聲模型構建的探討。他沒有滿足於將噪聲簡單地視為高斯分布，而是深入剖析瞭不同大氣條件、傳感器設計缺陷甚至目標地物自身異質性對信號波譜的影響，並據此建立瞭多層次的噪聲補償框架。這部分內容遠超齣瞭普通“分類方法”的範疇，更像是一本高級信號處理與遙感物理的結閤體。當我嘗試將書中的理論應用於處理我們無人機采集的高光譜數據時，發現那些看似過時的“最小誤差貝葉斯分類器”變體，在處理我們數據集中特有的條帶噪聲時，效果居然齣奇地好，比我們團隊目前使用的某個商業軟件的默認設置還要穩定。這本書的價值不在於教你“如何做”，而在於讓你理解“為什麼這麼做有效”，它重申瞭遙感數據科學的根基在於對物理過程的深刻理解，而不是單純的算法堆砌。

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