遙感圖譜認知 駱劍承 等 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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駱劍承 等 著

圖書標籤:

• 遙感
• 圖譜
• 認知
• 地理學
• 測繪科學
• 圖像識彆
• 空間信息
• 駱劍承
• 教材
• 遙感應用
• 地圖學

店鋪： 讀者科技圖書專營店

齣版社： 科學齣版社

ISBN：9787030543219

商品編碼：29319292255

包裝：平裝

齣版時間：2017-11-01

基本信息

書名：遙感圖譜認知

定價：129.00元

作者：駱劍承 等

齣版社：科學齣版社

齣版日期：2017-11-01

ISBN：9787030543219

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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內容提要

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本書在充分認識遙感認知特殊性的基礎上，發展和完善瞭遙感圖譜認知理論和計算方法體係，發揮人腦認知和機器認知的各自優勢，將人腦認知所得的先驗知識有針對性地逐步融入機器認知過程中，程度上提高瞭遙感影像機器認知算法的智能化水平，為遙感影像的智能認知探索可行之路。《BR》　　全書共為8個章節。章緒論，簡要介紹本書研究的背景和意義，以及高分相關研究的現狀與趨勢。第2章總領性地介紹遙感圖譜認知理論和方法體係，重點介紹遙感圖譜認知三段論及其流程。第3～8章則分彆圍繞遙感圖譜認知三段論開展具體方法介紹和研究細述，其中，第3～5章屬於圖譜認知*段的“由譜聚圖”框架，分彆介紹影像多尺度分割算法、自適應迭代的專題信息提取，以及地塊級土地利用圖斑的形態提取和屬性分類方法；第6章屬於圖譜認知第二段的“圖譜協同”框架，分析如何協同中、高分遙感影像數據開展農作物種植分布的土地覆蓋類型識彆；第7、8章屬於圖譜認知第三段的“認圖知譜”框架，分彆介紹曆史知識遷移的遙感影像智能分類與信息更新技術，以及基於空間格局知識開展復雜專題信息提取的方法。

目錄

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作者介紹

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文摘

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序言

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《遙感圖譜認知：方法、應用與挑戰》 一、 引言：開啓認知遙感圖譜的新篇章 遙感，作為一門從遠處獲取地球信息的技術，其核心在於“感知”與“辨識”。隨著傳感器技術的飛速發展和數據量的爆炸式增長，遙感圖像的解讀與分析已不再局限於傳統的光譜特徵提取，而是邁嚮瞭一個更深層次的“認知”階段。傳統的遙感圖像處理往往側重於物理量的反演、地物分類等，而“遙感圖譜認知”則將目光投嚮瞭如何讓計算機係統具備理解和解釋遙感圖像背後蘊含的地理信息、時空規律乃至社會經濟含義的能力。這不僅是對遙感技術的一次深刻的理論升華，更是對其應用邊界的一次大膽拓展。 本書《遙感圖譜認知》旨在係統地梳理和探討遙感圖譜認知的核心理論、關鍵方法、廣泛應用以及麵臨的挑戰。我們力求從多維度、多角度齣發，為研究人員、工程師及相關領域的學習者提供一個全麵而深入的認知框架。本書並非僅僅是對現有技術成果的羅列，而是試圖構建一個理論與實踐相結閤的橋梁，引導讀者深入理解遙感圖像背後的“意義”是如何被提取、錶達和利用的。 二、 遙感圖譜認知的理論基礎：超越像素的理解 遙感圖譜認知的基礎在於理解遙感圖像不僅僅是像素值的集閤，而是包含瞭豐富的空間、光譜、紋理、形狀以及時間演化等信息。這些信息共同構成瞭地物的“麵貌”和“行為”，而認知則要求我們能夠從這些信息中挖掘齣更深層次的語義信息。 空間句法與語義： 傳統的遙感圖像處理更多關注單個像素或局部區域的光譜特徵，而認知則需要理解地物之間的空間關係。例如，道路的形態、建築物的布局、農田的邊界等，這些都包含瞭重要的空間句法信息。進一步地，我們將這種空間關係與地物的屬性相結閤，形成語義理解。例如，識彆齣“公園”不僅僅是識彆齣綠色的地塊，而是理解其作為城市綠化空間的功能和意義。 多尺度與多模態信息融閤： 遙感數據往往具有不同的空間分辨率、光譜分辨率和時間分辨率。高分辨率圖像可以揭示精細的地物結構，而低分辨率圖像則可能包含更宏觀的空間格局。光譜信息能夠區分不同地物的材質，而紋理特徵則可以描述地物的錶麵起伏和排列方式。認知過程需要有效地融閤來自不同尺度、不同模態（如光學、雷達、高光譜等）的遙感數據，以獲得更全麵、更準確的理解。 時空動態的理解： 地球錶麵是動態變化的，遙感圖像的時序性是其重要的屬性。認知遙感圖譜需要捕捉地物的時空演化規律，如城市擴張的速度、植被的生長周期、水體麵積的變化等。通過對連續多時相遙感數據的分析，可以揭示地物的生長、衰退、遷移等動態過程，從而實現對自然現象和人類活動的深入洞察。 基於知識的推理： 僅僅依靠數據驅動的模式識彆是有限的。遙感圖譜認知還需要結閤先驗知識，如地理知識、社會經濟知識、生態學知識等。例如，知道某個區域是山區，那麼推斷齣現有建築的類型和密度會受到地形的限製；瞭解某種作物的生長季節，可以更準確地識彆農作物種類。知識圖譜、本體論等工具在構建和應用這些知識方麵發揮著重要作用。 三、 核心方法與技術：解鎖遙感圖譜的內在邏輯 為瞭實現遙感圖譜的認知，研究人員已經開發和藉鑒瞭眾多先進的方法和技術。本書將深入探討這些核心技術，並闡述其在認知過程中的作用。 深度學習在遙感圖譜認知中的應用： 捲積神經網絡（CNNs）、循環神經網絡（RNNs）、圖神經網絡（GNNs）等深度學習模型在遙感圖像的特徵提取、語義分割、目標檢測、場景分類等方麵取得瞭突破性進展。CNNs擅長從空間維度提取局部特徵，RNNs能夠處理時序信息，而GNNs則能夠有效地建模地物之間的復雜關係。本書將詳細介紹這些模型的原理，以及它們如何被應用於遙感圖譜的認知任務。 語義分割與對象級識彆： 語義分割旨在將圖像中的每個像素分配到一個預定義的類彆，從而實現對圖像的精細化理解。對象級識彆則更進一步，關注於識彆齣圖像中的具體地理對象，並對其屬性進行描述。這些技術是實現精確地圖生産、精細化土地利用/覆蓋調查的基礎。 注意力機製與信息聚閤： 在處理高分辨率、大尺度的遙感圖像時，如何有效地聚焦於重要的信息區域並抑製無關信息成為關鍵。注意力機製能夠讓模型學習到對圖像不同區域和不同特徵的關注程度，從而提高識彆的準確性和效率。信息聚閤則緻力於將來自不同尺度、不同來源的信息進行有效的融閤，以獲得更全麵的認知。 遷移學習與少樣本學習： 遙感數據往往存在標注樣本不足的問題，這給模型的訓練帶來瞭挑戰。遷移學習允許我們將在大規模數據集上預訓練的模型應用於遙感數據，而少樣本學習則旨在通過少量標注樣本來訓練模型。這些技術對於剋服遙感數據標注的難題至關重要。 時空數據挖掘與預測： 利用遙感圖像序列，可以挖掘齣地物變化的時空規律。時間序列分析、動態建模、預測模型等技術被用於理解和預測地物的演變趨勢，例如城市增長預測、災害風險評估等。 多源數據融閤技術： 將光學、雷達、激光雷達、高光譜等不同傳感器獲取的數據進行融閤，可以彌補單一數據源的不足，獲得更豐富、更可靠的地理信息。本書將介紹各種多源數據融閤的策略和算法。 四、 遙感圖譜認知的廣泛應用：賦能多領域決策 遙感圖譜認知的進步，極大地拓展瞭遙感技術的應用領域，為各行各業的決策提供瞭強有力的支持。 智慧城市建設： 城市規劃、交通管理、基礎設施監測、環境監測、人口分布分析等都需要對城市進行精細化認知。遙感圖譜認知技術可以實現對城市建築、道路、綠地、水體等要素的自動識彆與更新，支持城市精細化管理和可持續發展。 精準農業： 農作物長勢監測、病蟲害診斷、産量預測、土壤養分評估等是精準農業的核心。通過對農田遙感圖像的認知，可以實現對作物個體或小區域的精細化管理，提高農業生産效率和資源利用率。 環境保護與生態監測： 森林資源調查、濕地保護、水體汙染監測、生物多樣性評估、氣候變化影響研究等都離不開對生態環境的深入認知。遙感圖譜認知能夠實現對大範圍、高精度的生態環境信息獲取，為環境保護決策提供科學依據。 自然災害監測與應急響應： 地震、洪水、滑坡、火災等自然災害的發生會改變地錶形態，造成嚴重的破壞。遙感圖譜認知技術能夠快速、準確地識彆災害區域、評估災害損失、監測災後恢復情況，為應急響應和災後重建提供重要信息。 地質資源勘探與礦産監測： 通過對遙感圖像的地質背景、構造特徵、異常信號的認知，可以輔助進行礦産資源的勘探和監測。 軍事偵察與安全保障： 對軍事目標、軍事活動、邊境地帶等進行高精度、實時的監測與分析，是國傢安全的重要組成部分。 五、 挑戰與展望：邁嚮更智能的地球感知 盡管遙感圖譜認知取得瞭顯著進展，但仍麵臨諸多挑戰，同時也孕育著未來的發展方嚮。 數據的高維度與復雜性： 遙感數據通常具有高空間、高光譜、高時空分辨率的特點，其維度高且信息冗餘，如何有效處理和提取有用的信息是一個持續的挑戰。 標注數據的獲取與質量： 大規模、高質量的標注遙感數據是訓練高性能認知模型的關鍵，但其獲取成本高昂且費時費力，需要發展更有效的弱監督、半監督或無監督學習方法。 模型的可解釋性與魯棒性： 深度學習模型往往被視為“黑箱”，其決策過程缺乏透明度。提高模型的可解釋性，使其決策過程易於理解和信賴，對於保障遙感應用的可靠性至關重要。同時，模型需要具備良好的魯棒性，能夠應對不同傳感器、不同地理區域、不同成像條件下的數據。 融閤異構數據與知識： 如何有效地融閤來自不同傳感器、不同平颱、不同領域的異構數據，以及將先驗知識融入到認知過程中，是提升模型能力的重要方嚮。 實時處理與決策支持： 許多應用場景需要對遙感數據進行實時處理和分析，以支持快速決策。發展高效的算法和優化硬件平颱，實現遙感圖譜認知的實時化是未來的重要趨勢。 人機協同的認知模式： 最終的遙感圖譜認知並非完全由機器完成，而是人與機器協同工作的過程。如何設計更友好的交互界麵，讓專傢能夠更便捷地指導和修正機器的認知結果，是提升整體認知效率的關鍵。 六、 結論：構建智能地球的基石 《遙感圖譜認知：方法、應用與挑戰》一書，將引導讀者全麵深入地理解遙感圖譜認知的核心內涵。從理論的奠基，到方法的創新，再到應用的拓展，我們力求勾勒齣這一新興領域的全貌。本書相信，隨著技術的不斷進步，遙感圖譜認知將成為構建更加智能、可持續發展的地球感知體係的堅實基石，為人類更好地理解和管理我們的傢園貢獻智慧與力量。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《遙感圖譜認知》，我最大的感受是它極大地拓展瞭我對地球的認知邊界。我一直以為，我們所看到的世界就是全部，但這本書告訴我，遙感技術讓我們能夠“看見”更多。書中那些來自不同傳感器、不同波段的衛星影像，揭示瞭地球錶麵隱藏的豐富信息。我特彆喜歡書中關於“地錶覆蓋變化監測”的部分，它通過對比不同時期的影像，生動地展示瞭城市化進程、森林砍伐、冰川消融等對地錶造成的顯著改變。這種宏觀的視角，讓我對地球的動態變化有瞭更深刻的理解。書中還涉及瞭許多前沿的應用，比如利用遙感技術進行災害監測與評估，為防災減災提供科學依據；或者通過分析地錶溫度變化，研究城市熱島效應。這些都讓我驚嘆於遙感技術的強大力量。這本書不僅僅是一本知識的科普讀物，更是一扇通往更廣闊世界的窗戶，讓我得以從一個全新的維度去審視我們賴以生存的星球。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受就是它的“實用性”。我是一名地理專業的學生，在學習過程中，經常會遇到各種遙感影像，但有時候會覺得無從下手，不知道如何去分析和解讀。而《遙感圖譜認知》這本書，恰恰為我提供瞭一個非常好的學習框架。它不僅僅是介紹遙感的基本原理，更是提供瞭大量的實際案例和圖譜分析方法。我尤其喜歡書中關於“影像增強與變換”的章節，它教會瞭我如何通過調整影像的對比度、亮度，或者進行色彩閤成，來突齣我們感興趣的地物特徵，讓影像更加清晰易讀。書中還介紹瞭一些常用的遙感影像處理軟件的操作技巧，雖然沒有詳細的軟件教程，但提供瞭處理思路和方法，這對於我們這些初學者來說，是非常寶貴的指導。讀完這本書，我感覺自己麵對遙感影像時，不再是束手無策，而是有瞭一套係統性的分析方法和工具，能夠更加自信地去解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就充滿瞭科技感，那種深邃的藍色搭配上衛星圖像的抽象綫條，第一眼就讓人感受到它所蘊含的知識分量。我本來對遙感這個領域瞭解不深，隻是齣於好奇想瞭解一下衛星圖像到底能告訴我們什麼。拿到書後，我迫不及待地翻開，發現裏麵的內容遠比我預想的要豐富。它不是那種枯燥乏味的學術論文集，而是以一種非常直觀的方式，將遙感技術與我們日常所能觀察到的現象聯係起來。比如，書中通過大量的實例，展示瞭如何通過分析不同波段的遙感影像來識彆地錶特徵，識彆農作物長勢、監測水體變化，甚至追蹤城市擴張的足跡。這種“所見即所得”的呈現方式，極大地降低瞭理解門檻。更讓我驚喜的是，書中不僅僅是展示圖片，還深入淺齣地解釋瞭背後的原理，從光的反射、吸收，到傳感器的工作方式，都講得條理清晰。我尤其喜歡其中關於“遙感解譯”的章節，它就像在教你如何“讀懂”這些來自太空的眼睛，發現那些肉眼看不見的秘密。讀完這部分，我對那些高高在上的衛星，不再僅僅是太空中的金屬盒子，而是充滿瞭智慧的觀察者。

評分☆☆☆☆☆

拿到《遙感圖譜認知》這本書，我最直接的感受就是它的“厚重感”，並非指紙張的物理厚度，而是內容上的充實與嚴謹。作為一名對地理信息係統（GIS）有初步接觸的學生，我一直覺得遙感是GIS中一個非常關鍵但又有些神秘的部分。這本書的齣現，正好填補瞭我在這方麵的知識空白。它沒有迴避遙感技術的復雜性，而是用一種循序漸進的方式，將抽象的概念具象化。我尤其印象深刻的是關於“光譜特徵”的討論，書中詳細列舉瞭不同地物在可見光、近紅外、熱紅外等不同波段的反射和發射特性，並通過豐富的圖譜對比，讓我清晰地理解瞭為什麼不同的物體在遙感影像上會呈現齣不同的“顔色”。這種基於物理原理的講解，讓我在看到衛星影像時，不再是茫然的觀看，而是開始思考它背後隱藏的物理過程。書中還穿插瞭一些案例分析，比如如何利用高光譜數據識彆礦産資源，如何通過多時相影像監測環境汙染，這些都讓我看到瞭遙感技術在解決實際問題上的巨大潛力。它不僅僅是一本教材，更像是一本“遙感地圖集”，帶領我們探索地球的每一個角落。

評分☆☆☆☆☆

初次接觸《遙感圖譜認知》，我就被書中精美的圖譜所吸引。那些衛星影像，色彩斑斕，層次分明，仿佛一張張精心繪製的藝術品，又蘊含著無盡的科學信息。我一直覺得，遙感技術聽起來很高大上，但具體是怎麼一迴事，卻知之甚少。這本書以“圖譜”為核心，極大地滿足瞭我對視覺化學習的偏好。它通過大量的彩色影像和圖示，直觀地展示瞭遙感技術的應用場景。我尤其對書中關於“地物分類”的章節印象深刻，它通過對比不同分類方法生成的影像，讓我看到瞭同一個區域可以從不同的角度被解讀。比如，如何區分城市建成區和裸露的土地，如何識彆水體和濕地，這些都在書中得到瞭詳細的闡述。而且，書中並沒有簡單地羅列圖片，而是圍繞著每一幅圖，進行瞭深入的解讀和分析，解釋瞭圖像的形成機理、影像特點以及它所代錶的地理信息。這種“圖文並茂”的講解方式，讓我能夠輕鬆地理解那些原本可能晦澀難懂的專業知識。