高分辨率遥感影像智能解译 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方涛，霍宏，马贺平 等 著

图书标签:

• 遥感
• 高分辨率
• 智能解译
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 地理信息系统
• 遥感应用
• 计算机视觉

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030479136

版次：1

商品编码：11928485

包装：平装

丛书名： 对地观测数据处理与分析丛书

开本：16开

出版时间：2016-03-01

用纸：胶版纸

页数：500

字数：765000

正文语种：中文

内容简介

　　《高分辨率遥感影像智能解译》论述了高分辨率遥感影像从像素到对象解译过程中面临的问题与挑战，重点阐述了从数据到信息转换的一些理论与方法，以及自动化、智能化处理技术。涵盖了构成面向对象高分辨率遥感影像解译基础的阴影检测与分割技术；影像对象的特征提取、选择与降维；影像对象词包表示与主题模型；面向影像相似性检索的特征对比模型；面向目标检测与识别的影像显著性与随机森林；面向影像分类的特征线、压缩凸包到仿射包方法以及条件纹元森林方法；从面向对象影像分析的角度，讨论了影像分割与影像对象分类精度评价方法的适宜性。此外还介绍了自主开发的面向对象的高分辨率遥感影像智能解译系统——“ELU译陆”。这些内容贯穿高分辨率遥感影像智能解译的整个过程。
　　《高分辨率遥感影像智能解译》可供遥感、测绘、国土资源等领域的科技人员和研究生阅读参考，也可供从事图像处理、模式识别、计算机视觉等智能信息处理领域的读者阅读参考。

内页插图

目录

前言

第1章 绪论
1．1 高分辨率卫星遥感影像数据获取进展
1．1．1 高空间分辨率光学卫星遥感影像获取
1．1．2 高光谱分辨率卫星遥感影像获取
1．1．3 高分辨率星载SAR遥感影像获取
1．2 高分辨率遥感影像智能解译研究概述
1．2．1 遥感影像解译理论与方法研究进展
1．2．2 高分辨率遥感影像智能解译的发展趋势
1．3 高分辨率遥感影像智能解译的难点与挑战
1．3．1 精细描述高分辨率遥感影像内容面临的挑战
1．3．2 高分辨率遥感影像解译面临的挑战
本章小结
主要参考文献

第2章 高分辨率遥感影像解译基础
2．1 高分辨率遥感影像智能解译机理
2．1．1 遥感影像目视解译原理
2．1．2 视觉信息处理机制
2．2 高分辨率遥感影像数据——信息转化的理论与方法
2．2．1 综合视觉与非视觉特性的对地观测数据——信息转化
2．2．2 影像及影像对象层
2．2．3 影像对象描述层
2．2．4 影像对象解译层
2．3 影像对象与地理实体
2．3．1 从像素、影像块到影像对象
2．3．2 目标的检测与智能定位
2．3．3 地球空间对象的提取及面临的问题
2．4 影像对象的特征提取与内容描述
2．4．1 影像对象特征提取与描述方法
2．4．2 影像块及其视觉单词的描述与表达
2．4．3 生物视觉启发的影像特征提取与描述
2．4．4 影像对象的特征提取与内容描述面临的问题
2．5 遥感影像的智能解译
2．5．1 影像对象的识别与分类
2．5．2 影像的相似性检索
2．5．3 影像目标的检测与识别
2．5．4 遥感影像智能理解面临的几个问题
本章小结
主要参考文献

第3章 面向对象的影像分析基础
3．1 高分辨率遥感影像阴影检测技术研究现状
3．1．1 阴影形成的物理机制
3．1．2 主要阴影检测技术概述
3．2 高分辨率遥感影像的阴影检测
3．2．1 遥感影像的阴影特征分析
3．2．2 基于MFI的阴影检测
3．2．3 基于SAFS的阴影检测
3．2．4 实验分析与评价
3．3 影像分割技术及其发展
3．3．1 影像分割的概念
3．3．2 影像分割技术的发展现状
3．3．3 影像分割在遥感中的应用
3．4 基于边缘信息的邻域FCM聚类分割方法
3．4．1 EFLICM聚类方法
3．4．2 边缘信息的获取
3．4．3 邻域模板权重
3．4．4 加权空间邻域聚类算法
3．4．5 实验分析与讨论
3．5 综合纹理、形状和光谱信息的遥感影像分割
3．5．1 基于图模型的影像分割框架
3．5．2 纹理、形状和光谱信息的距离模型
3．5．3 基于距离模型的影像分割算法
3．5．4 实验结果与分析
3．5．5 定量评价
3．6 分割精度评价与影像对象的尺度选择
3．6．1 基于对象的精度评价方法
3．6．2 对象的尺度选择与融合
本章小结
主要参考文献

第4章 影像对象特征提取技术
第5章 影像对象词包表示与主题模型
第6章 遥感影像的相似性及其检索
第7章 遥感影像目标检测与识别技术
第8章 高空间分辨率遥感影像分类
第9章 高空间分辨率遥感影像智能解译系统
彩图

前言/序言

《城市变迁的眼睛：从像素到智慧的解读》 本书并非专注于高分辨率遥感影像的智能解译技术本身，而是以一个更广阔的视角，探讨遥感影像如何成为我们洞察和理解复杂地球表面的“眼睛”。我们将从遥感影像的诞生出发，追溯其从原始的像素数据，逐步蜕变为能够揭示城市发展脉络、环境变化趋势乃至社会经济活动的智慧信息的过程。 第一部分：像素的低语——遥感影像的诞生与初步解读 在这一部分，我们将回溯遥感技术的发展历程，了解不同传感器如何捕捉地球表面的电磁波信号，形成我们今天所见的遥感影像。我们将深入浅出地讲解像素的本质，它如何承载着地物的信息，以及我们如何通过肉眼观察、色彩分析、纹理特征等传统方法，对这些像素进行初步的“低语”解读。这部分内容将侧重于培养读者对遥感影像基础信息的感知能力，理解影像的直观信息来源，而非深究复杂的算法。我们将探讨不同波段影像（如可见光、近红外、热红外等）所反映的地物特性差异，以及如何通过色彩合成技术，将肉眼难以分辨的细节呈现出来。此外，我们还将介绍一些经典的遥感图像判读案例，比如识别农田作物、森林植被、水体范围等，让读者初步领略遥感影像的直观应用价值。 第二部分：透视的艺术——多维度信息的融合与可视化 随着技术的发展，单一的影像已不足以满足我们对地球的深度认知。本书将重点阐述如何从多源、多时相、多角度的遥感数据中提取更丰富的信息。我们将探讨时间序列分析的应用，如何通过不同时期的影像对比，捕捉地物的动态变化，例如城市扩张的痕迹、河流的改道、海岸线的侵蚀等。同时，我们也将介绍如何结合不同分辨率的遥感数据，以及其他地理空间数据（如高程数据、地理国情普查数据等），构建多维度的信息模型。这一部分的内容将侧重于信息的融合与可视化技术，让读者理解如何将看似零散的像素信息，整合成一张张生动、直观的“地球快照”，从中解读出更深层次的含义。我们将通过案例说明，如何利用多时相影像监测城市绿地面积的变化，或者如何结合高程模型分析地表沉降的风险。 第三部分：智慧的火花——信息提取与应用场景的拓展 在掌握了初步的解读和信息融合能力后，本书将进一步探索如何从遥感影像中“提取”出具有实际意义的智慧信息。我们将介绍一系列旨在揭示地物属性、状态和活动的信息提取方法，这些方法并非直接指向复杂的机器学习算法，而是更侧重于信息提取的逻辑和应用场景。例如，我们将讨论如何通过影像特征（如形状、大小、光谱曲线的相似性）来识别特定地物类型，如建筑物、道路、桥梁等。我们将阐述如何通过分析影像的纹理、密度和空间分布，来推断地表的覆盖类型和利用强度，例如城市建成区的密度、农村聚落的分布特征等。此外，我们还将重点关注遥感影像在各个领域的实际应用，展示其如何成为决策者、研究者和公众了解世界的重要工具。我们将通过丰富的案例，展示遥感影像在城市规划、环境保护、自然灾害监测、农业生产、交通管理等领域的独特价值，让读者看到“像素的低语”如何转化为“智慧的火花”。例如，我们将探讨如何利用影像分析城市热岛效应，或者如何通过影像监测非法采砂行为。 第四部分：未来的回响——遥感影像与智慧地球的对话 在本书的最后，我们将展望遥感影像在构建“智慧地球”进程中的角色。我们将讨论如何利用遥感影像来监测全球性的环境问题，如气候变化、生物多样性丧失等，并为应对这些挑战提供科学依据。同时，我们将思考遥感影像如何与新兴技术（如大数据、人工智能、物联网等）深度融合，共同构建一个更加全面、动态、可交互的地球信息系统。这一部分的内容将带您跳出技术的局限，从更宏观的视角理解遥感影像的深远意义，以及它如何引领我们走向一个更加智能化、精细化的地球管理时代。我们将探讨遥感影像在推动可持续发展目标实现方面的潜力，以及它如何成为连接人与地球、科学与社会的重要桥梁。 本书旨在为读者提供一个理解遥感影像应用价值的全新视角，它不是一本晦涩的技术手册，而是一次关于如何通过“看”地球来“懂”地球的旅程。我们希望通过这些内容，让您重新认识那些看似普通的卫星照片，发现其中蕴含的无限信息和智慧。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界！我一直对遥感影像有着浓厚的兴趣，但苦于缺乏专业知识，总是觉得遥感影像冰冷而难以接近。这本书的出现，简直就像一盏明灯，照亮了我探索遥感世界的新道路。书中并没有一开始就抛出复杂的专业术语，而是从遥感影像的基本概念讲起，例如它究竟是如何产生的，我们通过它能获取到哪些信息，以及这些信息在现实生活中的应用价值。我印象最深刻的是，作者通过大量生动形象的案例，比如城市规划、环境保护、灾害监测等，让我切实感受到遥感影像的强大力量。那些原本枯燥的数据和影像，在作者的笔下变得鲜活起来，仿佛拥有了生命，能够讲述出关于地球的故事。我特别喜欢书中关于影像分辨率的讲解，从低分辨率到高分辨率，它如何影响我们对地物的识别能力，以及在高分辨率影像下，我们能看到多么精细的地物特征，例如 einzelne 建筑物、植被的种类甚至是一些细小的道路。这种由浅入深、层层递进的讲解方式，让一个门外汉也能逐步理解并产生浓厚的兴趣。更重要的是，作者并没有停留在概念的介绍，而是进一步探讨了如何利用这些高分辨率遥感影像来“解译”地物信息，这其中的“智能”二字更是吸引了我。我对书中可能涉及到的各种智能算法和技术充满了期待，想象着它们如何能像人类一样，甚至比人类更高效、更准确地识别出影像中的万事万物。这本书的叙述语言流畅而富有感染力，仿佛作者就在我耳边娓娓道来，让我沉浸在遥感影像的奇妙世界中，忘记了时间的流逝。我迫不及待地想深入了解书中关于“智能解译”的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称本身就充满了技术的前沿感和巨大的应用潜力。我一直对“高分辨率遥感影像”的应用前景感到非常着迷，因为它意味着我们可以获得前所未有的细节信息，从而实现更精细的地球观测。而“智能解译”，则为这些海量数据赋予了“生命”，让它们不再是冷冰冰的图像，而是能够被理解、被分析，并最终为人类提供有价值的洞察。我非常好奇，书中是如何来定义和阐述“智能解译”这个概念的。它是否会介绍各种人工智能算法，比如机器学习、深度学习等，是如何被应用到遥感影像的分析中的？我希望书中能够详细解释，这些算法是如何从大量的影像数据中学习地物的特征，并实现自动化的识别和分类。例如，是否会介绍如何训练一个模型来区分城市中的不同类型的建筑，或者识别农田中的不同作物种类？我对于书中可能涵盖的实际应用案例也充满期待，比如如何利用高分辨率遥感影像和智能解译技术来监测环境变化，评估自然灾害的影响，或者优化城市规划。这本书能否让我明白，原来我们所看到的遥感影像，经过“智能”的处理，竟然能够如此精准地反映出地球的真实状况，并为我们解决现实世界中的问题提供强有力的支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在相关领域摸爬滚打多年的从业者，我可以说，这本书的出现，对于推动行业发展，尤其是高分辨率遥感影像的应用落地，具有非凡的意义。过去，遥感影像的解译很大程度上依赖于人工判读，这不仅效率低下，而且极易受到判读人员主观因素的影响，导致结果的准确性和一致性难以保证。而“智能解译”的出现，则为我们提供了一种全新的解决方案。我特别关注书中在“智能”二字上可能涉及到的技术细节。例如，它是否会介绍深度学习在遥感影像分类、目标检测、变化检测等方面的最新进展？书中是否会提及卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等模型在遥感解译任务中的具体应用？我甚至好奇，书中是否会涉及到一些前沿的无人机遥感影像处理技术，以及如何将多源、多时相的遥感数据进行融合，以提升解译的精度和鲁棒性。此外，对于高分辨率遥感影像，其数据量庞大、信息密集，如何有效地处理和提取其中的关键信息，也是一个巨大的挑战。书中对此是否有深入的探讨？例如，如何利用时空信息、多光谱信息、纹理特征等来增强解译效果？我对于书中可能包含的算法优化、模型训练、评估体系等内容也充满了期待。这本书的理论深度和实践价值，将直接影响到我们未来在该领域的研究方向和技术创新。我希望书中能提供一些具有前瞻性的视角，为我们指明下一阶段的发展方向。

评分☆☆☆☆☆

读到《高分辨率遥感影像智能解译》这本书名，我立刻被一种强烈的求知欲所吸引。我一直觉得，我们所处的这个世界，是一个充满着各种信息和细节的宝库，而遥感技术，特别是高分辨率的遥感技术，就像是为我们打开了这个宝库的一扇窗户，让我们能够窥视到前所未有的地表细节。但是，如何从这些纷繁复杂的影像信息中提取出我们所需要的内容，却是一个巨大的挑战。而“智能解译”这个词，则像是一位智慧的向导，为我们指明了方向。我非常好奇，书中将如何描绘这位“智慧的向导”？它是否会介绍各种人工智能的算法和模型，例如深度学习中的卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）等，是如何被巧妙地应用于遥感影像的分析和理解中的？我希望书中能够解释，这些“智能”是如何帮助我们自动地识别地物，例如区分不同的植被类型、识别不同规模的建筑物，甚至监测地表的细微变化。我尤其期待书中能够包含一些实际的案例分析，展示智能解译技术是如何解决现实世界中的问题的，比如如何利用它来评估土地利用变化，监测环境污染，或者预测自然灾害的发生。这本书能否让我感受到，原来我们眼前的这些看似普通的遥感影像，经过“智能”的加工，竟能展现出如此丰富的信息，并为我们理解和改善地球提供强大的工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，但其内容却蕴含着无穷的智慧和可能。我一直对“高分辨率遥感影像”这个概念充满好奇，总觉得它是一个通往微观世界的窗口，能够揭示我们肉眼所无法察觉的地球奥秘。而“智能解译”这个词，更是增添了一层神秘感和科技感，让我联想到那些能够模拟人类思维的计算机程序。我非常期待书中能够详细阐述，究竟是什么样的“智能”技术，能够让计算机如此精准地“看懂”遥感影像。是某种神奇的算法？还是大量的训练数据？书中是否会介绍一些具体的智能解译流程，例如从影像预处理到特征提取，再到模型构建和结果输出的完整过程？我尤其对书中关于“解译”的范畴感到好奇。它仅仅是识别出地物类别，比如森林、水体、农田，还是能够更进一步，识别出更精细的目标，比如建筑物的类型、道路的等级、甚至农作物的长势？书中是否会提及一些在实际应用中非常重要的解译任务，例如土地利用/土地覆盖变化监测、城市扩张分析、自然灾害风险评估等？我希望书中能够用通俗易懂的语言，解释这些复杂的概念，并配以丰富的图例和案例，帮助我更好地理解。这本书能否让我感受到，原来我们所熟知的地球，在遥感影像的“眼睛”里，可以呈现出如此多姿多彩、信息量巨大的景象。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，如同一股清流，为我理解和探索遥感影像领域打开了一扇新的大门。我一直认为，遥感技术是连接我们与地球的桥梁，而“高分辨率”则大大拓展了这座桥梁的视野。想象一下，能够清晰地看到地面上的每一片叶子，每一栋独立的房屋，甚至每一辆行驶中的车辆，这该是多么令人兴奋的景象！而“智能解译”，更是将这种观测能力提升到了一个新的高度。我迫切想知道，书中是如何阐述“智能”的内涵的。它是否会介绍一些先进的人工智能算法，例如神经网络、支持向量机等等，是如何被用来“理解”遥感影像的？我期待书中能够通过生动形象的语言，解释这些算法的工作原理，以及它们如何从复杂的影像数据中提取出有用的信息。例如，当影像中出现某种特定的纹理和形状组合时，智能算法是如何判断出它是一片森林，还是一片农田？书中是否会提供一些具体的案例研究，展示智能解译技术在实际应用中的强大能力？我希望能看到，这本书能够帮助我从一个对遥感影像“看热闹”的旁观者，转变为一个能够“门道”的探索者，真正理解高分辨率遥感影像的价值，以及智能技术如何让这种价值得以最大化地释放。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对地球科学和空间信息技术有着浓厚兴趣的普通读者，我发现这本书的名字就充满了引人遐想的空间。“高分辨率遥感影像”，这听起来就像是赋予了我们一双能够看穿地表细微之处的眼睛，能够以前所未有的清晰度观察我们生活的星球。而“智能解译”，则更像是为这双眼睛注入了智慧，让它能够理解和分析所看到的一切。我渴望知道，这本书究竟是如何将这两者完美结合的。它是否会从基础开始，讲解什么是“分辨率”，以及不同分辨率的遥感影像到底能看到什么？我希望书中能有大量的图片对比，让我直观地感受到高分辨率影像的魅力，比如能够清楚地看到一栋栋独立的房屋，一条条蜿蜒的河流，甚至是一片片不同的植被。然后，关于“智能解译”，我对此感到非常好奇。它是否会像介绍一部科幻电影中的情节一样，讲述计算机是如何通过学习和分析，来识别出影像中的各种地物？书中是否会解释，为什么计算机能够做到这一点，它背后有着怎样的科学原理？我特别希望能看到一些书中介绍的“智能解译”的实际案例，比如如何利用它来监测森林火灾，评估农作物产量，或者规划城市发展。这些生动的例子，一定能让我更深刻地理解这本书的价值。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对地理信息系统（GIS）和数据科学领域都有所涉猎的爱好者，我一直密切关注着遥感技术的发展。当看到《高分辨率遥感影像智能解译》这本书时，我立刻意识到它可能触及到了当前研究的热点和未来趋势。我非常期待书中能够提供一些关于“高分辨率”的量化标准和其带来的实际优势。例如，当影像分辨率达到怎样的水平时，我们可以实现对特定地物的精细识别？书中是否会对比不同分辨率影像在特定解译任务中的表现差异？而“智能解译”更是我关注的重点。我希望书中能够详细介绍当前主流的智能解译方法，并重点探讨它们在高分辨率遥感影像上的适用性和改进。这是否包括基于机器学习的监督学习、无监督学习方法，以及当前最热门的深度学习模型，如U-Net、Mask R-CNN等在遥感影像分割和目标检测任务中的应用？我特别想了解书中是如何解决高分辨率遥感影像所带来的挑战，比如巨大的数据量、复杂的纹理信息、以及不同传感器间的兼容性问题。此外，我也对书中可能涉及的自动化流程和效率提升方面的内容充满期待。这本书能否为我提供一种新的视角，理解如何利用先进的智能技术，从海量的高分辨率遥感数据中提取出更丰富、更精确的地理信息，并最终服务于实际应用？

评分☆☆☆☆☆

我是一名对科技前沿充满热情的研究生，长期关注人工智能在各个领域的应用。当我在书店看到《高分辨率遥感影像智能解译》这本书时，我立刻被它吸引住了。这本书的题目精准地指出了一个充满潜力和挑战的研究方向。我非常希望书中能够深入探讨“高分辨率”和“智能解译”之间的协同作用。高分辨率影像提供了前所未有的细节信息，这使得更精细的解译成为可能，但也带来了数据处理量大、计算复杂度高的问题。而“智能解译”技术，特别是基于机器学习和深度学习的方法，正是解决这些挑战的关键。我期待书中能够详细介绍各种智能解译模型的理论基础和技术实现。例如，它是否会涵盖目标检测、语义分割、实例分割等技术，以及这些技术在高分辨率遥感影像中的具体应用？书中是否会探讨如何有效地利用多光谱、高光谱、全色、热红外等不同类型的遥感数据，以及如何融合这些数据以提高解译的精度和鲁棒性？此外，我特别关心书中关于模型的可解释性和泛化能力的内容。在实际应用中，我们不仅需要高精度的解译结果，还需要理解模型做出判断的依据，并确保模型在不同地区、不同时间、不同传感器获取的影像上都能表现良好。希望书中能够为这些问题提供深入的解答和可行的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，简洁却充满了力量，预示着一场关于信息挖掘和智慧分析的旅程。《高分辨率遥感影像智能解译》——这六个字，勾勒出了一个宏大的图景：从微观的像素点出发，到宏观的地球表层，再到人工智能的深度赋能。我一直对遥感技术及其应用充满着好奇，尤其是在这个信息爆炸的时代，如何从海量的遥感数据中提取出有价值的信息，显得尤为重要。我希望这本书能够深入浅出地阐述“高分辨率”对于“解译”的重要性。是否意味着我们可以识别出更小的目标？例如，区分不同的建筑类型，甚至是识别出停在路边的车辆？书中是否会详细介绍，不同波段的遥感影像（例如可见光、红外、微波）如何提供不同的信息，以及如何利用这些信息来增强解译的精度？更令我兴奋的是“智能解译”的部分。这是否意味着书中会介绍人工智能，特别是深度学习在遥感领域的应用？例如，如何训练一个模型来自动识别和分类地物？是否会涉及像卷积神经网络（CNNs）这样在图像识别领域表现出色的技术？我期待书中能够提供一些具体的算法介绍，以及在实际操作中可能遇到的挑战和解决方案。这本书能否为我打开一扇通往更广阔、更精细的遥感世界的大门，让我感受到科技如何赋予我们观察和理解地球的新能力？

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好书。。。。。。。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

很不错。大赞。一直很想买，终于入手了。好好学习，领悟一下精髓，希望对科研有所启发和帮助。会一直支持霍老师作品！赞赞赞!

评分☆☆☆☆☆

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这本书作参考还不错，省了上网去查的时间

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外观漂亮，质量优良，包装完整，物流很快，性价比高

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不错的一本书，值得看

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很好的专业书