光学卫星信号处理与增强 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[加] 钱神恩 著，王建宇 译

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• 光学遥感
• 卫星信号处理
• 图像增强
• 数据处理
• 空间信息
• 遥感技术
• 图像处理
• 信号处理
• 光学卫星
• 信息提取

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030534958

版次：31

商品编码：12114613

包装：平装

丛书名： 电子与信息作战丛书

开本：16开

出版时间：2017-06-01

用纸：胶版纸

页数：436

正文语种：中文

内容简介

　　系统地介绍了光学卫星信号处理以及卫星数据压缩的理论、算法和系统实现。对所包含的一系列广泛领域做了严谨的端至端的阐述。填补了这一领域国际上参考书短缺的空白。系统地介绍了光学卫星信号处理以及卫星数据压缩的理论、算法和系统实现。对所包含的一系列广泛领域做了严谨的端至端的阐述。填补了这一领域国际上参考书短缺的空白。系统地介绍了光学卫星信号处理以及卫星数据压缩的理论、算法和系统实现。对所包含的一系列广泛领域

宇宙的眼睛：遥感影像的奥秘与技术革新 本书深入探讨了遥感科学的核心——遥感影像的处理与增强技术。我们聚焦于如何从浩瀚的太空视角捕捉地球的瞬息万变，并通过精妙的算法和前沿的技术手段，揭示这些数据背后隐藏的丰富信息，从而服务于人类社会的可持续发展。 第一章：遥感影像基础——洞察地球的像素语言 在开启影像处理的旅程之前，理解遥感影像的本质至关重要。本章将从最基础的概念讲起，解析遥感影像的形成过程，从电磁波的发射、传播、反射到探测器的接收，层层剥茧，揭示影像的物理基础。我们将深入探讨不同波段的电磁波（可见光、红外、微波等）如何携带着地球表面不同的物理化学信息。例如，可见光波段的影像能清晰展现植被的颜色、地表的纹理，而红外波段则能反映地表的温度和植被的健康状况，微波波段则能穿透云层，获取全天候的地表信息。 我们将详细介绍遥感影像的几何特性，包括空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率。空间分辨率决定了影像能够区分的最小地物单元，高分辨率影像如同高清电视，能让我们看到细节，如单独的建筑物、道路；光谱分辨率则决定了影像能够区分的电磁波谱段数量和宽度，高光谱影像能够捕捉到更精细的光谱特征，这对于区分不同类型的地物至关重要；时间分辨率关乎我们能够获取同一地点的影像频率，快速重访的卫星能够监测地物的动态变化，如作物生长、城市扩张；辐射分辨率则反映了探测器对不同强度电磁波的敏感度，决定了影像的灰度级数量，高辐射分辨率能够区分微小的亮度差异。 此外，本章还将介绍不同类型的遥感平台，包括航空影像、卫星影像和地面遥感，并重点阐述卫星遥感在现代地球观测中的核心地位。我们将区分被动式遥感（接收自然反射或发射的电磁波）和主动式遥感（主动发射电磁波并接收其反射信号），并以雷达遥感为例，介绍其独特的穿透云层、全天候工作的能力。 第二章：影像预处理——为精准分析奠定基石 原始的遥感影像往往包含各种噪声和失真，如同未经打磨的宝石，需要经过一系列精细的预处理才能展现其真实面貌。本章将系统介绍遥感影像预处理的关键技术，这些技术是后续高级分析的前提和保障。 我们首先关注辐射定标，这是一个将探测器接收到的原始数字信号转化为具有物理意义的辐射亮度或反射率值的过程。这将确保不同时间、不同传感器获取的影像具有可比性，消除因传感器差异、大气影响等造成的辐射偏差。我们将详细介绍不同类型的辐射定标方法，包括绝对辐射定标和相对辐射定标，以及它们在实际应用中的重要性。 紧接着，我们将深入探讨几何校正。遥感影像在成像过程中会受到地球曲率、卫星姿态、地形起伏等因素的影响，产生几何畸变。几何校正是将影像坐标系统纠正到统一的地理坐标系统，使其能够与地图或其他地理信息进行叠加和分析。本章将介绍多项式纠正、地形相关纠正等常用方法，并解释它们各自的原理和适用范围。 大气校正是另一项至关重要的环节。大气中的散射和吸收会对地物反射的电磁波产生影响，导致影像的辐射值失真。大气校正旨在消除或减弱大气的影响，恢复地物的真实反射率。我们将解析不同的大气校正模型，如基于物理模型和基于图像的方法，并分析它们在不同环境下的表现。 此外，本章还会触及噪声抑制技术，如高斯滤波、中值滤波等，用于去除影像中的随机噪声和椒盐噪声，提高影像的视觉质量。我们还将介绍图像增强的基础技术，如对比度拉伸、直方图均衡化等，它们能够使影像中的地物特征更加明显，便于人眼识别。 第三章：影像增强——释放数据潜藏的细节 预处理后的影像虽然更加规范，但有时仍需要进一步的增强处理，以突出关键信息，揭示肉眼难以察觉的细节。本章将聚焦于各种影像增强技术，这些技术如同给影像施加了“魔法”，让它们更加生动、信息更加丰富。 对比度增强是应用最广泛的技术之一。我们将介绍多种对比度增强方法，如线性拉伸、非线性拉伸（如对数拉伸、指数拉伸），以及直方图均衡化和自适应直方图均衡化。这些方法能够扩展影像的灰度动态范围，使本来隐藏在暗部或亮部细节得以展现，例如，在植被茂密的地区，可以通过对比度增强来区分不同生长阶段的植被。 细节增强技术则致力于突出影像中的边缘和纹理信息。我们将探讨锐化算子（如Sobel、Laplacian算子）和高通滤波器的原理，以及它们如何在不引入过多噪声的情况下增强影像的细节。例如，在城市规划中，细节增强可以帮助我们清晰地识别道路网络、建筑物轮廓。 颜色增强技术能够改善影像的视觉效果，使地物特征更加鲜明。我们将讨论如何通过调整RGB颜色通道、进行彩色变换（如HIS变换、PCA变换）来优化影像的色彩表现。例如，在土地利用分类中，通过颜色增强可以更方便地区分不同类型的农田、森林和水体。 此外，本章还将介绍形态学处理，如膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等，这些技术可以用于提取特定形状的地物、平滑地物边界、去除小的噪声斑块等。例如，在水体提取中，形态学处理可以帮助去除湖泊中的岛屿或连接被阻隔的水体。 第四章：影像变换与特征提取——解码地球的语言 遥感影像不仅仅是像素的集合，更是蕴含着丰富地理信息的载体。本章将深入探讨各种影像变换和特征提取技术，它们能够将原始影像转化为更具分析价值的特征，为后续的遥感应用提供强大的支撑。 多光谱影像变换是揭示不同波段信息之间关联性的关键。我们将详细介绍主成分分析（PCA），它能够有效地压缩数据维度，提取影像中最主要的变异信息，并减少数据冗余。PCA变换后得到的主成分影像往往能更好地展示地物特征，减少大气和噪声的影响。 缨调（Panchromatic Sharpening）技术将高空间分辨率的单波段全色影像与低空间分辨率的多光谱影像融合，生成具有高空间分辨率和丰富光谱信息的多光谱影像。这将极大地提升影像的细节表现力，例如，在精细农业应用中，可以利用缨调后的影像清晰地监测农田的病虫害情况。 植被指数（Vegetation Index）是遥感领域最成功的特征提取方法之一。我们将解析多种常用的植被指数，如归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）等，它们能够有效地反映植被的覆盖度、健康状况和生长动态。通过分析植被指数的时空变化，我们可以监测农作物产量、森林火灾风险、干旱状况等。 除了植被指数，我们还将探讨地表温度反演技术，利用热红外波段的影像，结合辐射传输模型，估算地表温度。地表温度是研究城市热岛效应、地表能量平衡、地质活动等的重要参数。 此外，本章还将介绍纹理特征提取，利用影像的灰度值分布和空间关系来描述地物的纹理信息，如均匀度、对比度、能量等。纹理特征对于区分具有相似光谱特征但纹理不同的地物，如不同类型的城市建筑、不同地质构造等具有重要作用。 第五章：影像分类与信息提取——从像素到知识 影像分类是遥感影像处理的核心应用之一，其目标是将影像中的像素按照其光谱和空间特征划分为不同的地物类别。本章将系统介绍各种影像分类技术，并阐述如何从影像中提取有价值的地理信息。 监督分类方法要求用户提供已知类别的样本数据（训练样本），然后利用这些样本训练分类器，再将分类器应用于整个影像。我们将深入讲解基于像元（Pixel-based）的监督分类方法，如最大似然法、最小距离法、支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。这些方法在土地利用/覆盖分类、城市区域划分等方面有广泛应用。 非监督分类方法则不需要预先提供训练样本，而是根据影像像素之间的相似性自动将影像划分为若干个类别。我们将介绍K-means、ISODATA等常用的非监督分类算法，并分析其在数据探索和初步制图中的优势。 近年来，面向对象影像分析（Object-Based Image Analysis, OBIA）逐渐成为主流。与基于像元的方法不同，OBIA首先将影像分割成具有相似光谱和纹理特征的同质对象，然后再对这些对象进行分类。这种方法能够充分利用对象的形状、大小、纹理和上下文信息，在精细尺度地物提取（如建筑物、道路）方面表现出色。 除了分类，本章还将介绍变化检测技术，通过比较同一区域在不同时间获取的影像，识别地物在时间和空间上的变化。变化检测在环境监测、城市扩张监测、灾害评估等领域发挥着关键作用。 第六章：影像质量评价与应用——确保可靠性与指导实践 最终，对遥感影像处理和增强技术的成果进行客观评价，并将其应用于实际场景，是衡量其价值的关键。本章将重点关注影像质量评价方法，并展示遥感影像处理技术的广泛应用。 影像质量评价是确保分析结果可靠性的重要环节。我们将介绍多种评价指标，如分类精度评价中的混淆矩阵、总体精度、Kappa系数，以及分割质量评价中的评价标准。通过科学的评价方法，我们可以量化处理效果，找出不足，并指导后续的改进。 本书将通过大量的实际案例，展示遥感影像处理与增强技术在各个领域的应用。例如： 环境保护：监测森林砍伐、评估水体污染、跟踪冰川融化、研究物种栖息地。 农业：作物长势监测、产量预测、病虫害预警、精准农业。 城市规划与管理：城市扩张监测、土地利用分类、基础设施规划、灾害风险评估。 地质与矿产勘探：地质构造分析、矿产资源遥感调查。 灾害监测与应急响应：地震、洪水、火灾等灾害的快速评估与灾后重建规划。 气候变化研究：监测海平面上升、气温变化、极端天气事件。 通过本书的学习，读者将能够深入理解遥感影像的内在规律，掌握先进的处理与增强技术，并能够将这些技术灵活运用到各自的研究与实践中，用“宇宙的眼睛”洞察地球的奥秘，为解决现实世界的问题提供科学依据和技术支持。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对空间科学和通信技术充满热情的爱好者，我一直对卫星技术的发展抱有浓厚的兴趣。当我在书店看到《光学卫星信号处理与增强》这本书时，我立刻被它的主题所吸引。我理解“光学卫星”可能指的是那些利用光学传感器在太空中工作的卫星，它们或许能够捕捉到比我们肉眼看到的更丰富的视觉信息，或者能够通过光学方式进行远距离通信。我非常希望这本书能够深入探讨这些光学信号在传输过程中可能遇到的各种问题，例如信号衰减、干扰以及失真等，并且详细介绍科学家和工程师们是如何设计出各种巧妙的方法来“处理”和“增强”这些信号的。我期待书中能够涉及一些关于信号调制、解调、纠错编码以及信息恢复的技术细节。如果书中还能包含一些关于未来光学卫星通信技术的发展趋势，比如量子通信在光学卫星领域的应用前景，那将极大地满足我的好奇心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，我第一时间就被那个深邃的星空和精致的卫星模型所吸引。翻开书页，我期待着能在这个领域找到一些前沿的理论和实用的技术。我尤其对其中关于“光学卫星”的描述感到好奇，这是一个我相对陌生的概念，我希望这本书能够深入浅出地解释它的工作原理、应用场景以及与传统卫星有何区别。例如，它是否意味着卫星本身能够发射可见光束进行通信，还是指它收集的是地表反射的可见光信号？对于信号处理和增强的部分，我希望能看到一些具体的算法介绍，比如如何有效地去除大气扰动、如何提高信号的信噪比，以及如何利用机器学习等新兴技术来优化信号质量。如果书中能包含一些实际案例分析，比如某个特定任务中光学卫星信号处理的挑战与解决方案，那将非常有价值。我希望这本书能够给我带来全新的视角，让我对光学卫星技术有更深刻的理解，并且能够启发我未来的研究方向。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的主要目的是为了提升我在遥感图像处理方面的技能。我一直对如何从卫星采集的原始数据中提取有用的信息感到着迷，尤其是那些涉及光学传感器的图像。我希望这本书能够详细讲解从光学卫星接收到的原始数据，到最终能够用于科学分析和决策支持的精炼信息之间的转化过程。这其中必然涉及到复杂的算法和处理流程，例如图像校正、去噪、增强以及特征提取等等。我特别想了解书中是如何处理不同波段的光谱信息，以及如何将这些多光谱或高光谱数据转化为我们更容易理解和使用的格式。此外，我也对如何提高这些光学信号的“质量”感兴趣，比如如何克服云层、大气散射等因素的影响，使图像更加清晰、准确。如果书中能提供一些代码示例或者算法实现的伪代码，那将是锦上添花，能够帮助我更好地理解和实践书中的技术。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对天文学和空间探测感兴趣的学生，一直以来都对我们如何从遥远的太空获取信息感到惊叹。这本书的标题《光学卫星信号处理与增强》听起来非常有吸引力，它似乎涉及到了从太空中接收到的“光学信号”，并且有办法让这些信号变得“更好”。我很好奇，这里的“光学信号”具体是指什么？是卫星上的望远镜捕捉到的星光，还是卫星本身发出的用于通信的光束？我希望这本书能够解释这些信号的来源，以及它们在漫长的空间旅程中是如何被“处理”的。例如，当信号传回地球时，可能已经变得非常微弱，或者受到了各种干扰，那么有什么样的方法可以“增强”它，让我们可以从中解读出有用的信息？我希望书中能够用比较通俗易懂的方式来解释这些复杂的科学原理，比如涉及一些关于光波的性质，信号的编码方式，以及如何利用数学模型来重建和还原原始信号。如果书中能包含一些关于光学卫星在科学研究中的应用案例，例如用于监测地球环境、探测地外生命迹象，或者帮助我们更好地了解宇宙，那将是一件非常令人兴奋的事情。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在数据科学领域工作的专业人士，最近我开始接触到一些与地球观测和空间数据相关的工作。因此，我希望通过这本书能够系统地学习光学卫星信号处理方面的知识。我理解“信号处理”在这里可能涵盖了从接收到的原始电磁波数据到可分析的数据集之间的所有转化步骤。我对如何应用先进的信号处理技术来提高光学卫星数据的质量和可用性特别感兴趣。例如，如何利用滤波技术去除高频噪声，如何通过图像复原技术修复模糊或畸变的图像，以及如何通过多分辨率分析来提取不同尺度的特征。我还希望书中能够介绍一些在“增强”环节中常用的技术，比如对比度增强、色彩校正以及融合不同卫星传感器的数据，以获得更全面、更精确的信息。如果书中能提供一些关于不同类型光学卫星传感器（如CCD、CMOS、红外传感器等）的特性对比，以及它们在信号处理方面的差异，那将更有助于我理解整个体系。