气象数据统计分析方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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黄嘉佑编著 著

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店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 气象出版社

ISBN：9787502957926

商品编码：1544850651

出版时间：2015-03-01

作  者:黄嘉佑 编著 著作 黄嘉佑 编者 定  价:100 出 版 社:气象出版社 出版日期:2015年03月01日 页  数:506 装  帧:平装 ISBN:9787502957926 ●暂无

内容简介

暂无

《遥感影像解译与应用》 内容提要： 本书系统地阐述了遥感影像的几何校正、辐射定标、图像增强、特征提取、分类与识别等关键技术，并结合实际案例，详细介绍了遥感影像在土地利用/覆盖变化监测、植被生态环境评估、水资源调查与管理、地质矿产勘查、灾害监测与评估等多个领域的广泛应用。全书内容涵盖了遥感技术的基础理论、数据处理流程、分析方法以及前沿研究方向，旨在为相关领域的科研人员、工程技术人员、行业用户以及高等院校师生提供一本全面、实用、易于理解的参考指南。 第一章 遥感基础理论 本章将从遥感的基本概念出发，深入浅出地介绍遥感技术的原理、发展历程以及其在地球观测中的重要作用。我们将探讨电磁波谱与遥感的相互作用，包括不同波段（可见光、近红外、热红外、微波等）的成像特性和信息获取能力，以及目标物体的辐射、反射和透射特性。此外，本章还将介绍遥感系统的组成部分，包括遥感平台（卫星、飞机、无人机）、传感器（光学传感器、雷达传感器等）以及数据传输与接收系统，为后续章节的深入学习奠定坚实的理论基础。 第二章 遥感影像获取与预处理 本章重点介绍遥感影像的获取途径和关键的预处理技术。我们将详细讲解不同类型的遥感影像数据（如多光谱、高光谱、全色、合成孔径雷达等）的特点，以及常用的数据获取平台和传感器。在预处理方面，本书将详细阐述几何校正（包括辐射畸变纠正、地形校正、坐标系转换等）和辐射定标（将原始数字量转换为具有物理意义的地表反射率或亮度温度）的原理与方法。此外，还将介绍图像增强技术，如对比度拉伸、滤波、色彩合成等，以改善影像视觉效果，突出目标信息。 第三章 遥感影像解译方法 影像解译是遥感技术的核心环节，本章将详细介绍多种遥感影像解译方法。我们将从传统的目视解译技术入手，讲解基于颜色、纹理、形状、空间位置等信息的判读技巧。随后，将重点介绍计算机辅助解译技术，包括图像分割、特征提取（如纹理特征、形状特征、光谱特征等）以及分类方法。分类方法将涵盖监督分类（如最大似然法、支持向量机、随机森林等）和非监督分类（如Isodata、K-means等）。此外，本章还将介绍面向对象的影像分析（OBIA）方法，以及深度学习在遥感影像解译中的应用，如卷积神经网络（CNN）在目标识别和地物分类中的优势。 第四章 遥感影像分类与精度评估 本章专注于遥感影像的分类技术和分类结果的评估。我们将详细介绍不同分类算法的原理、适用范围和优缺点。例如，在监督分类部分，将深入探讨最大似然分类、最小距离分类、支持向量机（SVM）以及随机森林（RF）等经典算法的实现细节和参数选择。在非监督分类方面，将介绍K-means、Isodata等聚类算法。此外，本章还将详细讲解面向对象的影像分析（OBIA）的分类流程，以及如何结合对象特征和空间关系进行分类。至关重要的是，本章将详细阐述遥感影像分类的精度评估方法，包括混淆矩阵的构建、总体精度、Kappa系数、用户精度、生产者精度等的计算与解读。通过多种精度指标的综合分析，对分类结果的可靠性进行全面评价。 第五章 土地利用/覆盖变化监测 土地利用/覆盖（LULC）变化是区域可持续发展研究的重要内容，本章将系统介绍遥感在LULC监测中的应用。我们将详细介绍多期遥感影像的配准与融合技术，为LULC变化分析提供基础。随后，将重点阐述基于分类的LULC变化检测方法，包括不同时期影像的独立分类后进行变化比较，以及直接变化检测方法。此外，本章还将介绍定量遥感反演技术在植被覆盖度、叶面积指数（LAI）、植被净初级生产力（NPP）等方面的应用，以及如何利用时间序列遥感数据分析LULC动态变化规律。我们将通过实际案例，展示遥感技术在城市扩张、森林退化、耕地变化等方面的监测成果。 第六章 遥感在植被生态环境评估中的应用 本章将深入探讨遥感技术在植被生态环境评估中的广泛应用。我们将介绍如何利用多光谱和高光谱遥感数据提取植被指数（如NDVI、EVI等），并将其应用于植被覆盖度、健康状况的评估。此外，本章还将详细介绍遥感在森林资源监测（如森林面积、蓄积量、病虫害监测）、草原生态系统评估、农业遥感（作物长势监测、产量预报、病虫害预警）等领域的应用。我们将结合具体的案例，展示遥感技术如何帮助我们理解和管理陆地生态系统，为环境保护和可持续发展提供科学依据。 第七章 遥感在水资源调查与管理中的应用 水资源是人类生存和发展的关键要素，本章将重点介绍遥感在水资源调查与管理中的应用。我们将详细阐述遥感在地表水体提取（如湖泊、河流、水库）和水量监测方面的技术，以及如何利用遥感数据反演地表水温、浊度等水质参数。此外，本章还将介绍遥感在地下水勘探、土壤湿度反演、灌溉监测、洪涝灾害监测与评估等方面的应用。我们将通过实例，展示遥感技术在水资源时空变化分析、水资源合理配置以及水旱灾害预警中的重要作用。 第八章 遥感在矿产资源与地质灾害监测中的应用 本章将聚焦遥感技术在矿产资源勘探和地质灾害监测领域的应用。我们将介绍利用高光谱遥感技术识别矿产蚀变带和矿体的方法，以及合成孔径雷达（SAR）在地形地貌分析、地质构造解译中的应用。在矿产资源勘探方面，将展示遥感数据如何辅助发现潜在的矿床。在地质灾害监测方面，本章将详细介绍遥感在滑坡、崩塌、泥石流、地震次生灾害等监测与预警中的应用，包括利用形变监测技术（如InSAR）检测地表形变，以及利用多源遥感数据评估灾害风险。 第九章 遥感在灾害监测与评估中的应用 本章将更广泛地探讨遥感技术在各类灾害监测与评估中的应用。除了第八章提到的地质灾害，我们还将关注森林火灾的监测与评估、台风和洪水灾害的监测与影响评估、地震灾害的快速评估以及环境污染事件的遥感监测。我们将介绍如何利用可见光、红外、微波等不同传感器的数据，快速获取灾害发生范围、影响程度等关键信息，为灾害应急响应和灾后重建提供及时、准确的数据支持。 第十章 遥感影像处理软件与工具 为了便于读者实践，本章将介绍当前主流的遥感影像处理软件和工具。我们将简要介绍ENVI、ERDAS IMAGINE、ArcGIS等商业软件的功能特点，以及GDAL、QGIS、SNAP等开源软件的优势。此外，本章还将介绍一些常用的编程语言（如Python）及其在遥感数据处理和分析中的应用，包括常用的遥感处理库（如Rasterio、GDAL Python bindings）和机器学习库（如Scikit-learn、TensorFlow）。通过介绍这些工具，帮助读者选择适合自己需求的软硬件平台，掌握实际操作技能。 第十一章 遥感技术发展趋势与前沿研究 本章将展望遥感技术未来的发展方向和前沿研究领域。我们将探讨高分辨率、高光谱、高时效性遥感数据的应用前景，以及多源、多尺度遥感数据融合的重要性。此外，本章还将关注人工智能（AI）、大数据分析在遥感影像解译和应用中的作用，如深度学习在目标识别、地物分类、变化检测等方面的突破。同时，还将讨论遥感在智慧城市、精准农业、气候变化研究、海洋监测等新兴领域的应用潜力，为读者提供对未来发展的洞察。 结论 本书力求全面、系统地介绍遥感影像的解译方法与应用，旨在为读者提供一个扎实的理论基础和丰富的实践指导。通过学习本书，读者将能够掌握遥感影像的获取、预处理、解译、分类和精度评估等核心技术，并能够将这些技术应用于土地利用/覆盖变化监测、生态环境评估、水资源管理、矿产资源勘探、地质灾害监测等多个实际领域。本书强调理论与实践相结合，通过丰富的案例分析，帮助读者理解遥感技术的强大能力，并鼓励读者积极探索遥感技术在各个领域的创新应用。

评分☆☆☆☆☆

拿起《气象数据统计分析方法》这本书，我仿佛置身于一个巨大的气象数据宝库，而这本书就是一把开启宝藏的钥匙。我长期以来都对气候变化这一全球性议题深感忧虑，并希望能够更深入地了解其背后的科学依据。这本书在数据分析方法论上的严谨性和全面性，远远超出了我的预期。它并没有简单地介绍一些通用的统计工具，而是针对气象数据的特点，量身定制了一系列分析框架。书中对假设检验的讲解，让我明白了如何科学地判断气象数据中是否存在显著的趋势或变化，例如，如何检验某个地区的气温是否在过去几十年里发生了显著的上升。作者通过生动的案例，展示了不同类型的假设检验在气象研究中的具体应用。此外，书中对蒙特卡洛模拟方法的介绍，也让我惊叹于其在处理不确定性问题上的强大能力。通过模拟大量可能的随机过程，来评估极端天气事件的发生频率、预测模型的不确定性等，这为我们理解和应对气候风险提供了有力的工具。书中对贝叶斯统计方法的探讨，也让我看到了另一种理解和处理数据的方法。它强调了先验知识在数据分析中的作用，这对于结合历史气候记录和物理模型来改进预测非常有价值。这本书的价值在于，它不仅仅是一本技术手册，更是一部启迪思想的著作，它引导我去思考数据背后的科学逻辑，并从中发现解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

《气象数据统计分析方法》这本书，给我带来的不仅仅是知识的增长，更是一种对科学探索的全新视角。我一直对天气变化所带来的影响感到好奇，特别是当全球各地频繁发生极端天气事件时，总会思考其背后的原因。这本书以其卓越的学术性和实践性，为我解答了许多困惑。书中对数据降维技术的讲解，让我看到了如何从海量、高维的气象数据中提取出最具代表性的信息。作者通过对主成分分析、独立成分分析等方法的详细介绍，并结合气象学中的实际应用，比如如何识别影响全球气候的主要驱动因子，或者如何简化复杂的天气模式，让我深刻理解了数据简化的重要性和有效性。让我特别着迷的是，书中对遥感数据在气象分析中的应用进行了深入的探讨。它详细讲解了如何利用卫星遥感获取的地表温度、植被覆盖、大气成分等数据，结合统计分析方法，来监测和研究气候变化，评估自然灾害的影响，以及优化农业生产。这让我看到了统计学在现代地球科学研究中的巨大潜力。此外，书中对模型诊断与验证的章节，也让我明白了科学研究的严谨性所在。作者详细讲解了如何通过各种统计方法来评估模型的性能，如何进行模型交叉验证，以及如何避免过拟合问题，这对于确保研究结果的可靠性和普适性至关重要。这本书让我认识到，气象数据分析并非简单的图表制作，而是一门融合了数学、物理、计算机科学等多学科的综合性科学。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开《气象数据统计分析方法》这本书，我便被其严谨的学术气息和系统性的知识架构所吸引。作为一个对气象学充满好奇，但又缺乏专业背景的爱好者，我一直渴望能有一本能够循序渐进地引领我进入这个复杂而迷人的领域。这本书恰好满足了我的需求。它并非简单地罗列枯燥的公式和图表，而是巧妙地将统计学原理与气象数据的实际应用相结合。书中关于数据采集、预处理的章节，详细阐述了如何识别和处理观测误差、缺失值等常见问题，这对于初学者来说至关重要，因为不准确的数据只会导致后续分析的谬误。作者在介绍各种统计模型时，不仅给出了严谨的数学推导，更重要的是，他通过大量的气象学实例，生动地展示了这些模型是如何被用来解释气候现象、预测天气变化、评估极端事件的风险的。例如，在讨论时间序列分析时，书中以台风路径的预测为例，详细讲解了ARIMA模型、Swell模型等在实际应用中的优劣，让我深刻理解了不同模型的适用场景和局限性。此外，书中还涉及了空间统计方法，如克里格插值法，这对于理解地理分布的气象要素（如降雨量、气温）的区域性差异非常有帮助。不得不提的是，作者在讲解过程中，非常注重培养读者的逻辑思维能力，鼓励读者独立思考，而非被动接受。全书语言流畅，结构清晰，即使是复杂的统计概念，在作者的笔下也变得易于理解。这本书无疑是气象数据分析领域的入门佳作，它不仅教会我“怎么做”，更让我理解“为什么这么做”。

评分☆☆☆☆☆

当我第一次捧起《气象数据统计分析方法》这本书时，我并未预料到它会如此深刻地改变我对气象数据的认知。我一直对气候变化及其深远影响感到担忧，并渴望能够以一种更科学、更深入的方式去理解它。这本书的逻辑性和严谨性，让我肃然起敬。书中对统计建模的介绍，并非停留在浅尝辄止的层面，而是深入到各种模型的理论基础、适用条件以及参数估计方法。作者通过精心挑选的气象学案例，将抽象的统计概念具象化，让我能够清晰地理解，例如，如何构建一个能够预测区域性干旱发生概率的统计模型，以及模型中的关键变量是如何影响预测结果的。让我倍感惊喜的是，书中对贝叶斯网络在气象研究中的应用进行了详尽的阐述。它能够有效地处理变量之间的因果关系和不确定性，这对于理解复杂的气候系统，如厄尔尼诺现象，以及其对全球天气的影响，具有重要的理论意义。此外，书中关于模型评估与选择的章节，也让我受益匪浅。作者详细讲解了各种评估指标（如RMSE、MAE、R-squared等）的含义和局限性，并提供了如何根据具体的研究目的来选择最合适的统计模型的方法。这让我明白，一个好的统计模型，不仅仅是能够拟合数据，更重要的是它能够提供有解释力、有预测能力的洞察。这本书的价值在于，它为我提供了一个系统性的思维框架，让我能够以更科学、更严谨的态度去分析和理解气象数据。

评分☆☆☆☆☆

拿到《气象数据统计分析方法》这本书，我的第一感觉是“厚重”。它不仅仅是一本书，更像是一部关于气象数据解密的百科全书。我一直对气候变化及其背后复杂的统计规律感到着迷，但苦于找不到一个系统性的学习路径。这本书的出现，无疑为我打开了一扇新的大门。作者在开篇就强调了气象数据本身的独特性——高维度、非线性、强相关性等，这使得传统统计方法在应用时需要特别注意。书中对回归分析的阐述，远超我以往的认知。它不仅仅是简单的线性回归，还深入探讨了多元回归、逐步回归、非参数回归等方法，并结合了气象学中的具体案例，比如分析影响气温的多个因素（纬度、海拔、洋流等）之间的关系，以及如何构建预测模型。让我印象深刻的是，书中花了相当大的篇幅介绍频率分析和极值理论，这对于理解极端天气事件（如百年一遇的洪水、特大干旱）的发生概率和影响评估至关重要。作者通过大量的图示和表格，清晰地展示了如何应用这些理论来分析历史数据，并对未来可能发生的极端事件进行预警。此外，书中关于数据可视化技巧的讨论也十分到位，提供了多种绘制统计图表的方法，如何选择合适的图表来有效地传达信息，这对于非专业人士来说，是理解复杂数据的重要手段。这本书的价值在于，它将抽象的统计理论与具体的、与我们生活息息相关的气象现象紧密联系起来，让枯燥的数字变得有温度，有意义。

评分☆☆☆☆☆

捧读《气象数据统计分析方法》，我感觉自己就像一个探险家，在浩瀚的气象数据海洋中，通过这本书找到了正确的航海图。我一直对天气预报的精确性感到好奇，但又觉得其中的原理十分晦涩难懂。这本书以其清晰的逻辑和丰富的案例，为我打开了新世界的大门。书中对非参数统计方法的介绍，让我看到了超越传统参数模型的新思路。它并不依赖于数据的分布假设，能够更灵活地处理各种复杂的气象数据，例如，如何利用核密度估计来分析降雨量分布的形态，或者如何利用决策树和随机森林来预测极端天气事件的发生。这让我认识到，统计学并非只有一种面貌。让我特别印象深刻的是，书中对数据融合技术的探讨。它讲解了如何将来自不同源头、不同类型（如地面观测、卫星遥感、数值模型输出）的气象数据进行有效的整合和分析，从而获得更全面、更准确的信息。这对于提高天气预报的准确性和气候变化研究的深入性具有至关重要的意义。此外，书中对敏感性分析和不确定性传播的章节，也让我对科学结论的形成有了更深刻的理解。作者详细讲解了如何量化模型参数的不确定性如何影响模型的输出，以及如何评估不同输入变量对模型结果的影响程度，这对于理解气候预测的局限性，以及制定更有效的适应策略具有重要的指导意义。这本书让我深刻体会到，科学研究的进步，离不开对数据深度挖掘和分析能力的提升。

评分☆☆☆☆☆

初次阅读《气象数据统计分析方法》，我便被其系统的知识体系和丰富的实践案例所深深吸引。我一直对天气系统运作的背后逻辑充满好奇，但专业的统计知识常常让我感到难以入门。这本书以其独特的叙事方式和循序渐进的讲解，为我提供了一个绝佳的学习平台。书中关于统计推断的深入探讨，让我明白了如何从有限的样本数据中对总体特征进行合理的推断。作者通过生动的气象学案例，详细讲解了点估计、区间估计以及各种假设检验的应用，例如，如何估计某个地区未来平均气温的范围，或者如何检验观测到的降雨量变化是否具有统计学意义。这让我对科学结论的产生过程有了更清晰的认识。让我倍感兴奋的是，书中对空间统计学的广泛应用进行了详细的介绍。它不仅讲解了克里格插值等常用的空间插值方法，还深入探讨了空间自相关、空间回归等模型，这对于理解气象要素在地理空间上的分布规律，以及进行区域性气候评估具有重要的指导意义。此外，书中对模型验证和性能评估的章节，也让我对科学研究的严谨性有了更深的体会。作者详细讲解了如何使用各种统计指标来评估模型的预测能力，如何进行模型的可视化分析，以及如何选择最适合特定研究问题的统计模型。这本书让我深刻理解到，气象数据分析并非仅仅是数学工具的应用，更是一门融合了科学思维、实践经验和创新能力的综合性学科。

评分☆☆☆☆☆

《气象数据统计分析方法》这本书，如同一个技艺精湛的工匠，用严谨的工具和巧妙的设计，为我构建了一个理解气象数据的完整框架。我一直对气候变化这一全球性议题非常关注，并希望能够从更科学的角度去理解其成因和影响。这本书在数据预处理和质量控制方面的细致讲解，让我明白了“垃圾进，垃圾出”的道理。作者详细阐述了如何识别和处理数据中的异常值、缺失值、不一致性等问题，并提供了多种统计方法和技术来确保数据的准确性和可靠性。这为后续的深入分析奠定了坚实的基础。让我惊喜的是，书中对异常检测和模式识别算法的深入介绍。它不仅仅是简单的统计量计算，而是涉及到了如何利用这些算法来识别气象数据中的异常事件，比如突然的温度骤降、异常的降雨模式等，以及如何从中提取出有价值的信息。这对于预警和应对极端天气事件具有重要的应用价值。此外，书中对时间序列分析中趋势与季节性分解的详细讲解，也让我对理解气候变化的长周期性规律有了更深刻的认识。作者通过生动的案例，展示了如何将复杂的气象时间序列分解为趋势、季节性和残差成分，从而更清晰地揭示气候变化的内在规律。这本书的独特价值在于，它不仅传授了统计分析的技术，更重要的是，它培养了我对数据进行批判性思考的能力，以及从数据中发现科学洞察的敏锐度。

评分☆☆☆☆☆

《气象数据统计分析方法》这本书，可以说是给我在探究气象奥秘的道路上铺设了一条坚实的基石。我一直对天气预报背后的科学原理充满好奇，但那些复杂的模型和算法常常让我望而却步。幸运的是，这本书以一种非常友好的方式，将统计学这门“硬核”学科与我们日常关注的气象信息巧妙地融合在一起。书中对概率论的介绍，并非停留在基础概念，而是深入讲解了如何利用概率模型来描述和预测气象事件的不确定性，例如，计算某个地区未来一周降雨的概率，以及如何评估预测结果的可靠性。让我倍感惊喜的是，书中对模式识别和分类方法的介绍，这对于理解天气系统的演变过程非常有帮助。作者通过分析卫星云图、雷达回波等数据，讲解了如何利用聚类分析、判别分析等方法来识别不同的天气系统，如锋面、低压系统等，并预测其发展趋势。这让我仿佛能够“看到”隐藏在数据背后的天气规律。书中关于多变量统计分析的章节，也让我大开眼界。它详细讲解了主成分分析、因子分析等技术，如何从海量数据中提取出关键的驱动因素，并构建降维模型。这对于理解气候变化的影响因素，如温室气体浓度、太阳辐射等，具有重要的理论和实践意义。总而言之，这本书让我对气象数据分析的方法论有了更深刻的理解，也让我对未来天气预报和气候变化研究的科学性有了更强的信心。

评分☆☆☆☆☆

《气象数据统计分析方法》这本书，简直是一本为我量身打造的“数据解密手册”。我一直是个对天气现象充满好奇的人，尤其是在看到各种复杂的数值预报图时，总会思考它们是如何生成的。这本书的出现，让我感觉自己离真相更近了一步。书中对数据挖掘技术的介绍，让我耳目一新。它不仅仅是简单的统计计算，更是涉及到了如何从海量、复杂的气象数据中发现隐藏的模式和规律。例如，如何利用关联规则挖掘技术，找出哪些气象要素之间存在潜在的联系，从而帮助我们更好地理解天气系统的相互作用。书中对机器学习在气象分析中的应用，更是让我看到了未来的可能性。从神经网络到支持向量机，作者都进行了详细的讲解，并结合了实际的气象应用案例，比如利用机器学习来识别和预测对流云的形成，或者对极端降水事件进行预警。这让我深刻体会到，统计学已经不再是冰冷的数字游戏，而是驱动着前沿科学研究的重要力量。书中对不确定性量化和误差分析的深入讨论，也让我明白，科学的严谨性在于承认和处理未知。作者详细讲解了如何量化预测的不确定性，以及如何评估不同模型和方法的可靠性，这对于建立公众对气象预报的信任至关重要。这本书的独特之处在于，它不仅传授了“术”，更升华了“道”，让我从更宏观的视角去理解气象数据分析的意义和价值。

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应该是正版吧，还没有拆开看呢。

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