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骆剑承 等 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030543219

商品编码：29319292255

包装：平装

出版时间：2017-11-01

基本信息

书名：遥感图谱认知

定价：129.00元

作者：骆剑承 等

出版社：科学出版社

出版日期：2017-11-01

ISBN：9787030543219

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

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商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书在充分认识遥感认知特殊性的基础上，发展和完善了遥感图谱认知理论和计算方法体系，发挥人脑认知和机器认知的各自优势，将人脑认知所得的先验知识有针对性地逐步融入机器认知过程中，程度上提高了遥感影像机器认知算法的智能化水平，为遥感影像的智能认知探索可行之路。《BR》　　全书共为8个章节。章绪论，简要介绍本书研究的背景和意义，以及高分相关研究的现状与趋势。第2章总领性地介绍遥感图谱认知理论和方法体系，重点介绍遥感图谱认知三段论及其流程。第3～8章则分别围绕遥感图谱认知三段论开展具体方法介绍和研究细述，其中，第3～5章属于图谱认知*段的“由谱聚图”框架，分别介绍影像多尺度分割算法、自适应迭代的专题信息提取，以及地块级土地利用图斑的形态提取和属性分类方法；第6章属于图谱认知第二段的“图谱协同”框架，分析如何协同中、高分遥感影像数据开展农作物种植分布的土地覆盖类型识别；第7、8章属于图谱认知第三段的“认图知谱”框架，分别介绍历史知识迁移的遥感影像智能分类与信息更新技术，以及基于空间格局知识开展复杂专题信息提取的方法。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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《遥感图谱认知：方法、应用与挑战》 一、 引言：开启认知遥感图谱的新篇章 遥感，作为一门从远处获取地球信息的技术，其核心在于“感知”与“辨识”。随着传感器技术的飞速发展和数据量的爆炸式增长，遥感图像的解读与分析已不再局限于传统的光谱特征提取，而是迈向了一个更深层次的“认知”阶段。传统的遥感图像处理往往侧重于物理量的反演、地物分类等，而“遥感图谱认知”则将目光投向了如何让计算机系统具备理解和解释遥感图像背后蕴含的地理信息、时空规律乃至社会经济含义的能力。这不仅是对遥感技术的一次深刻的理论升华，更是对其应用边界的一次大胆拓展。 本书《遥感图谱认知》旨在系统地梳理和探讨遥感图谱认知的核心理论、关键方法、广泛应用以及面临的挑战。我们力求从多维度、多角度出发，为研究人员、工程师及相关领域的学习者提供一个全面而深入的认知框架。本书并非仅仅是对现有技术成果的罗列，而是试图构建一个理论与实践相结合的桥梁，引导读者深入理解遥感图像背后的“意义”是如何被提取、表达和利用的。 二、 遥感图谱认知的理论基础：超越像素的理解 遥感图谱认知的基础在于理解遥感图像不仅仅是像素值的集合，而是包含了丰富的空间、光谱、纹理、形状以及时间演化等信息。这些信息共同构成了地物的“面貌”和“行为”，而认知则要求我们能够从这些信息中挖掘出更深层次的语义信息。 空间句法与语义： 传统的遥感图像处理更多关注单个像素或局部区域的光谱特征，而认知则需要理解地物之间的空间关系。例如，道路的形态、建筑物的布局、农田的边界等，这些都包含了重要的空间句法信息。进一步地，我们将这种空间关系与地物的属性相结合，形成语义理解。例如，识别出“公园”不仅仅是识别出绿色的地块，而是理解其作为城市绿化空间的功能和意义。 多尺度与多模态信息融合： 遥感数据往往具有不同的空间分辨率、光谱分辨率和时间分辨率。高分辨率图像可以揭示精细的地物结构，而低分辨率图像则可能包含更宏观的空间格局。光谱信息能够区分不同地物的材质，而纹理特征则可以描述地物的表面起伏和排列方式。认知过程需要有效地融合来自不同尺度、不同模态（如光学、雷达、高光谱等）的遥感数据，以获得更全面、更准确的理解。 时空动态的理解： 地球表面是动态变化的，遥感图像的时序性是其重要的属性。认知遥感图谱需要捕捉地物的时空演化规律，如城市扩张的速度、植被的生长周期、水体面积的变化等。通过对连续多时相遥感数据的分析，可以揭示地物的生长、衰退、迁移等动态过程，从而实现对自然现象和人类活动的深入洞察。 基于知识的推理： 仅仅依靠数据驱动的模式识别是有限的。遥感图谱认知还需要结合先验知识，如地理知识、社会经济知识、生态学知识等。例如，知道某个区域是山区，那么推断出现有建筑的类型和密度会受到地形的限制；了解某种作物的生长季节，可以更准确地识别农作物种类。知识图谱、本体论等工具在构建和应用这些知识方面发挥着重要作用。 三、 核心方法与技术：解锁遥感图谱的内在逻辑 为了实现遥感图谱的认知，研究人员已经开发和借鉴了众多先进的方法和技术。本书将深入探讨这些核心技术，并阐述其在认知过程中的作用。 深度学习在遥感图谱认知中的应用： 卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）、图神经网络（GNNs）等深度学习模型在遥感图像的特征提取、语义分割、目标检测、场景分类等方面取得了突破性进展。CNNs擅长从空间维度提取局部特征，RNNs能够处理时序信息，而GNNs则能够有效地建模地物之间的复杂关系。本书将详细介绍这些模型的原理，以及它们如何被应用于遥感图谱的认知任务。 语义分割与对象级识别： 语义分割旨在将图像中的每个像素分配到一个预定义的类别，从而实现对图像的精细化理解。对象级识别则更进一步，关注于识别出图像中的具体地理对象，并对其属性进行描述。这些技术是实现精确地图生产、精细化土地利用/覆盖调查的基础。 注意力机制与信息聚合： 在处理高分辨率、大尺度的遥感图像时，如何有效地聚焦于重要的信息区域并抑制无关信息成为关键。注意力机制能够让模型学习到对图像不同区域和不同特征的关注程度，从而提高识别的准确性和效率。信息聚合则致力于将来自不同尺度、不同来源的信息进行有效的融合，以获得更全面的认知。 迁移学习与少样本学习： 遥感数据往往存在标注样本不足的问题，这给模型的训练带来了挑战。迁移学习允许我们将在大规模数据集上预训练的模型应用于遥感数据，而少样本学习则旨在通过少量标注样本来训练模型。这些技术对于克服遥感数据标注的难题至关重要。 时空数据挖掘与预测： 利用遥感图像序列，可以挖掘出地物变化的时空规律。时间序列分析、动态建模、预测模型等技术被用于理解和预测地物的演变趋势，例如城市增长预测、灾害风险评估等。 多源数据融合技术： 将光学、雷达、激光雷达、高光谱等不同传感器获取的数据进行融合，可以弥补单一数据源的不足，获得更丰富、更可靠的地理信息。本书将介绍各种多源数据融合的策略和算法。 四、 遥感图谱认知的广泛应用：赋能多领域决策 遥感图谱认知的进步，极大地拓展了遥感技术的应用领域，为各行各业的决策提供了强有力的支持。 智慧城市建设： 城市规划、交通管理、基础设施监测、环境监测、人口分布分析等都需要对城市进行精细化认知。遥感图谱认知技术可以实现对城市建筑、道路、绿地、水体等要素的自动识别与更新，支持城市精细化管理和可持续发展。 精准农业： 农作物长势监测、病虫害诊断、产量预测、土壤养分评估等是精准农业的核心。通过对农田遥感图像的认知，可以实现对作物个体或小区域的精细化管理，提高农业生产效率和资源利用率。 环境保护与生态监测： 森林资源调查、湿地保护、水体污染监测、生物多样性评估、气候变化影响研究等都离不开对生态环境的深入认知。遥感图谱认知能够实现对大范围、高精度的生态环境信息获取，为环境保护决策提供科学依据。 自然灾害监测与应急响应： 地震、洪水、滑坡、火灾等自然灾害的发生会改变地表形态，造成严重的破坏。遥感图谱认知技术能够快速、准确地识别灾害区域、评估灾害损失、监测灾后恢复情况，为应急响应和灾后重建提供重要信息。 地质资源勘探与矿产监测： 通过对遥感图像的地质背景、构造特征、异常信号的认知，可以辅助进行矿产资源的勘探和监测。 军事侦察与安全保障： 对军事目标、军事活动、边境地带等进行高精度、实时的监测与分析，是国家安全的重要组成部分。 五、 挑战与展望：迈向更智能的地球感知 尽管遥感图谱认知取得了显著进展，但仍面临诸多挑战，同时也孕育着未来的发展方向。 数据的高维度与复杂性： 遥感数据通常具有高空间、高光谱、高时空分辨率的特点，其维度高且信息冗余，如何有效处理和提取有用的信息是一个持续的挑战。 标注数据的获取与质量： 大规模、高质量的标注遥感数据是训练高性能认知模型的关键，但其获取成本高昂且费时费力，需要发展更有效的弱监督、半监督或无监督学习方法。 模型的可解释性与鲁棒性： 深度学习模型往往被视为“黑箱”，其决策过程缺乏透明度。提高模型的可解释性，使其决策过程易于理解和信赖，对于保障遥感应用的可靠性至关重要。同时，模型需要具备良好的鲁棒性，能够应对不同传感器、不同地理区域、不同成像条件下的数据。 融合异构数据与知识： 如何有效地融合来自不同传感器、不同平台、不同领域的异构数据，以及将先验知识融入到认知过程中，是提升模型能力的重要方向。 实时处理与决策支持： 许多应用场景需要对遥感数据进行实时处理和分析，以支持快速决策。发展高效的算法和优化硬件平台，实现遥感图谱认知的实时化是未来的重要趋势。 人机协同的认知模式： 最终的遥感图谱认知并非完全由机器完成，而是人与机器协同工作的过程。如何设计更友好的交互界面，让专家能够更便捷地指导和修正机器的认知结果，是提升整体认知效率的关键。 六、 结论：构建智能地球的基石 《遥感图谱认知：方法、应用与挑战》一书，将引导读者全面深入地理解遥感图谱认知的核心内涵。从理论的奠基，到方法的创新，再到应用的拓展，我们力求勾勒出这一新兴领域的全貌。本书相信，随着技术的不断进步，遥感图谱认知将成为构建更加智能、可持续发展的地球感知体系的坚实基石，为人类更好地理解和管理我们的家园贡献智慧与力量。

评分☆☆☆☆☆

初次接触《遥感图谱认知》，我就被书中精美的图谱所吸引。那些卫星影像，色彩斑斓，层次分明，仿佛一张张精心绘制的艺术品，又蕴含着无尽的科学信息。我一直觉得，遥感技术听起来很高大上，但具体是怎么一回事，却知之甚少。这本书以“图谱”为核心，极大地满足了我对视觉化学习的偏好。它通过大量的彩色影像和图示，直观地展示了遥感技术的应用场景。我尤其对书中关于“地物分类”的章节印象深刻，它通过对比不同分类方法生成的影像，让我看到了同一个区域可以从不同的角度被解读。比如，如何区分城市建成区和裸露的土地，如何识别水体和湿地，这些都在书中得到了详细的阐述。而且，书中并没有简单地罗列图片，而是围绕着每一幅图，进行了深入的解读和分析，解释了图像的形成机理、影像特点以及它所代表的地理信息。这种“图文并茂”的讲解方式，让我能够轻松地理解那些原本可能晦涩难懂的专业知识。

评分☆☆☆☆☆

阅读《遥感图谱认知》，我最大的感受是它极大地拓展了我对地球的认知边界。我一直以为，我们所看到的世界就是全部，但这本书告诉我，遥感技术让我们能够“看见”更多。书中那些来自不同传感器、不同波段的卫星影像，揭示了地球表面隐藏的丰富信息。我特别喜欢书中关于“地表覆盖变化监测”的部分，它通过对比不同时期的影像，生动地展示了城市化进程、森林砍伐、冰川消融等对地表造成的显著改变。这种宏观的视角，让我对地球的动态变化有了更深刻的理解。书中还涉及了许多前沿的应用，比如利用遥感技术进行灾害监测与评估，为防灾减灾提供科学依据；或者通过分析地表温度变化，研究城市热岛效应。这些都让我惊叹于遥感技术的强大力量。这本书不仅仅是一本知识的科普读物，更是一扇通往更广阔世界的窗户，让我得以从一个全新的维度去审视我们赖以生存的星球。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就充满了科技感，那种深邃的蓝色搭配上卫星图像的抽象线条，第一眼就让人感受到它所蕴含的知识分量。我本来对遥感这个领域了解不深，只是出于好奇想了解一下卫星图像到底能告诉我们什么。拿到书后，我迫不及待地翻开，发现里面的内容远比我预想的要丰富。它不是那种枯燥乏味的学术论文集，而是以一种非常直观的方式，将遥感技术与我们日常所能观察到的现象联系起来。比如，书中通过大量的实例，展示了如何通过分析不同波段的遥感影像来识别地表特征，识别农作物长势、监测水体变化，甚至追踪城市扩张的足迹。这种“所见即所得”的呈现方式，极大地降低了理解门槛。更让我惊喜的是，书中不仅仅是展示图片，还深入浅出地解释了背后的原理，从光的反射、吸收，到传感器的工作方式，都讲得条理清晰。我尤其喜欢其中关于“遥感解译”的章节，它就像在教你如何“读懂”这些来自太空的眼睛，发现那些肉眼看不见的秘密。读完这部分，我对那些高高在上的卫星，不再仅仅是太空中的金属盒子，而是充满了智慧的观察者。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是它的“实用性”。我是一名地理专业的学生，在学习过程中，经常会遇到各种遥感影像，但有时候会觉得无从下手，不知道如何去分析和解读。而《遥感图谱认知》这本书，恰恰为我提供了一个非常好的学习框架。它不仅仅是介绍遥感的基本原理，更是提供了大量的实际案例和图谱分析方法。我尤其喜欢书中关于“影像增强与变换”的章节，它教会了我如何通过调整影像的对比度、亮度，或者进行色彩合成，来突出我们感兴趣的地物特征，让影像更加清晰易读。书中还介绍了一些常用的遥感影像处理软件的操作技巧，虽然没有详细的软件教程，但提供了处理思路和方法，这对于我们这些初学者来说，是非常宝贵的指导。读完这本书，我感觉自己面对遥感影像时，不再是束手无策，而是有了一套系统性的分析方法和工具，能够更加自信地去解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

拿到《遥感图谱认知》这本书，我最直接的感受就是它的“厚重感”，并非指纸张的物理厚度，而是内容上的充实与严谨。作为一名对地理信息系统（GIS）有初步接触的学生，我一直觉得遥感是GIS中一个非常关键但又有些神秘的部分。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。它没有回避遥感技术的复杂性，而是用一种循序渐进的方式，将抽象的概念具象化。我尤其印象深刻的是关于“光谱特征”的讨论，书中详细列举了不同地物在可见光、近红外、热红外等不同波段的反射和发射特性，并通过丰富的图谱对比，让我清晰地理解了为什么不同的物体在遥感影像上会呈现出不同的“颜色”。这种基于物理原理的讲解，让我在看到卫星影像时，不再是茫然的观看，而是开始思考它背后隐藏的物理过程。书中还穿插了一些案例分析，比如如何利用高光谱数据识别矿产资源，如何通过多时相影像监测环境污染，这些都让我看到了遥感技术在解决实际问题上的巨大潜力。它不仅仅是一本教材，更像是一本“遥感地图集”，带领我们探索地球的每一个角落。