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宋建社，郑永安，袁礼海 著

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• 合成孔径雷达
• SAR图像
• 图像理解
• 遥感
• 信号处理
• 雷达技术
• 模式识别
• 机器学习
• 目标检测
• 地物分类

店铺： 北京爱读者图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030230942

商品编码：29490706804

包装：平装

出版时间：2008-11-01

基本信息

书名：合成孔径雷达图像理解与应用

定价：39.00元

作者：宋建社,郑永安,袁礼海

出版社：科学出版社

出版日期：2008-11-01

ISBN：9787030230942

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.422kg

编辑推荐

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内容提要

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本书从SAR的基本原理和图像的基本特征出发，以SAR图像工程应用的后处理为重点，将理论、方法与工程应用实例相结合，以目标电磁散射特征计算、图像特征分析、图像分割、目标识别与分类、图像融合和图像压缩等内容为研究重点，较系统地涵盖了SAR图像应用中涉及的核心内容。
本书可作为从事SAR图像处理、信号处理、模式识别技术人员和科研院所相关研究人员的重要参考书，也可作为高等院校信号处理、遥感图像处理等相关专业的教师、高年级本科生和研究生的参考教材。

目录

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章 绪论
1.1 合成孔径雷达概况
1.2 发展历程
1.2.1 国外SAR发展历程
1.2.2 我国SAR发展历程
1.3 发展趋势
1.4 主要应用
1.4.1 军事领域
1.4.2 民用领域
1.5 内容安排
第2章 合成孔径雷达
2.1 概述
2.2 SAR成像基本原理
2.2.1 距离向分辨率与脉冲压缩技术
2.2.2 方位向分辨率与合成孔径原理
2.2.3 点目标信号回波模型
2.2.4 SAR成像处理与算法
2.3 SAR成像的几何特性
2.3.1 斜距图像的比例失真
2.3.2 透视收缩与顶底位移
2.3.3 雷达阴影
2.3.4 雷达视差与立体观察
第3章 雷达目标电磁散射计算
3.1 概述
3.1.1 电磁散射基本计算方法
3.1.2 严格的经典解法
3.1.3 近似求解方法
3.2 等效电磁流计算
3.2.1 等效电磁流奇异性的消除
3.2.2 等效电磁流的分析与计算
3.3 多次散射的计算
3.3.1 几何/物理光学混合算法
3.3.2 存在多重散射的条件和遮挡关系的判断
3.3.3 几何光学/等效电磁流混合算法
3.3.4 GO/PO混合方法的应用
3.4 腔体结构电磁散射RCS计算
3.4.1 复射线近轴近似电磁散射算法
3.4.2 计算实例
3.5复杂目标电磁散射的计算
3.5.1 复杂目标几何建模
3.5.2 复杂目标电磁散射混合计算
第4章 合成孔径雷达图像特征分析
4.1 概述
4.2 SAR图像辐射特征
4.2.1 SAR图像回波强度的概率分布
4.2.2 辐射分辨率
4.3 SAR图像噪声特征
4.4 SAR图像目标几何特征
4.4.1 点目标
4.4.2 线目标
4.4.3 面目标
4.5 SAR图像灰度统计特征
4.5.1 幅度特征
4.5.2 直方图特征
4.5.3 统计特征
4.6 SAR图像纹理特征
4.6.1 方向差分特征
4.6.2 灰度共现特征
4.6.3 小波纹理能量特征
第5章 合成孔径雷达图像分割
5.1 概述
5.2 阈值分割法
5.2.1 基于遗传算法的二维大熵阈值分割法
5.2.2 二维模糊熵阈值分割法
5.2.3 双阈值分割算法
5.3 基于马尔可夫场模型的分割法
5.3.1 吉布斯MEF分割模型
5.3.2 吉布斯MRF分割算法
5.3.3 多尺度MRF图像分割
5.4 基于多尺度几何分析的分割法
5.4.1 基于Contourlet变换的SAR图像分割
5.4.2 基于Wedgelet变换的SAR图像分割
5.5 分割评价方法
5.5.1 分割质量评价
5.5.2 适用情况分析
第6章 合成孔径雷达图像目标分类
6.1 概述
6.1.1 分类流程
6.1.2 评价标准
6.2 概率密度函数估计
6.2.1 单-密度函数
6.2.2 混合密度函数
6.2.3 有限混合密度函数的逼近能力
6.3 参数估计
6.3.1 极大似然估计
6.3.2 EM算法
6.4 小距离分类法
6.5 大后验概率分类法
6.6 支持向量机分类法
6.6.1 支持向量机原理
6.6.2 支持向量机分类法
6.7 隐马尔可夫优化分类法
6.7.1 HMM原理
6.7.2 HMOC模型
第7章 合成孔径雷达图像目标识别
7.1 概述
7.1.1 识别方法
7.1.2 自动目标识别系统
7.2 基于电磁特性的目标识别
7.3 典型目标识别
7.3.1 道路识别
7.3.2 机场识别
7.3.3 MSTAR坦克识别
第8章 合成孔径雷达图像融合
8.1 概述
8.1.1 图像融合概念
8.1.2 融合效果评价
8.2 SAR图像与可见光图像融合
8.2.1 提升小波变换
8.2.2 基于提升小波变换区域统计特性的融合算法
8.3 SAR图像与多光谱图像融合
8.3.1 主成分分析方法
8.3.2 基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合
8.4 多波段SAR图像融合
8.4.1 基于a trous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合
8.4.2 多波段SAR图像伪彩色融合
第9章 合成孔径雷达图像压缩
9.1 概述
9.1.1 代和第二代压缩技术
9.1.2 多尺度方向分析技术
9.2 SAR图像压缩中的典型特征
9.2.1 纹理特征
9.2.2 变换域系数统计特征
9.3 SAR图像Non-SWMDA压缩方法
9.3.1 不可分离小波的提升实现
9.3.2 基于块分割的二叉树编码方案设计
9.4 SAR图像压缩效果评价
9.4.1 保真度准则
9.4.2 特征衡量标准
英汉术语对照
主要参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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现代测绘技术与时俱进：遥感影像的解读与实践 一、 概述：洞察地球脉搏的现代之眼 在人类探索和理解自身生存环境的漫长旅程中，获取准确、全面的地理信息始终是关键。从古老的地图绘制到现代的卫星遥感，测绘技术的每一次飞跃都极大地拓展了我们认识和利用地球的能力。如今，随着科技的日新月异，遥感技术已成为我们洞察地球的“现代之眼”，能够以前所未有的广度和深度，捕捉地表的细微变化，揭示隐藏在地下的规律。 本书旨在深入浅出地探讨遥感影像这一强大的地理信息获取工具，从其基本原理到广泛的应用，为读者构建一个全面而系统的认知框架。我们将不仅仅停留在对技术的介绍，更会侧重于如何从海量的遥感数据中提炼出有价值的信息，并将其有效地应用于解决现实世界中的各类问题。这不仅仅是一本关于遥感技术的指南，更是一份关于如何用现代科技解读地球、服务社会的实践手册。 二、 遥感影像基础：解析光的语言 要真正理解遥感影像，首先需要掌握其背后的基本原理。遥感，顾名思义，即“遥远的感知”，它通过不直接接触目标体的方式，获取目标的有关信息。其核心在于利用电磁波与地物之间的相互作用。 1. 电磁波谱与成像原理： 地物在接收到太阳辐射或自身发出的电磁波后，会产生反射、透射或吸收。遥感器则通过接收这些被地物反射或散射的电磁波，并将其转化为可记录的信号，从而形成影像。不同的电磁波波段（如可见光、红外线、微波等）对不同的地物具有不同的敏感性，因此，选择合适的波段对于提取特定地物信息至关重要。本书将详细介绍不同电磁波波段的特性，以及它们如何被应用于地物信息的获取。 2. 遥感器类型与工作模式： 遥感器是遥感系统的“眼睛”，其类型繁多，工作模式各异。我们将介绍被动式遥感器（如光学相机、红外传感器）和主动式遥感器（如激光雷达、微波雷达）。光学遥感器捕捉自然光，适用于地表纹理、颜色等信息；而主动式遥感器则能主动发射电磁波并接收回波，不受光照条件限制，且能够穿透云层和植被，获取更为丰富的三维和结构信息。 3. 影像几何特性与辐射特性： 遥感影像不仅记录了地物的“样子”，还蕴含着重要的几何和辐射信息。几何特性包括影像的投影方式、尺度、倾斜等，这些直接关系到影像的定位精度和空间分析能力。辐射特性则反映了地物对电磁波的反射或发射能力，经过辐射定标后，可以转化为地物的真实反射率或亮度温度，是进行地物识别和定量分析的基础。本书将深入讲解这些特性，并介绍如何校正影像以消除几何和辐射误差。 三、 遥感影像处理与增强：点石成金的魔法 获取到的原始遥感影像往往存在各种噪声、畸变和信息不均衡等问题，直接用于分析的效果大打折扣。因此，影像处理与增强是遥感数据应用中不可或缺的关键环节，它如同为我们解析影像的“魔法”，能够将“杂乱无章”的数据转化为清晰、有用的信息。 1. 辐射校正与几何校正： 辐射校正是为了消除不同传感器、不同时间、不同环境因素对地物反射率的影响，使得不同影像之间具有可比性。几何校法则致力于纠正影像因传感器姿态、地球曲率、地形起伏等因素造成的空间位置偏差，使其与实际地理坐标精确对应。我们将详细介绍各种校正方法及其适用场景。 2. 影像增强技术： 影像增强是为了改善影像的视觉效果，突出地物特征，便于人眼识别。这包括对比度拉伸、直方图均衡化、滤波（如平滑滤波、锐化滤波）等技术。这些技术能够有效地突出地物边界、纹理和色彩，使人眼更容易捕捉到关键信息。 3. 影像变换： 不同的遥感数据可能需要通过特定的变换来提取更有意义的信息。例如，多光谱影像可以通过主成分分析（PCA）或缨 K-L 变换来减少波段冗余，提取主要的地物信息；而不同时期的影像进行差值变换，则能有效地监测地物的变化。 4. 影像融合： 融合不同传感器、不同分辨率或不同波段的影像，能够合成一张包含更丰富信息的综合影像。例如，将高空间分辨率的黑白影像与低空间分辨率的多光谱影像融合，可以得到既有高分辨率细节又不失色彩信息的影像，极大地提升了影像的分析价值。 四、 遥感影像分析与解译：解读地球的密码 将处理和增强后的影像转化为具有实际意义的信息，需要借助先进的分析与解译技术。这是遥感技术服务于各行各业的核心环节。 1. 目视解译： 这是最直观的分析方法，通过观察影像的颜色、纹理、形状、阴影、空间关系等，结合先验知识，对地物进行识别和分类。虽然主观性较强，但在一定条件下，对于经验丰富的解译员而言，仍然是一种高效的分析手段。 2. 计算机辅助分类： 随着计算能力的提升，计算机辅助分类已成为主流。我们将介绍多种分类算法，包括： 监督分类： 需要预先提供已知的样本（训练区），通过训练分类器来学习地物的光谱特征，然后对整个影像进行分类。常见的算法有最大似然法、支持向量机（SVM）、随机森林等。 非监督分类： 不需要预先提供样本，算法根据影像自身的统计特征自动将像元聚类成不同的类别。常用的算法有 ISODATA、K-Means 等。 面向对象分析（OBIA）： 传统的像元级分类存在“椒点”现象，即相邻的同类地物被分割成不同类。OBIA 通过先对影像进行分割，形成具有一定空间尺度的对象，再对对象进行分类，能够更好地处理影像的纹理、形状等空间信息，提高分类精度。 3. 变化检测： 利用不同时期的遥感影像，对比分析地物在时间维度上的变化，是监测环境变化、资源动态、城市发展等的重要手段。我们将探讨差值法、变化向量分析、马尔可夫链等多种变化检测方法。 4. 遥感信息提取： 除了地物分类，还可以从遥感影像中提取更为具体的地理要素信息，如植被指数（NDVI）、地表温度、淹没范围、建筑物轮廓等，这些信息为后续的定量分析和模型构建奠定基础。 五、 遥感影像的应用实践：赋能千行百业 遥感影像的应用领域极其广泛，几乎渗透到现代社会的每一个角落，为各行各业提供了不可或缺的信息支持。 1. 农业与林业： 作物估产与长势监测： 利用多光谱影像的植被指数（如 NDVI、EVI），可以监测作物生长状况，预测产量，及时发现病虫害，为精准农业提供决策依据。 森林资源调查与管理： 监测森林覆盖率、植被类型、病虫害发生情况、火灾风险等，为森林保护和可持续经营提供支持。 土地利用/土地覆盖分类： 区分耕地、林地、草地、水域、城镇等，为国土规划和资源管理提供基础数据。 2. 环境监测与灾害管理： 地质灾害监测： 监测滑坡、泥石流、地震等地质灾害的发生和发展，预警和评估损失。 水资源与水环境监测： 监测地表水体变化、水体富营养化、污染物扩散等，为水资源管理和环境保护提供支持。 气象与气候研究： 监测云雨分布、地表温度、积雪覆盖等，为天气预报和气候变化研究提供数据。 环境污染监测： 监测大气污染、土壤污染、海洋污染等，评估污染范围和影响。 灾害评估与应急响应： 在自然灾害（如洪水、台风、地震）发生后，快速获取灾区影像，评估灾害范围和损失，为救援和重建提供信息。 3. 城市规划与地理信息系统（GIS）： 城市扩张监测与分析： 追踪城市边界变化，分析城市发展模式，为城市规划和管理提供依据。 基础设施监测： 监测交通网络、能源管线、建筑物分布等，为城市基础设施的规划、建设和维护提供支持。 土地利用规划： 评估土地的适宜性，规划城市功能区，优化资源配置。 GIS 数据生产： 遥感影像经过处理和解译后，是构建和更新地理信息系统的基础数据来源。 4. 海洋与海岸带观测： 海冰监测： 监测海冰的范围、厚度、移动，为航运和极地科考提供支持。 海岸带变化监测： 监测海岸线的侵蚀和淤积，评估海洋污染，研究海洋生态环境。 渔业资源调查： 辅助渔业资源的勘探和管理。 5. 军事与安全： 遥感技术在目标识别、战场态势感知、国土安全等方面发挥着重要作用，本书将侧重于民用领域的应用，但也会简要提及相关原理。 六、 展望：智能时代的遥感未来 随着人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，遥感技术的应用正迈向一个更加智能化、精细化和集成化的新时代。 1. 深度学习在遥感中的应用： 深度学习模型能够从海量遥感数据中自动学习复杂的特征，极大地提升了地物识别、目标检测、变化检测等任务的精度和效率。 2. 高光谱与高分辨率影像的发展： 更高光谱分辨率的影像能够区分地物更细微的光谱差异，而高空间分辨率影像则能捕捉到更精细的地物结构，为精准应用提供可能。 3. 多源数据融合： 将遥感数据与其他地理信息（如 GPS、地面传感器数据、社会经济数据）进行融合，能够构建更全面、更准确的地理信息模型，支持更复杂的决策分析。 4. 实时遥感与云计算： 强大的云计算平台为海量遥感数据的存储、处理和分析提供了支撑，未来的遥感将更加注重时效性，实现近乎实时的监测和预警。 本书的编写，旨在为读者提供一个进入遥感世界的大门，让大家能够理解这项强大的技术，掌握分析和应用遥感影像的基本方法，并对其未来发展趋势有所认识。通过学习本书，希望读者能够将遥感技术的力量应用于各自的领域，为解决实际问题、推动社会进步贡献智慧和力量。

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这本书的装帧设计和排版布局着实让我眼前一亮，那种沉稳中又不失现代感的风格，让人一拿起来就觉得内容肯定分量十足。从封面到内页的字体选择，再到图表的清晰度和留白的处理，都体现出一种对细节的极致追求。我尤其欣赏它在专业书籍中难得一见的视觉舒适度，长时间阅读下来眼睛也不会感到过于疲劳。每一章节的过渡都处理得非常流畅自然，仿佛在进行一次精心策划的知识漫游，而不是生硬的知识堆砌。尤其是一些复杂概念的图示部分，用色和结构的设计堪称教科书级别，极大地降低了初学者望而却步的门槛。这种对阅读体验的重视，使得即便是技术性很强的书籍，也能成为一种享受，而不是负担。我相信，对于任何一位对该领域有深度探索意愿的读者来说，光是这种高水准的制作工艺，就已经值回票价了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的语言风格透露出一种老派的、经过时间沉淀的学者的风范，稳健、精确，但又带着一种恰到好处的亲切感。它没有使用过多花哨的流行词汇来刻意迎合潮流，而是专注于用最本质的语言去描绘事物的本来面貌。阅读过程中，我能感受到作者在文字背后的耐心和对读者学习过程的体恤。例如，当介绍到一个需要高度抽象思维才能把握的概念时，作者会特意放慢节奏，用一小段引导性文字来“热身”，帮助读者的思维提前进入状态。这种尊重读者学习节奏的处理方式，使得阅读过程充满了被引导的愉悦感，而不是被强行灌输的压迫感。总的来说，这是一本既有高度，又有温度的知识集成体。

评分☆☆☆☆☆

我发现作者在叙述复杂理论时，采取了一种非常独特且富有启发性的“层层递进、由表及里”的讲解模式。他似乎深谙技术性文字的表达困境，总能找到最贴合实际情境的比喻来阐释那些抽象的数学模型和物理原理。我记得有几处关于信号处理流程的描述，如果是在其他教材里，我可能需要反复研读才能勉强理解，但在这本书里，作者巧妙地引入了几个生活化的类比，瞬间就击穿了我的理解壁垒。这种叙事策略不仅增强了知识的吸收效率，更重要的是，它在潜移默化中培养读者独立思考和构建知识体系的能力。读完一个章节，我感觉自己不只是“学会”了某个公式，而是真正“理解”了它在实际应用中的意义和局限性，这才是真正高水平的学术著作所应具备的品质。

评分☆☆☆☆☆

从学术严谨性的角度来看，这本书的参考文献和引文规范做得极为出色。在每一个关键技术点或理论溯源处，都能找到清晰、准确的引用标记，这不仅体现了作者深厚的学术功底和对前人研究成果的尊重，也为有志于进一步深挖某个子方向的读者提供了一条清晰可靠的学术路径。我随意抽查了几个章节末尾的引文列表，发现其涵盖的时间跨度大，且引用源头包括了多个顶级国际期刊和会议的最新成果，显示出作者对领域发展保持着高度的敏感性。在信息爆炸的今天，一本优秀的专业书籍不仅要传授知识，更要教会读者如何辨别和追踪知识的源头，这本书无疑在这方面做得非常到位，它的价值可以延续多年，不易过时。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实战案例分析部分，无疑是它最大的亮点之一。它没有停留在理论的空中楼阁，而是大量引用了当前工业界和科研前沿中的真实项目数据和场景。每一个案例都剖析得极为深入细致，从原始数据的获取、预处理，到模型选择、参数调优，直至最终结果的可视化和评估，全过程都给出了详尽的“操作手册”。这种详尽程度，对于希望将理论知识转化为实际生产力的人来说，简直是无价之宝。我特别留意了其中关于特定环境干扰下的鲁棒性测试部分，那里的数据对比和误差分析非常严谨且具有说服力，让我对如何设计更可靠的系统有了全新的认识。如果说理论部分是骨架，那么这些案例就是饱满的血肉，让整本书的知识体系变得鲜活且充满生命力。