遥感原理与应用实验教程/安徽省十二五规划教材 安徽省精品资源共享课程教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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方刚 著

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出版社： 合肥工业大学出版社

ISBN：9787565016042

商品编码：29728252065

包装：平装

出版时间：2014-01-01

基本信息

书名：遥感原理与应用实验教程/安徽省十二五规划教材 安徽省精品资源共享课程教材

定价：26.00元

作者：方刚

出版社：合肥工业大学出版社

出版日期：2014-01-01

ISBN：9787565016042

字数：

页码：147

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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《遥感原理与应用实验教程》是作者整合多年的教学与科研资源，在了解和掌握应用型本科院校地学相关专业学生特点的基础上，根据新版本的ENVI5.0软件编写而成。主要内容包括：ENVI简介、安装和菜单功能，ENVI入门基本操作，注记与网格的基本操作，影像裁剪、旋转、图层叠加和掩膜，影像几何配准，影像镶嵌，影像融合，影像分类和遥感制图等。
　　本教程可作为应用型本科院校遥感科学与技术、地理信息科学、测绘工程、地质工程、自然地理与资源环境、地理科学、土地资源管理、人文地理与城乡规划、工程测量与监理等地学相关专业《遥感原理与应用》课程的配套实验教材，也可作为遥感爱好者学习ENVI遥感图像处理软件的工具书。

目录

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前言
实验一 ENVI简介、安装和菜单功能
一、ENVI简介
二、ENVI5．O的安装
三、熟悉ENVI菜单功能
思考与练习
实验二 ENVI入门基本操作
一、加载一幅灰阶图像
二、熟悉窗口
三、显示一幅彩色合成影像
四、对比度拉伸
五、直方图匹配
六、颜色表
七、动画循环显示
八、动态链接
九、坐标信息的查看
十、像素定位器的使用
十一、密度分割
十二、矢量叠加
十三、剖面线的显示
十四、感兴趣区的建立
思考与练习
实验三 注记与网格的基本操作
一、注记
二、网格
思考与练习
实验四 影像裁剪、旋转、图层叠加和掩膜
一、影像裁剪
二、影像旋转
三、层的叠加
四、掩膜
思考与练习
实验五 影像几何配准
一、影像到影像的配准
二、影像到地图的配准
三、自动配准
思考与练习
实验六 影像镶嵌
一、基于像素的镶嵌
二、基于地理坐标的镶嵌
思考与练习
实验七 影像融合
一、自动融合
二、半自动融合
三、手动融合
思考与练习
实验八 影像分类
一、非监督分类
二、监督分类
三、分类结果精度评价
四、分类后处理
思考与练习
实验九 遥感制图
一、加载并显示影像
二、生成快速制图模板
三、输出制图结果
思考与练习
参考文献

作者介绍

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文摘

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序言

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前言
实验一 ENVI简介、安装和菜单功能
一、ENVI简介
二、ENVI5．O的安装
三、熟悉ENVI菜单功能
思考与练习
实验二 ENVI入门基本操作
一、加载一幅灰阶图像
二、熟悉窗口
三、显示一幅彩色合成影像
四、对比度拉伸
五、直方图匹配
六、颜色表
七、动画循环显示
八、动态链接
九、坐标信息的查看
十、像素定位器的使用
十一、密度分割
十二、矢量叠加
十三、剖面线的显示
十四、感兴趣区的建立
思考与练习
实验三 注记与网格的基本操作
一、注记
二、网格
思考与练习
实验四 影像裁剪、旋转、图层叠加和掩膜
一、影像裁剪
二、影像旋转
三、层的叠加
四、掩膜
思考与练习
实验五 影像几何配准
一、影像到影像的配准
二、影像到地图的配准
三、自动配准
思考与练习
实验六 影像镶嵌
一、基于像素的镶嵌
二、基于地理坐标的镶嵌
思考与练习
实验七 影像融合
一、自动融合
二、半自动融合
三、手动融合
思考与练习
实验八 影像分类
一、非监督分类
二、监督分类
三、分类结果精度评价
四、分类后处理
思考与练习
实验九 遥感制图
一、加载并显示影像
二、生成快速制图模板
三、输出制图结果
思考与练习
参考文献

《遥感原理与应用实验教程》 引言 在人类探索和认识世界的漫长历程中，我们不断寻求突破感官局限，获取更广阔、更深入的信息。遥感技术，作为一种“远距离的探测”手段，正是这一追求的杰出体现。它赋予我们“千里眼”的能力，使我们能够从太空、高空甚至近地面，以非接触的方式获取地物、地表乃至大气、海洋的各类信息。从最初的航空摄影，到如今的卫星遥感、无人机遥感，遥感技术以前所未有的速度和精度，深刻地改变着我们认识和管理地球的方式。 本书《遥感原理与应用实验教程》正是为帮助广大师生系统掌握遥感技术的科学原理，并将其应用于实际问题解决而精心编写的。作为安徽省十二五规划教材，同时也是安徽省精品资源共享课程教材，本书凝结了多位遥感领域资深专家多年的教学与科研经验，力求在内容深度、广度以及实验设计的科学性、操作性上达到国内领先水平。 第一章 遥感技术概述 本章将带领读者走进遥感的世界，首先阐述遥感的基本概念、发展历程及其重要性。我们将追溯遥感技术的起源，从早期的航空摄影侦察，到20世纪中叶卫星时代的开启，再到如今多平台、多传感器、多尺度协同发展的格局。接着，我们将深入探讨遥感技术在现代社会中的关键作用，例如在资源调查、环境保护、灾害监测、城市规划、农业生产、气象预报、军事侦察以及科学研究等众多领域的不可替代性。 随后，本章将详细介绍遥感系统的组成。一个完整的遥感系统通常包括以下几个关键部分：目标（我们要探测的地球表面或大气中的物体）、能量源（通常是太阳或人造光源）、传播介质（大气层）、传感器（记录地物反射或辐射能量的设备，如相机、扫描仪、雷达等）、传输与接收设备（将传感器获取的数据传输到地面）、数据处理与分析系统（对原始数据进行校正、增强、解译等处理）以及应用系统（将处理后的信息用于解决实际问题）。我们将逐一剖析这些组成部分的功能和相互关系。 最后，本章将勾勒出遥感技术未来发展的主要方向，例如高分辨率、高光谱、高时效遥感的进步；人工智能与遥感技术的深度融合，实现更智能化的数据分析与解译；云计算、大数据等技术在遥感数据管理与应用中的普及；以及地物模型化、三维重建等高级应用的发展。 第二章 电磁波与地物辐射 理解遥感，核心在于理解电磁波与地物之间的相互作用。本章将深入解析电磁波的物理性质，包括其波长、频率、能量等基本概念。我们将重点介绍电磁波谱，即不同波段的电磁波（如可见光、红外线、微波等）及其各自的特点和在遥感探测中的应用潜力。例如，可见光对于识别地物的颜色和纹理至关重要，而近红外和热红外则能反映地物的温度和水分状况，微波则具有穿透云层的能力，适用于全天候监测。 接下来，我们将详细讲解地物对电磁波的响应机制。这主要包括反射、吸收和透射这三种基本物理过程。不同的地物（如水体、植被、土壤、建筑物等）在不同的电磁波波段下，其反射率、吸收率和透射率存在显著差异，正是这些差异构成了遥感图像信息的基础。我们将通过具体的例子，如植被的“红边效应”以及水体在可见光和红外波段的不同表现，来形象地说明这一点。 此外，本章还将引入辐射度学和辐射传输理论的基本概念。辐射度学是研究电磁辐射能量的科学，我们将学习如辐亮度、辐射强度、辐亮度等关键概念，以及它们如何描述地物发出的电磁辐射。辐射传输理论则解释了电磁波在介质（主要是大气）中传播时能量的变化过程，包括大气对太阳辐射的吸收和散射作用，这些都会影响我们最终从传感器接收到的信号，是进行定量遥感分析的重要理论基础。 第三章 遥感传感器与数据获取 本章将聚焦于遥感技术的核心“眼睛”——遥感传感器，并介绍遥感数据是如何被获取的。我们将详细介绍不同类型遥感传感器的原理和特点。光学传感器是应用最广泛的一类，包括多光谱扫描仪（如Landsat系列、Sentinel-2等，获取地物在几个特定波段的反射信息）、全色传感器（获取单波段的高分辨率图像，主要用于地图绘制和地形分析）以及高光谱传感器（能够获取地物在数百个连续窄波段的光谱信息，具有极高的信息辨别能力，常用于矿产勘探、精细农业等）。 我们还将介绍热红外传感器，它们能够探测地表物体发出的热辐射，从而获取地表温度信息，在监测地表热异常、火灾、火山活动等方面具有重要应用。微波传感器（如合成孔径雷达SAR）是另一类重要的传感器，它们主动发射微波并接收地物反射的回波，不受云雨和昼夜影响，能够获取地表的形貌、粗糙度、介电常数等信息，在海洋监测、地质构造分析、洪水淹没监测等方面优势显著。 在传感器原理介绍的同时，本章将详细阐述遥感数据获取的方式。这包括被动式遥感（依靠太阳光或地物自身辐射作为能量源，如大多数光学传感器）和主动式遥感（传感器主动发射电磁波并接收回波，如雷达）。我们将介绍常见的遥感平台，如航天器（提供大范围、高频次的监测能力）、航空器（如飞机、无人机，提供高分辨率、灵活的任务规划能力）以及地面平台。 此外，本章还会讨论遥感数据的一些关键参数，如空间分辨率（图像中最小可分辨的地面距离）、光谱分辨率（传感器能够区分的地物光谱通道数量和宽度）、时间分辨率（传感器重复观测同一地点的间隔时间）以及辐射分辨率（传感器能够区分的最小辐射亮度差）。这些参数直接决定了遥感数据所能提供的地物信息细节程度和观测能力。 第四章 遥感图像预处理 原始的遥感图像往往包含了各种误差和噪声，无法直接用于科学分析和应用，因此需要进行预处理。本章将系统介绍遥感图像预处理的主要内容和方法。 首先，我们将介绍辐射定标。原始遥感数据记录的是传感器接收到的数字亮度值（DN值），它与地物的真实反射率或辐射亮度之间存在复杂的转换关系。辐射定标的目标就是将DN值转换为具有物理意义的反射率或辐射亮度值，为后续的定量分析奠定基础。我们将讲解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。 接着，我们将深入探讨几何校正。遥感图像在获取过程中会受到多种因素的影响，产生几何畸变，例如传感器本身畸变、平台姿态变化、地球曲率、地形起伏以及大气折射等。几何校正是消除这些畸变，将图像上的像元准确地映射到地面坐标系中的关键步骤。我们将介绍两种主要的几何校正方法：辐射测量校正（利用地面控制点进行精确地理定位）和地形校正（考虑地形起伏的影响）。 大气校正是另一个至关重要的预处理环节。大气中的水汽、气溶胶、臭氧等成分会对地物反射的电磁波产生吸收和散射作用，导致传感器接收到的信号发生改变，从而影响地物的真实光谱特征。大气校正旨在去除大气的影响，恢复地物的地表反射率。本章将介绍常用的几种大气校正模型，如基于物理模型的方法（如6S、MODTRAN）和基于图像的方法。 最后，本章还将介绍其他一些常见的预处理操作，如图像增强（通过调整图像的对比度、亮度等，使其更易于人眼观察和分析）、噪声去除（消除图像中的随机噪声或系统噪声）以及图像融合（将不同传感器或不同分辨率的图像结合，生成具有更高信息量的新图像）。 第五章 遥感图像分类与信息提取 图像分类是遥感图像解译中最核心、最常用的技术之一，旨在将图像中的像元按照其光谱特征或纹理特征划分为不同的地物类别。本章将详细讲解各种遥感图像分类的方法。 我们将首先介绍目视解译，这是一种基于人眼对遥感图像的直观感受，结合先验知识和解译标志（如颜色、形状、纹理、阴影、空间关系等）来识别地物的传统方法。虽然其效率相对较低，但在一些特定应用场景下仍具有不可替代的作用。 随后，我们将重点介绍监督分类。这种方法的前提是需要有已知的、具有代表性的训练样本。我们将介绍两种主要的监督分类算法：最大似然分类（基于贝叶斯理论，计算像元属于各类别的概率）和最小距离分类（计算像元与各类别均值向量的距离）。此外，我们还会讨论支持向量机（SVM）和随机森林（RF）等更先进的机器学习分类算法在遥感领域的应用。 非监督分类则不需要预先提供训练样本，而是根据像元之间的相似性自动将图像划分为若干个类别。我们将讲解K-均值聚类（K-means）和Isodata等经典的非监督分类算法。 除了像素级别的分类，本章还将介绍面向对象分类（OBIA）。这种方法不再孤立地处理单个像元，而是首先将图像分割成具有相似光谱和纹理特征的同质区域（对象），然后基于这些对象的属性（如形状、大小、上下文关系等）进行分类，能够有效避免像素分类中“椒盐现象”，提高分类精度。 最后，本章将介绍信息提取的其他关键技术，如变化检测（比较不同时期获取的遥感图像，识别地物变化）、指数计算（如植被指数NDVI、水体指数NDWI等，用于提取特定地物信息）以及遥感图像纹理分析（利用纹理特征提取地物信息）。 第六章 遥感影像判读与应用实例 本章将通过大量的实例，展示遥感原理和技术在各个领域的实际应用，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 我们将首先以土地利用/土地覆盖变化监测为例，讲解如何利用多期次的遥感影像，结合分类技术，分析城市扩张、耕地变化、森林砍伐等现象，为区域土地资源管理和规划提供科学依据。 接着，我们将聚焦于农业遥感。读者将学习如何利用遥感影像监测作物长势、估算产量、识别病虫害、评估灌溉状况，实现精准农业和高效农业。我们将介绍常用的植被指数以及它们在农业中的应用。 环境监测与保护是遥感技术的另一重要应用领域。本章将展示遥感在水体富营养化监测、土壤侵蚀调查、大气污染物扩散模拟、植被覆盖度变化评估、生态恢复效果评价等方面的作用。 灾害监测与应急响应也是遥感技术发挥巨大作用的场景。读者将学习如何利用遥感影像快速评估地震、洪涝、滑坡、森林火灾等灾害的发生范围和影响程度，为灾情统计、救援决策提供及时、准确的信息。 我们还将探讨水资源遥感。例如，如何利用遥感估算地表水体面积、监测地下水位变化、评估土壤湿度、研究冰川融化等。 最后，本章还将涉及城市遥感，包括城市建成区提取、城市热岛效应分析、城市绿地监测、交通流量分析等，以及地质矿产遥感，如利用高光谱遥感识别矿产资源等。通过这些丰富多样的应用案例，读者将深刻体会到遥感技术在认识地球、服务社会中的强大力量。 第七章 遥感数据处理与分析实验 本章是本书的核心实践部分，将指导读者通过实际操作，掌握遥感数据处理与分析的基本技能。我们将以一款主流的遥感图像处理软件（如ENVI、ERDAS IMAGINE或GRASS GIS等，具体选择可根据教学需要确定）为平台，设计一系列由浅入深、循序渐进的实验项目。 实验一：遥感影像基本操作与显示 学习影像的打开、浏览、缩放、漫游等基本操作；掌握影像的图层管理、波段组合（真彩色、假彩色合成）；初步了解影像的空间参考系统。 实验二：遥感影像预处理实践 根据实际数据特点，完成辐射定标、几何校正（包括辐射测量校正和地形校正）、大气校正等预处理任务。通过对比处理前后的影像，理解预处理的必要性和效果。 实验三：遥感影像分类技术实操 练习目视解译，识别典型地物；进行监督分类（如最大似然法、SVM）和非监督分类（如K-means）；通过混淆矩阵和总体分类精度评价分类结果；尝试面向对象分类。 实验四：遥感影像信息提取与应用 计算植被指数（如NDVI）、水体指数（如NDWI）；进行变化检测，对比分析不同时期影像的差异；进行纹理分析，提取地物细节信息。 实验五：典型应用案例的实践 选择一个具体的应用案例，如土地覆盖分类、耕地面积统计、水体范围提取等，综合运用本教程中学习的各项技术，完成从原始数据到最终成果的全过程。 每个实验都将详细列出实验目的、实验原理、实验步骤、实验数据要求以及实验结果分析与讨论。同时，还将提供必要的指导和注意事项，帮助读者克服操作过程中的困难。通过这些实验，读者将能够亲身体验遥感技术的魅力，并掌握处理和分析遥感数据的关键技能。 第八章 遥感数据应用平台与新技术 随着信息技术的飞速发展，遥感数据的应用方式也在不断革新。本章将介绍当前主流的遥感数据应用平台，并探讨遥感技术的前沿发展方向。 我们将介绍桌面级遥感处理软件的特点和应用，如ENVI、ERDAS IMAGINE等，它们功能强大，适用于精细化的数据处理和分析。 同时，我们将重点介绍云计算与在线遥感处理平台的兴起。以Google Earth Engine、Microsoft Planetary Computer等为代表的云平台，提供了海量的遥感数据存储、强大的计算能力和灵活的应用接口，使得遥感数据的高效处理和大规模应用成为可能。读者将了解如何利用这些平台进行数据检索、处理和分析，大大降低了遥感应用的技术门槛。 此外，本章还将展望遥感技术未来的发展趋势。人工智能（AI）与遥感技术的深度融合是当前最热门的方向之一，我们将讨论深度学习在遥感图像分类、目标识别、变化检测等方面的突破性进展。时空大数据分析，结合遥感影像与多源数据（如GIS数据、物联网数据、社会经济数据等），进行多维度、多尺度的综合分析，是未来应用的重要方向。三维遥感，如利用无人机摄影测量、激光雷达（LiDAR）等技术构建高精度的三维模型，在城市规划、工程建设、文化遗产保护等领域展现出巨大潜力。 最后，本章还将提及遥感数据标准化与共享的重要性，以及开源遥感软件与工具的发展，鼓励读者积极关注和学习最新的遥感技术动态，为未来的学习和工作打下坚实基础。 结语 遥感技术是一门集光学、电子学、计算机科学、地球科学等学科于一体的交叉学科，其应用前景广阔，发展潜力巨大。本书《遥感原理与应用实验教程》旨在为读者提供一个系统、扎实、实用的学习平台。我们希望通过理论知识的讲解和实验操作的指导，能够激发读者对遥感技术的兴趣，培养其解决实际问题的能力，并为我国遥感科学与技术的发展贡献力量。期待读者在掌握遥感技术后，能够运用它来更好地认识和保护我们赖以生存的地球家园。

评分☆☆☆☆☆

我手中的这本教材，从纸张的质感和装帧来看，确实带着浓厚的“省属重点规划”特色，质量稳定可靠，适合长期翻阅。但从内容反馈的角度看，它在紧跟前沿技术方面的步伐可以更快一些。例如，对于近年来快速发展的深度学习在遥感影像分类中的应用，书中提及的内容相对有限，更多的是聚焦于传统的基于光谱和纹理特征的分类方法。当然，作为一本定位基础和原理的教程，强调经典方法是必要的，毕竟“万变不离其宗”。但对于一个渴望了解行业未来趋势的学生来说，如果能在最后的拓展章节中，增加一些关于AI驱动的语义分割、超分辨率重建等新兴技术的原理简介，哪怕只是概述性的介绍，也会让这本书的整体价值更上一层楼，更具时代感。

评分☆☆☆☆☆

作为一本实验教程，它的实践指导部分设计得非常贴合实际工作流程。我个人最欣赏的是它对于数据预处理步骤的细致划分。从几何校正到辐射定标，每一步骤都配有清晰的步骤图和参数解释，这点在很多理论书籍中是缺失的。我跟着书上的步骤，尝试处理了一批历史卫星影像，发现在大气校正这一块，教材给出的几种模型的对比分析非常到位。它不仅告诉我们怎么做，还分析了每种方法的适用场景和潜在误差源，这一点非常“接地气”。这让我意识到，理论知识和实际操作之间确实存在一个巨大的鸿沟，而这本书恰恰试图弥合这个鸿沟。不过，如果能加入一些基于特定GIS软件（比如ArcGIS Pro或QGIS）的界面截图辅助说明，对于零基础动手操作的同学来说，可能会更加友好一些，毕竟当前软件的界面更新迭代速度很快。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，很大程度上体现在它对“安徽省”特定地理环境和应用场景的融合上。虽然遥感原理具有普适性，但书中有不少案例分析和实验设计，明显是基于华东地区，特别是长江流域的一些地貌和水文特征来设计的。例如，在水体提取的实验中，对于特定季节的浑浊度变化分析，就具有很强的地域针对性。这对于在本地学习或工作的同行来说，简直是量身定制的参考资料，因为我们面对的实际问题往往带有强烈的区域性特征。这种本土化的视角，使得书本上的知识不仅仅是抽象的公式，而是可以直接用于解决我们身边具体问题的“武器”。它成功地架起了理论模型与本地实际业务需求之间的桥梁，是本区域遥感教育资源的优秀代表。

评分☆☆☆☆☆

这本书的编排逻辑，给我一种非常清晰的“进阶”感。它不是将所有知识点混杂在一起，而是循序渐进地铺陈开来。从最基础的电磁波谱知识开始，逐步过渡到数字图像处理的基本算法，最后聚焦到具体的应用案例。这种结构安排，使得学习者可以很平稳地建立起知识体系，不会在初期就被复杂的概念压垮。我记得在讲解SAR（合成孔径雷达）数据的后向散射机制时，作者采用了类比的方式，将复杂的电磁波与目标的相互作用分解成了易于理解的几个几何关系，这极大地降低了理解难度。这种将深奥理论“翻译”成直观概念的能力，是这本书的一大亮点。它不像某些教材那样堆砌术语，而是努力去构建一个可供思考和类比的认知框架。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计相当朴实，带着一种老派的学术气息，让人一眼就能看出它的定位——这是一本面向专业学习者的工具书。我最近为了准备一个野外考察的项目，特地找来这本教材。坦白说，初翻的时候，确实感受到了一股扑面而来的知识密度。书中的图例和公式推导部分处理得相当严谨，尤其是在讲解植被指数（NDVI）的各个变体及其在不同大气条件下的校正方法时，作者似乎下了不少功夫。我特别留意了其中关于传感器光谱响应特性的章节，它不像市面上很多教材那样只是简单罗列参数，而是深入探讨了不同传感器设计理念如何影响最终的遥感数据质量。这对于我们实际操作中选择合适的遥感影像至关重要。当然，对于一个初学者来说，这些内容可能需要反复研读，但对于有一定基础想深入理解“为什么”的读者来说，无疑是一份宝藏。它的深度，足以支撑起一个完整的课程体系，绝非走马观花之作。