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    遥感图像处理模型与方法 第三版 已传完
    2018年04月18日 点击: 编辑: ztb096001



    遥感图像处理模型与方法 第三版     01-29 已传完





    基本信息
    原书名:Remote Sensing, Third Edition: Models and Methods for Image Processing
    原出版社: Academic Press
    作者: (美)Robert A. Schowengerdt  
    译者: 微波成像技术国家重点实验室
    丛书名: 国防电子信息技术丛书
    出版社:电子工业出版社
    ISBN:9787121101021
    上架时间:2010-1-21
    出版日期:2010 年1月
    开本:16开
    页码:339
    版次:3-1
    所属分类:通信 > 无线电中继通信、微波通信
    计算机 > 数码/设计 > 数字图像处理
    工业技术 > 航空航天 > 航天技术的研究与探索
    内容简介
        书籍
        通信书籍
    本书是作者在长期讲授遥感课程的基础上编写而成的遥感经典教材。它从遥感本质出发,对遥感图像的物理模型、几何模型、数据模型等数学和物理模型进行了由浅入深的阐述,在图像处理方法上则对光谱变换、空间变换、几何校正和辐射校正、图像配准、图像融合和图像分类等重要方面进行了详细论述和讨论。书中给出了大量遥感实例图像和处理例子,尤其介绍了近年来发射的一些遥感器。本书还对新出现的高光谱遥感进行了阐述,给出了高光谱MODIS图像和处理的例子。
    本书适合遥感相关专业学生以及相关技术人员参考。
    作译者
    Robert A.Schowengerdt博士于1968年在美国密苏里大学罗拉分校获得物理学学士学位,并于1975年在亚利桑那大学获得光学博士学位。已发表学术论文100多篇,是ASPRS、IEEE(高级会员)、OSA和SPIE的会员。在亚利桑那大学讲授图像处理和遥感课程近30年。


    目录
    第1章 遥感的本质
    1.1 引言
    1.2 遥感
    1.2.1 从遥感图像提取信息
    1.2.2 遥感的光谱因子
    1.3 光谱信号
    1.4 遥感系统
    1.4.1 空间和辐射度特性
    1.4.2 光谱特性
    1.4.3 时相特性
    1.4.4 多遥感器编队飞行
    1.5 图像显示系统
    1.6 数据系统
    1.7 小结
    1.8 习题
    第2章 光学辐射模型
    2.1 概述
    2.2 可见光到短波红外光谱区
    2.2.1 太阳辐射
    2.2.2 辐射组成
    2.2.3 太阳辐射区域的图像实例
    2.3 中波段到热红外波段
    2.3.1 热辐射
    2.3.2 热辐射组成
    2.3.3 总的向上传播的太阳辐射和热辐射
    2.3.4 热辐射区的图像实例
    2.4 小结
    2.5 习题
    第3章 遥感器模型
    3.1 概述
    3.2 遥感器模型简介
    3.3 分辨率
    3.3.1 仪器响应
    3.3.2 空间分辨率
    3.3.3 光谱分辨率
    3.4 空间响应
    3.4.1 光学PSF
    3.4.2 探测器PSF
    3.4.3 图像运动PSF
    3.4.4 电子PSF
    3.4.5 总PSF
    3.4.6 遥感器各个PSF之间的比较
    3.4.7 成像系统模拟
    3.4.8 测量PSF
    3.5 光谱响应
    3.6 信号放大
    3.7 采样与量化
    3.8 简化的遥感器模型
    3.9 几何变形
    3.9.1 遥感器定位模型
    3.9.2 遥感器姿态模型
    3.9.3 扫描仪模型
    3.9.4 地球模型
    3.9.5 摆扫几何模型
    3.9.6 推扫几何模型
    3.9.7 地形扭曲
    3.10 小结
    3.11 习题
    第4章 数据模型
    4.1 引言
    4.2 符号中的世界
    4.3 单变量的图像统计
    4.3.1 直方图
    4.3.2 累积直方图
    4.3.3 统计参数
    4.4 多变量图像统计
    4.4.1 约简为单变量统计
    4.5 噪声模型
    4.5.1 图像质量的统计测量
    4.5.2 噪声等价信号
    4.6 空间统计
    4.6.1 空间协方差的可视化
    4.6.2 协方差和半变量图
    4.6.3 功率谱密度
    4.6.4 共现矩阵
    4.6.5 分形几何
    4.7 地形和遥感器效应
    4.7.1 地形和光谱散布图
    4.7.2 遥感器特性和空间统计
    4.7.3 遥感器特性和光谱散布图
    4.8 小结
    4.9 习题
    第5章 光谱变换
    5.1 概述
    5.2 特征空间
    5.3 波段比率法
    5.3.1 植被指数
    5.3.2 图像示例
    5.4 主成分分析法
    5.4.1 标准化的主成分
    5.4.2 最大噪声分量
    5.5 缨帽主成分变换
    5.6 对比度增强
    5.6.1 全局变换
    5.6.2 局部变换
    5.6.3 彩色图像
    5.7 小结
    5.8 习题
    第6章 空间变换
    6.1 引言
    6.2 空间滤波的图像模型
    6.3 卷积滤波
    6.3.1 线性滤波器
    6.3.2 统计滤波器
    6.3.3 梯度滤波器
    6.4 傅里叶变换
    6.4.1 傅里叶分析和合成
    6.4.2 二维离散傅里叶变换
    6.4.3 傅里叶分量
    6.4.4 基于傅里叶变换的滤波
    6.4.5 采用傅里叶变换的系统模型
    6.4.6 功率谱
    6.5 尺度空间变换
    6.5.1 图像分辨率金字塔
    6.5.2 过零点滤波器
    6.5.3 小波变换
    6.6 小结
    6.7 习题
    第7章 校正与定标
    7.1 概述
    7.2 几何校正
    7.2.1 多项式校正模型
    7.2.2 坐标转换
    7.2.3 重采样
    7.3 遥感器MTF补偿
    7.3.1 MTF补偿举例
    7.4 噪声去除
    7.4.1 全局噪声
    7.4.2 局部噪声
    7.4.3 周期噪声
    7.4.4 探测器条纹
    7.5 辐射定标
    7.5.1 多光谱遥感器与图像
    7.5.2 高光谱遥感器与图像
    7.6 小结
    7.7 习题
    第8章 配准与融合
    8.1 概述
    8.2 什么是配准
    8.3 自动GCP定位
    8.3.1 区域相关
    8.3.2 其他空间特征方法
    8.4 正射校正
    8.4.1 低分辨率DEM
    8.4.2 高分辨率DEM
    8.5 多图像融合
    8.5.1 特征域融合
    8.5.2 空间域融合
    8.5.3 尺度-空间融合
    8.5.4 图像融合举例
    8.6 小结
    8.7 习题
    第9章 专题分类
    9.1 概述
    9.2 分类流程
    9.2.1 图像尺度和分辨率的重要性
    9.2.2 相似度概念
    9.2.3 硬分类和软分类的比较
    9.3 特征提取
    9.4 分类器训练
    9.4.1 监督分类
    9.4.2 非监督分类
    9.4.3 监督分类和非监督分类的混合训练
    9.5 非参数化分类器
    9.5.1 分级分片算法
    9.5.2 直方图估计分类器
    9.5.3 最近邻算法
    9.5.4 人工神经网络算法
    9.5.5 非参数化分类器实例
    9.6 参数化分类器
    9.6.1 模型参数的估计
    9.6.2 辨析函数
    9.6.3 正态分布模型
    9.6.4 最近均值分类器
    9.6.5 参数化分类实例
    9.7 光谱空间分割
    9.7.1 区域生长
    9.8 混合像元分类算法
    9.8.1 线性混合模型
    9.8.2 模糊分类
    9.9 高光谱图像分析
    9.9.1 图像立方体的可视化
    9.9.2 分类训练
    9.9.3 从高光谱数据中提取特征
    9.9.4 高光谱数据的分类算法
    9.10 小结
    9.11 习题
    附录A 遥感器缩写词
    附录B 一维函数和二维函数


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