图书介绍
遥感图像数字处理2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载
- 袁金国编著 著
- 出版社： 北京：中国环境科学出版社
- ISBN：780209268X
- 出版时间：2006
- 标注页数：262页
- 文件大小：144MB
- 文件页数：719页
- 主题词：遥感图象－数字图象处理
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图书目录
目录1
第一章 遥感图像数字处理的基础1
第一节 遥感数字图像及数据变换3
一、遥感数字图像及其特征3
二、遥感数字图像的获取4
三、遥感数字图像的特点5
四、遥感数据变换5
第二节 遥感数据格式及遥感数据产品11
一、遥感信息处理的几个基本概念11
二、遥感数据格式12
三、胶片、像片等资料的种类13
第三节 遥感图像数字处理的流程及特点14
一、遥感图像数字处理的流程14
二、遥感图像数字处理的特点17
三、遥感图像数字处理中的几个问题21
第二章 各种卫星系统及其图像特性24
第一节 地球资源卫星24
一、美国陆地卫星Landsat24
二、法国SPOT卫星27
三、中巴卫星CBERS33
四、高空间分辨率卫星IKONOS34
第二节 气象卫星35
一、美国NOAA气象卫星35
五、高空间分辨率卫星QuickBird35
二、风云（FY）系列气象卫星36
三、Nimbus CZCS39
四、日本GMS VISSR40
第三节 海洋卫星40
一、我国HY-1卫星41
二、日本MOS卫星42
一、雷达遥感的定义43
第四节 雷达卫星系统43
二、微波遥感的特点45
三、雷达数据采集的几何术语46
四、空间分辨率47
五、雷达图像的判读50
六、微波遥感卫星52
第五节 热红外成像系统55
一、热红外图像的特点55
二、热红外图像的判读57
一、成像光谱的发展58
第六节 成像光谱58
二、MODIS数据59
三、成像光谱的特点65
第三章 遥感图像信息特征67
第一节 遥感信息地学评价67
一、遥感信息的信息属性67
二、遥感信息的地学属性68
三、遥感信息地学评价的指标80
第二节 遥感图像中的信息内容及测度88
一、遥感图像函数及其物理意义88
二、遥感图像函数的基本特点90
三、纹理特征的量度91
四、地物光谱特性93
五、光谱特征空间94
六、最大信息量95
第三节 遥感图像信息特征的概貌分析96
一、遥感图像概貌分析的基本统计量96
二、图像的直方图97
三、多波段图像信息特征的概貌分析100
二、PCI104
一、IDRISI104
第一节 主要遥感图像处理软件介绍104
第四章 遥感图像数字处理系统104
三、ERDAS IMAGINE107
四、ENVI107
第二节 ERDAS IMAGINE的主要功能108
第五章 遥感图像的预处理117
第一节 遥感数据的输入输出和多波段合成117
第二节 遥感图像的辐射校正（Radiometric Correction）122
一、辐射校正的定义122
二、辐射误差产生的原因和校正方法122
一、遥感图像的几何畸变131
第三节 遥感图像的几何校正（Geometric Correction）131
二、遥感图像的几何校正141
第四节 遥感图像的镶嵌（Mosaic）154
一、遥感图像镶嵌的要求154
二、重叠区亮度的确定154
三、图像镶嵌的步骤155
第五节 遥感图像的裁切156
第六节 数字高程模型DEM的产生（Surfacing）158
第六章 遥感图像增强处理161
一、线性扩展162
第一节 对比度增强162
二、非线性扩展163
三、直方图均衡化处理164
四、直方图规定化处理166
第二节 遥感图像的平滑处理166
一、遥感图像的空间频率166
二、滤波（Filtering）167
三、傅立叶变换170
四、遥感图像平滑处理的方法173
五、遥感图像的噪声类型与平滑处理方法179
一、微分法180
第三节 遥感图像的锐化处理（Crisp）180
二、空间域的定向滤波181
三、统计区分法182
四、频率域的高通滤波182
五、高斯滤波器184
第四节 多波段图像增强处理184
一、比值法185
二、差值法186
三、比值与差值的预处理与后处理187
四、植被指数法188
一、假彩色合成190
第五节 遥感图像的彩色增强190
二、多波段彩色合成191
三、彩色空间变换191
第六节 其他增强处理方法192
一、遥感图像的密度分割处理192
二、遥感图像的二值化处理193
第七节 遥感图像增强处理实例193
一、空间增强处理193
二、辐射增强处理196
三、光谱增强处理197
四、地形分析（Topo Analysis）198
五、实用分析功能199
六、地理信息系统分析200
第七章 遥感图像的变换202
第一节 K-L变换202
一、线性变换202
二、K-L变换的系数矩阵203
三、K-L变换的性质203
四、K-L变换的特点203
五、K-L变换的主要步骤204
一、遥感图像的数据结构特征205
第二节 K-T变换205
三、TM图像的K-T变换206
二、MSS图像的K-T变换206
四、实例分析207
第三节 其他矩阵变换210
一、沃尔什-哈达玛（Walsh-Hadamard）变换210
二、斜变换（Slant变换）211
三、余弦变换211
第一节 遥感图像分类的概念及原理212
一、遥感图像分类的概念212
第八章 遥感图像分类处理212
二、监督分类和非监督分类214
第二节 遥感图像的监督分类处理217
一、分类算法（决策规则）217
二、监督分类的步骤222
三、遥感图像分类精度评价224
第三节 遥感图像的非监督分类处理229
一、非监督分类的理论依据229
二、聚类算法229
三、非监督分类的步骤233
一、基于混合像元的遥感图像分类234
第四节 其他分类方法234
二、非光谱信息在遥感图像分类中的应用235
三、基于知识的遥感图像分类237
四、模糊分类238
五、神经网络分类238
六、专家分类241
第五节 遥感图像分类处理中的几个问题241
一、预处理242
二、训练场地的选择243
三、特征变量选择与特征空间压缩243
六、后处理244
四、地物光谱数据244
五、空间结构信息244
第九章 遥感图像信息提取与融合245
第一节 遥感图像地物信息特征分析245
第二节 遥感信息提取的方法选择246
第三节 遥感信息的融合处理251
一、多源遥感数据融合的内涵252
二、多源遥感数据融合的层次分类与算法252
三、多源遥感数据融合的内容分类256
参考文献259