本书是中国科学院大学研究生教材系列之一。本书首先介绍遥感的基本原理，然后深入地阐述遥感数字图像处理基础和影像处理技术，包括影像变换、图像增强、辐射校正、几何校正、镶嵌和融合技术等。本书还介绍遥感影像解译的基本技术，包括影像分类和变化检测技术，这有利于进一步挖掘影像信息。最后，本书介绍遥感图像处理云计算技术和具有自主知识产权的遥感图像处理软件IRSA。
样章试读
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前言
第1章 遥感基本原理 1
1.1 遥感物理基础 1
1.1.1 遥感工作模型 1
1.1.2 地物辐射特性 3
1.1.3 地物反射特性 8
1.2 遥感影像获取 9
1.2.1 遥感平台类型 10
1.2.2 主要的遥感传感器 10
1.2.3 遥感数据的接收、传输与归档 11
1.3 目前常用的卫星遥感数据 12
1.3.1 GcoEye系列数据 12
1.3.2 WorldView系列数据 13
1.3.3 IKONOS数据 13
1.3.4 QuickBird数据 14
1.3.5 SPOT 5数据 15
1.3.6 TM/ETM数据 16
1.3.7 环境减灾卫星 17
1.3.8 资源三号数据 18
1.4 遥感影像基本概念 18
1.4.1 卫星影像产品介绍 18
1.4.2 遥感影像分辨率 19
1.4.3 遥感影像数据格式 22
1.5 遥感影像处理的基本问题 24
1.5.1 辐射校止 24
1 5.2 几何校正 24
1.5.3 影像镶嵌 24
1 5.4 影像融合 24
1.5.5 影像分类 25
1 5.6 变化检测 25
1.5.7 商性能计算 25
习题 26
参考文献 26
第2章 遥感数字图像处理基础 27
2.1 图像变换 27
2.1.1 傅里叶变换 27
2.1.2 离散余弦变换 29
2.1.3 小波变换 30
2.1.4 主成分分析 38
2.1.5 缨帽变换 43
2.1.6 彩色空间变换 46
2.2 图像增强 48
2.2.1 空域图像增强技术 49
2.2.2 变换域图像增强技术 61
2.2.3 彩色图像增强技术 64
习题 66
参考文献 66
第3章 遥感影像辐射校正 68
3.1 影像辐射校正 68
3.1.1 辐射误差来源 68
3.1.2 系统辐射校正 69
3.1.3 精辐射校正 70
3.2 影像噪声抑制 77
3.2.1 条带处理方法 77
3.2.2 斑点噪声处理办法 77
3.2.3 薄云处理方法 78
3.2.4 阴影处理方法 82
习题 87
参考文献 87
第4章 遥感影像几何校正 88
4.1 遥感影像的误差来源 88
4.1.1 传感器成像方式引起的图像变形 88
4.1.2 传感器外方位元素变化引起的图像变形 90
4.1.3 地球曲率引起的像点误差 91
4.1.4 大气折射引起的误差 92
4.1.5 地形起伏引起的像点位移 93
4.1.6 地球自转的影响 93
4.2 遥感影像几何校正模型 94
4.2.1 近似几何校正模型 94
4.2.2 严格几何校正模型 100
4.3 遥感影像正射校正 105
4.3.1 控制点和DEM要求 105
4.3.2 遥感影像止射校正方法 106
4.4 影像重采样方法 107
4.4.1 最近邻内插法 107
4.4.2 双线性内插法 108
4.4.3 三次卷积法 108
习题 110
参考文献 110
第5章 遥感影像的镶嵌 112
5.1 镶嵌流程 112
5.1.1 遥感影像镶嵌主要流程 112
5.1.2 遥感影像镶嵌质量评价 113
5.2 遥感影像配准 113
5.2.1 遥感影像配准简介 114
5.2.2 基于灰度的影像配准 117
5.2.3 基于特征的影像配准 118
5.2.4 影像复合配准与优化方法 122
5.3 镶嵌线与重叠区处理 128
5.3.1 镶嵌线生成办法 128
5.3.2 重叠区域处理 129
5.4 色调调整 130
5.4.1 基于统计分析的色调调整方法 131
5.4.2 基于影像变换的色调调整方法 131
5.4.3 基于镶嵌线羽化的色调调整方法 132
习题 133
参考文献 133
第6章 遥感影像融合 135
6.1 遥感影像融合基本流程及层次 135
6.2 像元级影像融合方法 136
6.2.1 基于IHS变换的遥感影像融合 137
6.2.2 基于算术运算的遥感影像融合 138
6.2.3 基于丰成分变换的遥感影像融合算法 139
6.2.4 基于CJramSchmidt变换的遥感影像融合算法 141
6.2.5 基于高通滤波的遥感影像融合算法 142
6.2.6 基于小波变换的遥感影像融合算法 142
6.2.7 其他的全色增强融合算法 143
6.3 遥感影像融合模型 143
6.3.1 分量替换融合模型 144
6.3.2 通用融合模型 145
6.3.3 统一理论框架 147
6.4 像元级融合质量评价 148
6.5 特征级影像融合技术 151
6.6 决策级影像融合技术 152
习题 153
参考文献 153
第7章 遥感影像分类 155
7.1 遥感影像特征提取 155
7.1.1 光谱特征 155
7.1.2 纹理特征 156
7.1.3 几何特征 161
7.2 特征空间及特征选择 164
7.2.1 特征空间 164
7.2.2 特征选择概念 165
7.2.3 特征评价测度 165
7.3 非监督分类 166
7.3.1 聚类分析 166
7.3.2 常用的非监督分类算法 168
7.3.3 非监督分类的优缺点 173
7.4 监督分类 173
7.4.1 常用的监督分类算法 173
7.4.2 监督分类的优缺点 183
7.5 面向对象分类 183
7.5.1 面向对象分类方法产生背景 183
7.5.2 遥感影像分割 184
7.5.3 基于知识的对象级分类方法 192
7.6 分类过程中辅助数据的整合 197
7.7 分类后处理 197
7.7.1 专题影像格式 197
7.7.2 分类重编码 197
7.7.3 小图斑去除 198
7.8 分类精度评价 198
7.8.1 混淆矩阵与精度指标 199
7.8.2 分类成功指数 200
习题 201
参考文献 201
第8章 遥感影像变化检测 204
8.1 变化检测流程 204
8.2 常用的变化检测方法 208
8.2.1 变化信息快速发现方法 208
8.2.2 基于代数运算的变化检测方法 209
8.2.3 基于图像变换的变化检测方法 212
8.2.4 基于分类的变化检测方法 213
8.2.5 面向对象的变化检测方法 214
8.2.6 基于遥感影像与GIS数据结合的变化检测方法 218
8.3 变化检测后处理 221
8.3.1 伪变化信息来源 221
8.3.2 变化图斑构建 221
8.3.3 基于植被覆盖度的植被伪变化去除 221
8.3.4 基于面积阈值的伪变化去除 222
习题 222
参考文献 222
第9章 遥感图像处理云计算 224
9.1 云计算技术概述 224
9.1.1 公计算的概念 224
9.1.2 云计算的特点 224
9.1.3 云计算的服务类型 225
9.1.4 云计算研究现状 225
9.2 基于Hadoop平台的云计算架构 226
9.2.1 HDFS分布式存储技术 226
9.2.2 HBase数据管理技术 229
9.2.3 Map-Rcduce编程模型技术 230
9.3 云计算下的遥感影像处理 232
9.3.1 图像并行处理的一般性问题 232
9.3.2 并行环境下的几何校正 234
9.3.3 并行环境下的图像融合 238
9.3.4 并行环境下的图像分割 240
习题 242
参考文献 242
第10章 IRSA软件介绍及应用 244
10.1 IRSA遥感图像处理软件介绍 244
10.2 IRSA软件功能介绍 244
10.3 几何精校正 245
10.4 正射校正 249
10.5 融合 254
10.6 镶嵌 255
10.7 投影及格式转换 258
10.8 常用特征提取 261
10.9 分类 264
附录一 专业词汇表 271
附录二 缩写词表 284
附录三 典型光学卫星遥感数据产品分级 289
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