描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787121249914丛书名: 国防电子信息技术丛书
第1章 遥感图像数据来源及特性
1.1 能量来源及波长范围
1.2 原始数据特性
1.3 遥感平台
1.4 地球表面的哪些特性能够测量
1.5 通常的空间数据源与地理信息系统
1.6 数字图像数据的尺度
1.7 数字地球
1.8 本书的结构安排
1.9 关于遥感图像数据来源及特性的参考文献
1.10习题
第2章 校正与配准图像
2.1 引言
2.2 辐射失真源
2.3 仪器误差
2.4 太阳辐射曲线和大气对辐射测量的影响
2.5 补偿太阳辐射曲线
2.6 大气的影响
2.7 大气对遥感图像的影响
2.8 校正宽波段系统的大气影响
2.9 校正窄波段系统的大气影响
2.10经验的、数据驱动的大气校正方法
2.11几何失真源
2.12地球自转的影响
2.13平台高度、姿态和速度变化的影响
2.14传感器视场的影响： 全景失真
2.15地球曲率的影响
2.16仪器特性造成的几何失真
2.17几何失真校正
2.18利用映射函数进行图像校正
2.19几何失真的数学表示及校正
2.20图像到图像的配准
2.21其他图像几何操作
2.22关于校正和配准图像的参考文献
2.23习题
第3章 解译图像
3.1 引言
3.2 图像解译
3.3 定量化分析： 从数据到标签
3.4 定量化分析和像片解译的对比
3.5 定量化分析的基础
3.6 子类和光谱类
3.7 非监督分类
3.8 关于解译图像的参考文献
3.9 习题
第4章 图像的辐射增强
4.1 引言
4.2 图像直方图
4.3 对比度修正
4.4 直方图均衡
4.5 直方图匹配
4.6 密度分割
4.7 关于图像辐射增强的参考文献
4.8 习题
第5章 几何处理与增强： 图像域技术
5.1 引言
5.2 图像滤波的邻域操作
5.3 图像平滑
5.4 锐化和边缘检测
5.5 边缘检测
5.6 线检测和点检测
5.7 细化和连接
5.8 作为卷积运算的几何处理
5.9 图像域技术和傅里叶变换方法的比较
5.10图像的几何特性
5.11形态学分析
5.12形状识别
5.13关于图像域技术的几何增强的参考文献
5.14习题
第6章 图像光谱域变换
6.1 引言
6.2 图像算术和植被指数
6.3 主成分变换
6.4 噪声调整的主成分变换
6.5 KauthThomas缨帽变换
6.6 核主成分分析
6.7 HSI图像显示
6.8 全色锐化
6.9 关于光谱域图像变换的参考文献
6.10习题
第7章 图像的空间域变换
7.1 引言
7.2 特殊函数
7.3 傅里叶级数
7.4 傅里叶变换
7.5 离散傅里叶变换
7.6 卷积
7.7 采样定理
7.8 图像的离散傅里叶变换
7.9 利用傅里叶变换对图像进行处理
7.10二维卷积
7.11其他傅里叶变换
7.12频谱泄漏和窗函数
7.13小波变换
7.14图像的小波变换
7.15小波变换在遥感图像分析中的应用
7.16关于空间域图像变换的参考文献
7.17习题
第8章 监督分类技术
8.1 引言
8.2 监督分类的基本步骤
8.3 似然分类
8.4 高斯混合模型
8.5 小距离分类器
8.6 平行六面体分类器
8.7 马氏距离分类器
8.8 非参数分类
8.9 查表分类
8.10k近邻分类器
8.11光谱角制图
8.12非参数分类——几何方法
8.13训练线性分类器
8.14支持向量机： 线性可分类别
8.15支持向量机： 类别重叠情况
8.16支持向量机： 线性不可分数据和核函数
8.17用两类分类器进行多类别分类
8.18分类器委员会
8.19网络分类器： 神经网络
8.20基于上下文的分类
8.21关于监督分类技术的参考文献
8.22习题
第9章 聚类与非监督分类
9.1 聚类的应用
9.2 相似性度量与聚类准则
9.3 k均值聚类
9.4 Isodata聚类
9.5 初始聚类中心的选择
9.6 k均值和Isodata的聚类代价
9.7 非监督分类
9.8 一个关于k均值算法聚类的例子
9.9 单通聚类技术
9.10分层聚类
9.11其他聚类指标
9.12其他聚类技术
9.13聚类空间分类
9.14关于聚类与非监督分类的参考文献
9.15习题
第10章 特征减少
10.1 特征减少的必要性
10.2 处理高维数据的一些注意事项
10.3 可分性度量
10.4 离散度
10.5 JeffriesMatusita距离
10.6 变换离散度
10.7 用于小距离分类的可分性度量
10.8 通过光谱变换进行特征减少
10.9 协方差矩阵块对角化
10.10通过正则化提高协方差估计
10.11关于特征减少的参考文献
10.12习题
第11章 图像分类实践
11.1 引言
11.2 分类概述
11.3 采用似然规则的监督分类
11.4 混合的监督/非监督方法
11.5 聚类空间分类
11.6 采用支持向量机的监督分类
11.7 评价分类精度
11.8 决策树分类器
11.9 通过光谱学和光谱库搜索的图像解译
11.10端元与解混
11.11是否存在好的分类器
11.12关于图像分类实践的参考文献
11.13习题
第12章 多源图像分析
12.1 引言
12.2 堆栈向量分析
12.3 统计多源方法
12.4 证据理论
12.5 基于知识的图像分析
12.6 可操作的多源分析
12.7 关于多源图像分析的参考文献
12.8 习题
附录A 卫星高度和周期
附录B 十进制数的二进制表示
附录C 向量和矩阵代数中的基本结果
附录D 概率与统计的一些基础知识
附录E 似然决策准则惩罚函数的推导
John A. Richards教授是IEEE会士，澳大利亚技术科学与工程院院士，澳大利亚无线电与电子工程师学院院士。研究方向包括遥感图像分析、模式识别、成像雷达后向散射建模、星载雷达遥感技术及应用。
译者序
本书英文版第五版刚出版，作者John A. Richards教授就邮寄了一本送给哈尔滨工业大学的张晔教授。邮件送达的时候，我刚好在场，所以有幸时间读到了这一新版。我随手翻开，即发现这一版的改动相当大，不仅所有的图和表重新绘制，增加了大量新理论、新方法和新实例，而且其中的文字叙述部分也有相当多的修改。我曾参与第四版的翻译，并且讲授的研究生课程“遥感信息处理导论”也大部分取材于该书，所以对书中的绝大部分内容比较熟悉。这一版的更新幅度之大，让我在惊叹的同时，也很受感动。老先生真的很敬业！
Richards教授曾两次受张晔老师邀请来哈尔滨工业大学访问，并被聘请担任哈尔滨工业大学客座教授，此外我在IEEE Geoscience and Remote Sensing Symposium学术会议上也曾与他面对面交谈。在与Richards教授的多次接触中，我发现他是一位做事非常认真、做学问非常严谨的学者，并且为人谦和、诚恳，是位值得尊敬的长者。从新版如此大的变化，可以看出他对此次更新版的重视，以及所付出的辛劳和一丝不苟、精益求精的治学态度，这些都让我不由得肃然起敬。在后来的翻译过程中，我也确确实实体会到这一点，几乎每一章、每一节的内容都经过了修订，甚至描述的语言都有变化，如此大的工作量不亚于将本书重新编写了一遍，这让我们在翻译过程中也丝毫不敢偷懒和懈怠。
这里要补充说明并且上版译者序中也曾介绍过的是，本书作者John A. Richards教授是IEEE会士和澳大利亚技术科学与工程院院士，曾任澳大利亚新南威尔士大学校长、澳大利亚国立大学副校长，是国际遥感图像处理领域的著名专家。由于不再担任行政管理职务，他把大量时间重新投入科研和著书工作，于2009年出版了一本新书Remote Sensing with Imaging Radar，之后又修订再版了本书，使之以崭新的面貌呈现在我们面前。
全书由哈尔滨工业大学张钧萍教授对译稿进行统稿，并负责翻译前言、第1章、第2章、第11章和第12章及全部附录，谷延锋教授负责翻译第3章、第8章至第10章，陈雨时讲师负责翻译第4章至第7章。另外，在整个翻译过程中，张晔教授给予了大力支持，邹斌教授提供了很多帮助，博士研究生石翠萍和陆小辰，硕士研究生李彤、马文静、张桂录、郑贺、王宏、林洲汉、吴蓓芬、程臻、王玉亭、赵兴和刘冬华等在资料整理和校对等方面做了大量工作，在此对他们表示衷心的感谢。
由于时间仓促，加之译者水平有限，书中难免有错误或不妥之处，敬请读者批评指正。
张钧萍
2014年7月于哈尔滨工业大学
前 言
本书的版出版于25年前。从那时起，可用于分析遥感图像数据的计算资源取得了极大的进展，并且目前有更多的遥感项目和传感器正在实施和运行中。用于遥感图像处理和分析的算法也取得了重大进展。尽管如此，许多基本原理大体上还是相同的。编写这个新版本的目的，就是提供从那时起到现在依然保留其价值的材料，以及那些可以纳入遥感数据分析的运行机制的新技术。
这本书既可以作为高年级本科生和研究生的教材，也可以为那些在遥感中使用数字图像处理技术从事研究的专业人员提供基本的方案。讲解的水平主要是针对非数学专业人员。由于大量的遥感操作人员来自于地球科学领域，本教材定位于与他们的专业背景相当的水平。这一点很重要，因为在数字图像分析文献中认可的权威们往往来自于工程、计算机科学和数学领域。尽管不可避免地要熟悉一定程度的数学和统计学的知识，但是这里的处理是通过仔细分析来进行的，并且伴有大量的解释说明，因此即使那些数学基础相对薄弱的人员仍然可以从中受益。附录中包括了一些比较重要的数学和统计学概念，但前提是读者熟悉微积分。
从可操作的角度看，重要的是不要把图像分析的技术和算法与对遥感基本原理的理解分割开来。领域知识指导待分析数据的选择，并挑选适合当前任务的算法。这样的一种操作方式是本书讲解的一个特点。本书覆盖的内容从图像数据的来源和特点概述开始，然后是地表物质的反射和发射特性，这是为那些没有关于遥感原理方面的详细知识和实践经验的读者准备的。接下来，本书介绍了图像校正、图像增强和图像分析，因此数字化数据处理也恰好位于其应用领域。
在融入了一些新材料的同时，我们也决定删除以前版本中包含的一些专题。具体来说，包含在前三个版本的正文中和第四版附录中的卫星计划和传感器特点的详细纲要，现在都被删除了。这么做有两个原因。首先，在光学和微波遥感领域，新的卫星和航空任务的出现比书籍（如本书）的面市更为迅速，不仅如此，现在通过互联网资源获得所有的相关材料也更容易。另外，遥感数据压缩部分的详细介绍也被删除了。
本版的另一个变化是关于引用方面的惯例。现在的参考文献包括在脚注里，而不是像科技文献中更常采用的在每一章的结尾给出注释。这样做是为了使读者对参考文献引用来源的跟踪更容易，当参考文献在正文中出现时更方便注释和评论。尽管如此，每章的结尾都还有一些关键的参考书目、评论，以及那一章所述专题的重要的文献资料。使用这种脚注的应用之一就是标准术语ibid的引入，它表示参考文献引用如前，loc. cit.表示引用上述的一组脚注。
我要感谢许多人，他们为本书的完成付出了时间，提供了观点和数据。我的同事和前学生，Xiuping Jia（贾秀萍）博士，也是本书第三版和第四版的合作者，感谢她在我任职行政管理工作而没有足够的时间完成这两个版本的具体出版工作时，所提供的非常值得称道的贡献。这一次，贾博士本人表示不能再参加这项再版工作。但是这里我仍要写下对她自以前版本一直到这一版书中所做贡献的真诚感谢，并对她在我们多年合作中所进行的关于遥感图像分析研究的富有成效的讨论致以衷心的谢意。
澳大利亚HyVista Corporation Pty有限公司的总经理Terry Cocks 博士非常爽快地提供了西澳大利亚珀斯市的HyMap高光谱图像，使得这一版所包含的许多实例得以生成。美国普度大学的Larry Biehl 博士极其耐心地帮助我学习使用MultiSpec软件，并使我达到了中等专业水平。该软件是Larry Biehl 博士和David Landgrebe 教授多年逐步开发的一款非常好用并且界面友好的图像分析程序包，起源于20世纪60~70年代进行遥感数字图像处理研究时大多采用的初的LARSYS系统。他们把该系统移植到个人计算机，达到了与遥感分析人员和应用专家水平相近的实质性的专业处理能力。
后，怀着强烈的感激之情，我要对我妻子Glenda的宽宏大度表示感谢，感谢她在我准备这一新版期间给予的支持，以及在我的整个学术生涯中给予的持续不断的大力支持。有时候，写作任务是很残酷的，对此贡献多的就是朋友和家人，他们的鼓励以及对家庭活动时间的占用，使得这项任务终得以完成。我认为我的确很幸运。
John A. Richards
2012年2月于澳大利亚堪培拉，ACT
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