目錄
前言
第1章 遙感基本原理 1
1.1 遙感物理基礎(chǔ) 1
1.1.1 遙感工作模型 1
1.1.2 地物輻射特性 3
1.1.3 地物反射特性 8
1.2 遙感影像獲取 9
1.2.1 遙感平臺類型 10
1.2.2 主要的遙感傳感器 10
1.2.3 遙感數(shù)據(jù)的接收、傳輸與歸檔 11
1.3 目前常用的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù) 12
1.3.1 GcoEye系列數(shù)據(jù) 12
1.3.2 WorldView系列數(shù)據(jù) 13
1.3.3 IKONOS數(shù)據(jù) 13
1.3.4 QuickBird數(shù)據(jù) 14
1.3.5 SPOT 5數(shù)據(jù) 15
1.3.6 TM/ETM數(shù)據(jù) 16
1.3.7 環(huán)境減災(zāi)衛(wèi)星 17
1.3.8 資源三號數(shù)據(jù) 18
1.4 遙感影像基本概念 18
1.4.1 衛(wèi)星影像產(chǎn)品介紹 18
1.4.2 遙感影像分辨率 19
1.4.3 遙感影像數(shù)據(jù)格式 22
1.5 遙感影像處理的基本問題 24
1.5.1 輻射校止 24
1 5.2 幾何校正 24
1.5.3 影像鑲嵌 24
1 5.4 影像融合 24
1.5.5 影像分類 25
1 5.6 變化檢測 25
1.5.7 商性能計算 25
習題 26
參考文獻 26
第2章 遙感數(shù)字圖像處理基礎(chǔ) 27
2.1 圖像變換 27
2.1.1 傅里葉變換 27
2.1.2 離散余弦變換 29
2.1.3 小波變換 30
2.1.4 主成分分析 38
2.1.5 纓帽變換 43
2.1.6 彩色空間變換 46
2.2 圖像增強 48
2.2.1 空域圖像增強技術(shù) 49
2.2.2 變換域圖像增強技術(shù) 61
2.2.3 彩色圖像增強技術(shù) 64
習題 66
參考文獻 66
第3章 遙感影像輻射校正 68
3.1 影像輻射校正 68
3.1.1 輻射誤差來源 68
3.1.2 系統(tǒng)輻射校正 69
3.1.3 精輻射校正 70
3.2 影像噪聲抑制 77
3.2.1 條帶處理方法 77
3.2.2 斑點噪聲處理辦法 77
3.2.3 薄云處理方法 78
3.2.4 陰影處理方法 82
習題 87
參考文獻 87
第4章 遙感影像幾何校正 88
4.1 遙感影像的誤差來源 88
4.1.1 傳感器成像方式引起的圖像變形 88
4.1.2 傳感器外方位元素變化引起的圖像變形 90
4.1.3 地球曲率引起的像點誤差 91
4.1.4 大氣折射引起的誤差 92
4.1.5 地形起伏引起的像點位移 93
4.1.6 地球自轉(zhuǎn)的影響 93
4.2 遙感影像幾何校正模型 94
4.2.1 近似幾何校正模型 94
4.2.2 嚴格幾何校正模型 100
4.3 遙感影像正射校正 105
4.3.1 控制點和DEM要求 105
4.3.2 遙感影像止射校正方法 106
4.4 影像重采樣方法 107
4.4.1 最近鄰內(nèi)插法 107
4.4.2 雙線性內(nèi)插法 108
4.4.3 三次卷積法 108
習題 110
參考文獻 110
第5章 遙感影像的鑲嵌 112
5.1 鑲嵌流程 112
5.1.1 遙感影像鑲嵌主要流程 112
5.1.2 遙感影像鑲嵌質(zhì)量評價 113
5.2 遙感影像配準 113
5.2.1 遙感影像配準簡介 114
5.2.2 基于灰度的影像配準 117
5.2.3 基于特征的影像配準 118
5.2.4 影像復(fù)合配準與優(yōu)化方法 122
5.3 鑲嵌線與重疊區(qū)處理 128
5.3.1 鑲嵌線生成辦法 128
5.3.2 重疊區(qū)域處理 129
5.4 色調(diào)調(diào)整 130
5.4.1 基于統(tǒng)計分析的色調(diào)調(diào)整方法 131
5.4.2 基于影像變換的色調(diào)調(diào)整方法 131
5.4.3 基于鑲嵌線羽化的色調(diào)調(diào)整方法 132
習題 133
參考文獻 133
第6章 遙感影像融合 135
6.1 遙感影像融合基本流程及層次 135
6.2 像元級影像融合方法 136
6.2.1 基于IHS變換的遙感影像融合 137
6.2.2 基于算術(shù)運算的遙感影像融合 138
6.2.3 基于豐成分變換的遙感影像融合算法 139
6.2.4 基于CJramSchmidt變換的遙感影像融合算法 141
6.2.5 基于高通濾波的遙感影像融合算法 142
6.2.6 基于小波變換的遙感影像融合算法 142
6.2.7 其他的全色增強融合算法 143
6.3 遙感影像融合模型 143
6.3.1 分量替換融合模型 144
6.3.2 通用融合模型 145
6.3.3 統(tǒng)一理論框架 147
6.4 像元級融合質(zhì)量評價 148
6.5 特征級影像融合技術(shù) 151
6.6 決策級影像融合技術(shù) 152
習題 153
參考文獻 153
第7章 遙感影像分類 155
7.1 遙感影像特征提取 155
7.1.1 光譜特征 155
7.1.2 紋理特征 156
7.1.3 幾何特征 161
7.2 特征空間及特征選擇 164
7.2.1 特征空間 164
7.2.2 特征選擇概念 165
7.2.3 特征評價測度 165
7.3 非監(jiān)督分類 166
7.3.1 聚類分析 166
7.3.2 常用的非監(jiān)督分類算法 168
7.3.3 非監(jiān)督分類的優(yōu)缺點 173
7.4 監(jiān)督分類 173
7.4.1 常用的監(jiān)督分類算法 173
7.4.2 監(jiān)督分類的優(yōu)缺點 183
7.5 面向?qū)ο蠓诸?183
7.5.1 面向?qū)ο蠓诸惙椒óa(chǎn)生背景 183
7.5.2 遙感影像分割 184
7.5.3 基于知識的對象級分類方法 192
7.6 分類過程中輔助數(shù)據(jù)的整合 197
7.7 分類后處理 197
7.7.1 專題影像格式 197
7.7.2 分類重編碼 197
7.7.3 小圖斑去除 198
7.8 分類精度評價 198
7.8.1 混淆矩陣與精度指標 199
7.8.2 分類成功指數(shù) 200
習題 201
參考文獻 201
第8章 遙感影像變化檢測 204
8.1 變化檢測流程 204
8.2 常用的變化檢測方法 208
8.2.1 變化信息快速發(fā)現(xiàn)方法 208
8.2.2 基于代數(shù)運算的變化檢測方法 209
8.2.3 基于圖像變換的變化檢測方法 212
8.2.4 基于分類的變化檢測方法 213
8.2.5 面向?qū)ο蟮淖兓瘷z測方法 214
8.2.6 基于遙感影像與GIS數(shù)據(jù)結(jié)合的變化檢測方法 218
8.3 變化檢測后處理 221
8.3.1 偽變化信息來源 221
8.3.2 變化圖斑構(gòu)建 221
8.3.3 基于植被覆蓋度的植被偽變化去除 221
8.3.4 基于面積閾值的偽變化去除 222
習題 222
參考文獻 222
第9章 遙感圖像處理云計算 224
9.1 云計算技術(shù)概述 224
9.1.1 公計算的概念 224
9.1.2 云計算的特點 224
9.1.3 云計算的服務(wù)類型 225
9.1.4 云計算研究現(xiàn)狀 225
9.2 基于Hadoop平臺的云計算架構(gòu) 226
9.2.1 HDFS分布式存儲技術(shù) 226
9.2.2 HBase數(shù)據(jù)管理技術(shù) 229
9.2.3 Map-Rcduce編程模型技術(shù) 230
9.3 云計算下的遙感影像處理 232
9.3.1 圖像并行處理的一般性問題 232
9.3.2 并行環(huán)境下的幾何校正 234
9.3.3 并行環(huán)境下的圖像融合 238
9.3.4 并行環(huán)境下的圖像分割 240
習題 242
參考文獻 242
第10章 IRSA軟件介紹及應(yīng)用 244
10.1 IRSA遙感圖像處理軟件介紹 244
10.2 IRSA軟件功能介紹 244
10.3 幾何精校正 245
10.4 正射校正 249
10.5 融合 254
10.6 鑲嵌 255
10.7 投影及格式轉(zhuǎn)換 258
10.8 常用特征提取 261
10.9 分類 264
附錄一 專業(yè)詞匯表 271
附錄二 縮寫詞表 284
附錄三 典型光學衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品分級 289