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内容大纲
本书全面系统地介绍了遥感技术的理论基础与实践应用。内容涵盖遥感物理与几何原理、卫星平台技术、图像处理方法及典型应用案例，特别融入了国产高分卫星、视频遥感成像、面向对象分割和深度学习分类等前沿技术。教材结合我国遥感技术最新发展，通过理论与实践相结合的方式，帮助学生掌握遥感技术核心内容。本书既可作为测绘、遥感及相关专业本科教材，也能为研究生和科研工作者提供专业参考。 -
作者介绍
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目录
第1章 绪论
1.1 遥感的内涵
1.2 遥感的发展
1.3 遥感的应用
第2章 遥感物理基础
2.1 电磁波
2.1.1 电磁波
2.1.2 电磁波谱
2.1.3 电磁辐射
2.2 黑体辐射
2.2.1 黑体
2.2.2 黑体辐射曲线
2.2.3 黑体辐射定律
2.3 发射辐射
2.3.1 太阳辐射
2.3.2 物体发射辐射
2.4 反射辐射
2.4.1 反射类型
2.4.2 反射率
2.4.3 反射波谱特性曲线
2.4.4 典型地物的反射波谱特性曲线
2.4.5 影响地物光谱反射率变化的因素
2.5 反射波谱特性的测定
2.5.1 反射波谱特性的测定原理
2.5.2 反射波谱特性的测定步骤
2.6 辐射传输
2.6.1 地球大气的组成及特点
2.6.2 辐射的大气吸收
2.6.3 辐射的大气散射
2.6.4 辐射的大气反射
2.6.5 辐射的大气折射
2.6.6 大气窗口
2.6.7 辐射传输方程
第3章 遥感成像基础
3.1 遥感平台
3.1.1 地面平台
3.1.2 航空平台
3.1.3 航天平台
3.2 卫星轨道
3.2.1 卫星轨道参数
3.2.2 卫星轨道类型
3.2.3 地球同步轨道
3.2.4 太阳同步轨道
3.2.5 轨道坐标系
3.2.6 卫星坐标
3.2.7 卫星姿态角
3.3 卫星传感器
3.3.1 遥感传感器性能指标
3.3.2 光学传感器
3.3.3 热红外传感器
3.3.4 微波传感器
3.4 卫星传感器成像模式
3.4.1 横扫式成像
3.4.2 推扫式成像
3.4.3 高光谱成像
3.4.4 凝视成像
3.4.5 视频成像
3.4.6 侧视雷达成像
第4章 遥感卫星平台
4.1 遥感卫星平台概述
4.1.1 遥感卫星平台发展历程
4.1.2 遥感卫星平台组成
4.1.3 遥感卫星平台分类
4.2 国外遥感卫星
4.2.1 Landsat系列卫星
4.2.2 哨兵(Sentinel)系列卫星
4.2.3 SPOT/Pleiades系列卫星
4.2.4 IKONOS\QuickBird\GeoEye\WorldView系列卫星
4.2.5 EOS系列卫星
4.2.6 Satellogic光学观测星座
4.2.7 TerraSAR/TanDEM雷达卫星
4.2.8 Capella Space雷达观测星座
4.2.9 ICEYE雷达观测星座
4.2.10 UMBRA雷达观测星座
4.3 国产遥感卫星
4.3.1 资源一号系列卫星
4.3.2 高分系列卫星
4.3.3 资源三号卫星
4.3.4 “吉林一号”卫星星座
4.3.5 高景一号卫星
4.3.6 陆地探测系列卫星
4.3.7 “女娲星座”
4.4 陆地卫星数据接收系统
第5章 遥感图像的几何处理
5.1 遥感传感器的几何成像模型
5.1.1 几何成像模型的一般概念
5.1.2 线阵推扫成像传感器的严格成像模型
5.1.3 雷达传感器严格成像模型
5.1.4 多项式模型
5.1.5 有理函数模型
5.2 遥感图像的几何变形
5.2.1 传感器成像方式引起的图像变形
5.2.2 传感器外方位元素变化的影响
5.2.3 地形起伏引起的像点位移
5.3 遥感图像的几何纠正
5.3.1 基于多项式模型的几何纠正
5.3.2 基于严格成像模型的几何纠正
5.3.3 基于RPC模型的遥感图像纠正
5.3.4 侧视雷达图像的几何纠正
5.3.5 基于自动匹配的小面元微分纠正
第6章 遥感图像的辐射处理
6.1 遥感图像的辐射定标
6.1.1 绝对定标
6.1.2 相对定标
6.1.3 评价方法
6.2 遥感图像的大气校正
6.2.1 6S模型
6.2.2 LOWTRAN模型
6.2.3 MODTRAN模型
6.2.4 ATCOR模型
6.3 遥感图像的地形辐射校正
6.3.1 地形阴影的形成机理
6.3.2 地形校正方法
第7章 遥感图像的配准镶嵌融合
7.1 遥感图像的配准
7.1.1 配准的目的和步骤
7.1.2 光学图像的配准
7.1.3 光学和SAR图像配准
7.1.4 光学与红外图像配准
7.1.5 图像配准的评价标准
7.2 遥感图像的镶嵌
7.2.1 图像镶嵌的目的和概念
7.2.2 图像镶嵌的步骤
7.3 遥感图像的融合
7.3.1 图像融合的目的
7.3.2 像素级遥感图像融合
7.3.3 特征级遥感图像融合
7.3.4 决策级遥感图像融合
7.3.5 图像融合效果的评价
第8章 遥感图像的目视解译及自动分类
8.1 遥感图像的特征标志
8.1.1 光谱特征及判读标志
8.1.2 空间特征及判读标志
8.1.3 时间特征及判读标志
8.1.4 影响地物特征及判读的因素
8.2 遥感图像的目视解译
8.2.1 目视解译方法和流程
8.2.2 遥感图像目视判读举例
8.3 遥感图像的特征变换和特征选择
8.3.1 遥感图像的光谱特征空间
8.3.2 遥感图像的特征变换
8.3.3 遥感图像的特征选择
8.4 遥感图像分类方法
8.4.1 遥感图像分类概述
8.4.2 非监督分类(聚类)的方法
8.4.3 监督分类的基本方法
8.5 面向对象分类的基本原理
8.5.1 多尺度影像分割与异质度计算
8.5.2 面向图像对象的多尺度分类
8.6 基于机器学习的遥感图像分类
8.6.1 支持向量机
8.6.2 关系向量机
8.6.3 随机森林
8.7 基于深度学习的遥感图像分类
8.7.1 神经网络概述
8.7.2 网络模型的基本组成
8.7.3 网络模型的训练过程
8.7.4 主流的深度学习网络
8.7.5 深度学习网络分类应用
8.8 分类后处理与精度评定
8.8.1 分类后处理
8.8.2 分类精度评定
第9章 遥感图像处理系统
9.1 遥感图像的格式
9.1.1 BSQ/BIL/BIP
9.1.2 GeoTiff
9.1.3 HDF
9.1.4 IMG
9.1.5 NITF
9.1.6 JPEG2000
9.1.7 ECW
9.1.8 MrSID
9.2 遥感图像的坐标系统
9.2.1 地理坐标系
9.2.2 投影坐标系
9.3 遥感图像处理系统
9.3.1 ERDAS IMAGINE
9.3.2 ENVI
9.3.3 PCI Geomatica
9.3.4 eCognition
9.3.5 Pixel Factory
9.3.6 ER Mapper
第10章 遥感技术的应用
10.1 遥感地面基准网
10.1.1 几何基准网
10.1.2 辐射基准网
10.1.3 几何辐射一体化校正
10.2 多模态遥感数据变化检测
10.2.1 数据预处理
10.2.2 监督分类
10.2.3 变化检测
10.3 高分六号图像在自然资源调查中的应用
10.3.1 数据源
10.3.2 分类体系设计
10.3.3 监督分类及评价
10.4 高分六号图像结合国土“三调”的西部地区县域自然资源调查
10.4.1 数据源
10.4.2 调查方法
10.4.3 遥感图像变化检测
10.5 基于RPC模型的高分辨率图像空中三角测量
10.5.1 基本原理
10.5.2 无控制点区域网平差
10.5.3 地面控制点对区域网平差的精度影响
10.6 Landsat TM6南极冰面地形图测绘
10.6.1 冰面高程信息提取
10.6.2 各种影响因素的分析和处理
10.6.3 高程信息提取的精度
10.7 单通道中红外高分辨率航空图像温度反演
10.7.1 数据源
10.7.2 基于阴影检测技术和上下文信息的中红外温度反演算法
10.7.3 实验结果及评价
参考文献
附录：本书彩色插图
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