《遙感圖像處理與應(yīng)用》是作者在總結(jié)遙感教學經(jīng)驗、相關(guān)研究成果以及遙感領(lǐng)域新技術(shù)的基礎(chǔ)上編著而成的,以三種主要的遙感成像技術(shù)(熱紅外成像、微波成像與高光譜成像)為主線,按照“獲取-處理-應(yīng)用”的順序進行內(nèi)容的組織,系統(tǒng)介紹了遙感成像的基本原理、遙感圖像處理的理論與技術(shù)以及在相關(guān)領(lǐng)域的典型應(yīng)用。該書既包括了遙感圖像的基礎(chǔ)知識,也融合了近年來遙感技術(shù)、圖像處理和模式識別領(lǐng)域的相關(guān)研究成果,并且對目前的研究熱門——深度學習理論與方法進行了介紹,突出了實用性與前沿性。
《遙感圖像處理與應(yīng)用》內(nèi)容新穎豐富,知識覆蓋面廣,可作為高等學校電子信息、遙感測繪、地理信息系統(tǒng)等專業(yè)的本科生和研究生教材,也可供遙感圖像處理、模式識別等相關(guān)領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員和研究人員參考使用。
遙感是空間信息技術(shù)領(lǐng)域中發(fā)展最為迅猛的標志性技術(shù)之一,是一門涉及信息科學、空間科學與地球科學的交叉性學科,在民用領(lǐng)域和軍事領(lǐng)域都有著重要的應(yīng)用。遙感始于攝影技術(shù)的發(fā)明,隨后又發(fā)展了光電探測技術(shù)以及微波探測技術(shù),并經(jīng)歷了“地面遙感一航空遙感一航天遙感”這一發(fā)展歷程。20世紀60年代初期,攜帶膠片相機和電視攝像系統(tǒng)的衛(wèi)星和飛船被送入太空收集民用和軍事信息,標志著航天遙感時代的開始。
熱紅外成像、微波成像和高光譜成像是三種在民用和軍事領(lǐng)域發(fā)揮重要作用的成像方式,與可見光成像相比,無論是在成像機理、傳感器、圖像特性、應(yīng)用背景等方面都有著較大的區(qū)別和獨特的優(yōu)勢。本書以這三種典型遙感成像技術(shù)為主線,系統(tǒng)介紹了遙感成像的基本原理、遙感圖像處理的理論與技術(shù),以及在相關(guān)領(lǐng)域的典型應(yīng)用。全書共9章,按照“獲取一處理一應(yīng)用”的順序進行內(nèi)容的組織。主要內(nèi)容如下:
第1章在闡述遙感基本概念的基礎(chǔ)上,詳細介紹熱紅外成像、微波成像和高光譜成像的成像原理、傳感器特性、典型傳感器系統(tǒng);
第2章對熱紅外影像、合成孔徑雷達(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像和高光譜影像這三類典型遙感影像進行特性分析,為后續(xù)處理和應(yīng)用打下基礎(chǔ);
第3章詳細闡述遙感圖像的幾何校正和輻射校正方法,并介紹遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品的等級劃分,這是遙感圖像定量化處理的基礎(chǔ);
第4章針對熱紅外影像、SAR影像和高光譜影像的特點,分別介紹相應(yīng)的圖像增強方法,這是開展后續(xù)處理所必要的預(yù)處理;
第5章在介紹特征提取的基礎(chǔ)上,詳細討論傳統(tǒng)目標檢測方法,包括基于模板匹配的目標檢測方法、基于知識模型的目標檢測方法、基于圖像分類的目標檢測方法;
第6章介紹基于深度學習的目標檢測理論,詳細闡述深度學習的發(fā)展歷史、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標檢測方法,并以SAR圖像中三種典型目標的檢測作為應(yīng)用實例;
第7章在介紹圖像配準的基礎(chǔ)上,對像素級、特征級、目標級遙感圖像變化檢測方法進行討論,重點討論典型目標的毀傷評估,分析檢測目標與檢測特征的基本關(guān)系;
第8章討論遙感圖像在精確制導作戰(zhàn)中的應(yīng)用,在介紹紅外成像制導和SAR成像制導的基礎(chǔ)上,詳細闡述景象匹配算法和景象匹配區(qū)選取算法;
第9章結(jié)合實際應(yīng)用,介紹基于形狀、大小、色調(diào)、陰影、紋理等特征的目視判讀方法,分析可見光、紅外、微波等觀測模式與典型目標表現(xiàn)形態(tài)間的關(guān)系。
在本書的編寫過程中,直接或間接參考了許多國內(nèi)外經(jīng)典教材和論文,這些文獻均以參考文獻形式列出,正文不再詳細列舉,在此向各位作者表示感謝。
由于水平有限,不足之處在所難免,敬請廣大讀者和各位同仁不吝賜教,批評指正,以便后續(xù)修改。
第1章 遙感成像基礎(chǔ)
1.1 遙感的基本概念
1.2 紅外成像
1.3 微波成像
1.4 高光譜成像
思考題
第2章 遙感圖像特性分析
2.1 紅外圖像特性分析
2.2 SAR圖像特性分析
2.3 高光譜圖像特性分析
思考題
第3章 遙感圖像的校正處理
3.1 引言
3.2 遙感圖像的誤差分析
3.3 遙感圖像的輻射校正
3.4 多項式校正法
3.5 中心投影圖像的投影校正
3.6 SAR圖像的幾何校正
3.7 遙感圖像的產(chǎn)品級別
思考題
第4章 遙感圖像的增強處理
4.1 引言
4.2 紅外圖像的對比度增強
4.3 SAR圖像的相干斑抑制
4.4 多光譜圖像的變換增強
4.5 遙感圖像的融合增強
思考題
第5章 遙感圖像中的目標檢測
5.1 引言
5.2 特征提取
5.3 基于模板匹配的目標檢測
5.4 基于知識模型的目標檢測
5.5 基于圖像分類的目標檢測
思考題
第6章 基于深度學習的目標檢測
6.1 引言
6.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.3 深度學習目標檢測數(shù)據(jù)集
6.4 雙階段目標檢測方法
6.5 單階段目標檢測方法
思考題
第7章 遙感圖像的變化檢測
7.1 引言
7.2 圖像預(yù)處理
7.3 像素級變化檢測
7.4 特征級變化檢測
7.5 目標級變化檢測
7.6 變化檢測性能評估
思考題
第8章 景象匹配
8.1 引言
8.2 SAR成像制導
8.3 紅外成像制導
8.4 景象匹配算法
8.5 景象匹配適配區(qū)選取
思考題
第9章 遙感圖像的目視判讀
9.1 目視判讀特征
9.2 目視判讀方法
9.3 典型圖像的判讀
9.4 典型目標的判讀
思考題
參考文獻