緒論
0.1 對地觀測數(shù)據(jù)處理與分析研究的必要性與意義
0.2 對地觀測數(shù)據(jù)處理與分析研究發(fā)展趨勢
0.3 對地觀測數(shù)據(jù)處理與分析研究擬解決的關鍵科學問題
O.4 對地觀測數(shù)據(jù)處理與分析的主要研究內(nèi)容


第1部分 對地觀測系統(tǒng)的時空基準與高精度定位
第1章 對地觀測系統(tǒng)的時空基準
1.1 時空基準的定義
1.2 常用的全球坐標參考框架
1.3 時空基準的建立、維持和精化方法
1.4 區(qū)域時空基準的現(xiàn)代化
1.5 小結(jié)
參考文獻
第2章 對地觀測衛(wèi)星的精密定軌
2.1 對地觀測衛(wèi)星精密定軌綜述
2.2 對地觀測衛(wèi)星軌道的高精度確定
2.3 定軌方法及精密定軌軟件設計
2.4 小結(jié)
參考文獻
第3章 恒星定姿
3.1 恒星定姿的原理與現(xiàn)狀
3.2 星敏感器的設計
3.3 軟件處理算法
3.4 恒星相機標定
3.5 小結(jié)
參考文獻


第2部分 衛(wèi)星遙感成像幾何物理模型
第4章 衛(wèi)星遙感成像機理與輻射校正
4.1 遙感成像機理概述
4.2 遙感成像大氣輻射傳輸模型
4.3 遙感影像輻射校正
4.4 小結(jié)
參考文獻
第5章 衛(wèi)星遙感影像幾何定位模型
5.1 衛(wèi)星遙感影像幾何定位模型綜述
5.2 嚴密幾何定位模型
5.3 仿射變換幾何模型
5.4 有理多項式函數(shù)模型
5.5 小結(jié)
參考文獻
第6章 基于RPc參數(shù)的幾何模型求解
6.1 RPC參數(shù)的解求
6.2 基于RPC參數(shù)的三維空間坐標解算
6.3 基于RPc參數(shù)的近似核線影像生成
6.4 高精度DEM生成及DOM制作
6.5 小結(jié)
參考文獻


第3部分 遙感影像智能解譯與目標識別
第7章 遙感影像智能解譯的理論與方法
7.1 視覺認知理論研究現(xiàn)狀與評價
7.2 認知模型研究進展
7.3 遙感影像智能解譯現(xiàn)狀與展望
7.4 小結(jié)
參考文獻
第8章 遙感影像高性能處理方法
8.1 遙感影像高性能處理方法及其必要性
8.2 遙感影像高性能集群處理技術
8.3 遙感影像大規(guī)模分布式處理與網(wǎng)格計算
8.4 小結(jié)
參考文獻
第9章 高分辨率影像目標識別與智能解譯
9.1 高分辨率遙感影像的特性
9.2 高分辨率影像的多尺度分割方法
9.3 高分辨率影像的解譯與智能目標識別
9.4 小結(jié)
參考文獻
第10章 高光譜遙感影像解譯智能化方法
10.1 波譜空間分析技術
lO.2 基于光譜特征空間分析技術
10.3 高光譜遙感主要應用研究現(xiàn)狀
10.4 小結(jié)
參考文獻
第11章 合成孔徑雷達影像的智能分類與信息提取
11.1 SAR影像的智能分類
11.2 DEM和地表變形信息提取
11.3 小結(jié)
參考文獻


第4部分 空間信息集成與更新
第12章 多源空間信息的集成方法
12.1 全球無縫空間數(shù)據(jù)的組織與管理
12.2 多源異構(gòu)空間數(shù)據(jù)的互操作技術
12.3 小結(jié)
參考文獻
第13章 多時相遙感影像變化檢測
13.1 地表變化驅(qū)動力分析
13.2 變化檢測的預處理
13.3 變化檢測分類體系
13.4 變化檢測方法
13.5 變化檢測精度評價
13.6 小結(jié)
參考文獻
第14章 對地觀測影像信息的智能融合
14.1 空間信息智能融合的基本概念
14.2 空間影像信息智能融合的模式
14.3 遙感影像融合數(shù)據(jù)預處理
14.4 空間信息融合中的尺度效應
14.5 遙感影像信息智能融合方法
14.6 影像融合方法評價
14.7小結(jié)
參考文獻
第15章 時空數(shù)據(jù)模型和動態(tài)更新
15.1 時空數(shù)據(jù)模型
1s.2 時空數(shù)據(jù)庫查詢引擎
15.3 時空數(shù)據(jù)可視化
15.4 時空數(shù)據(jù)的動態(tài)更新
15.5 小結(jié)
參考文獻


第5部分 空間數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)
第16章 地學信息圖譜理論與方法
16.1 地學信息圖譜理論的發(fā)展
16.2 地學信息圖譜與地學知識發(fā)現(xiàn)
16.3 地學信息圖譜創(chuàng)新
16.4 基于地學信息圖譜的思維方法在地學各領域中的應用
16.5 小結(jié)
參考文獻
第17章 空間數(shù)據(jù)挖掘
17.1 數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)概述
17.2 空間聚類方法
17.3 基于數(shù)據(jù)場的空間數(shù)據(jù)挖掘
17.4 基于概念分析的空間數(shù)據(jù)挖掘
17.5 基于多重分形的空間數(shù)據(jù)挖掘方法
17.6 空間關聯(lián)規(guī)則挖掘方法
17.7基于人工智能的時空預測方法
17.8小結(jié)
參考文獻
第18章 支持地理空間知識發(fā)現(xiàn)的空間數(shù)據(jù)庫技術
18.1 海量空間數(shù)據(jù)的組織與管理
18.2 分布式空間數(shù)據(jù)庫
18.3 時空數(shù)據(jù)挖掘的索引技術
18.4 時空數(shù)據(jù)挖掘的查詢語言
18.5 空間查詢優(yōu)化技術
18.6 小結(jié)
參考文獻


第6部分 空間信息智能服務
第19章 面向事件處理的空間信息服務集成調(diào)度模型
19.1 現(xiàn)代城市生活中的事件處理
19.2 事件處理信息系統(tǒng)及相關技術基礎
19.3 基于規(guī)則的空間信息服務集成調(diào)度模型
19.4 一個事件處理實例——統(tǒng)一接警
19.5 小結(jié)
參考文獻
第20章 空間本體
20.1 空間本體的哲學與信息基礎
20.2 空間本體構(gòu)建及其形式化方法
20.3 空間本體驅(qū)動的空間信息服務
20.4 小結(jié)
參考文獻
第21章 空間信息智能搜索
21.1 中文位置描述的自動匹配、定位與標準化算法
21.2 空間興趣點簡稱到全稱的智能匹配算法
21.3 小結(jié)
參考文獻
顧問、編者和作者名錄