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第1章 遥感概论 1

1.1 遥感的基本概念 1

1.1.1 遥感的定义 1

1.1.2 遥感的分类 2

1.2 遥感技术系统 3

1.3 遥感的发展历程 5

1.4 遥感的发展方向 6

1.4.1 高空间分辨率 6

1.4.2 高光谱分辨率 8

1.4.3 高时相分辨率 8

1.4.4 高辐射分辨率 9

1.5 遥感的典型应用 10

1.6 本书的主要内容 11

第2章 遥感的物理基础 13

2.1 电磁波与电磁波谱 13

2.1.1 电磁波 13

2.1.2 电磁波谱 14

2.2 物体的发射辐射 14

2.2.1 电磁辐射及其度量 14

2.2.2 黑体辐射定律 16

2.2.3 实际物体的辐射 18

2.3 物体的反射辐射 21

2.3.1 地物的反射波谱 21

2.3.2 地物反射波谱的测量 23

2.4 物体的微波后向散射 24

2.5 大气对电磁辐射的影响 28

2.6 遥感波段的设置 30

第3章 遥感图像的采集 33

3.1 遥感平台 33

3.1.1 遥感平台的种类 33

3.1.2 遥感卫星的轨道特点 34

3.2 遥感传感器 36

3.2.1 传感器的构成 36

3.2.2 传感器的分类 39

3.3 摄影成像类传感器 39

3.3.1 框幅式摄影机 40

3.3.2 缝隙式摄影机 41

3.3.3 全景式摄影机 42

3.3.4 多光谱摄影机 43

3.4 扫描成像类传感器 44

3.4.1 垂直航迹扫描 44

3.4.2 沿航迹扫描 47

3.4.3 成像光谱仪 48

3.5 雷达成像仪 49

3.5.1 侧视雷达 49

3.5.2 合成孔径雷达 53

3.6 常用的遥感卫星与传感器 55

3.6.1 Landsat系列卫星 55

3.6.2 SPOT系列卫星 57

3.6.3 IKONOS卫星 59

3.6.4 TerrSAR 星 61

第4章 遥感图像基础知识 63

4.1 数字图像基础 63

4.1.1 数字图像的定义 63

4.1.2 数字图像的频域表现 64

4.1.3 数字图像处理方法简介 65

4.2 遥感图像的数据格式 66

4.3 遥感图像的彩色显示 69

4.3.1 伪彩色显示 69

4.3.2 彩色合成 70

4.4 遥感图像的统计描述 71

4.4.1 一元统计 71

4.4.2 多元统计 72

4.5 遥感图像的特征描述 74

4.5.1 光谱特征 74

4.5.2 纹理特征 74

4.5.3 几何特征 75

4.5.4 空间关系特征 76

4.6 遥感图像处理软件 76

4.6.1 ENVI 76

4.6.2 ERDAS Imagine 76

4.6.3 PCI 77

4.6.4 ECognition 77

第5章 遥感图像的校正处理 78

5.1 遥感图像的构像方程 78

5.1.1 通用构像方程 78

5.1.2 中心投影构像方程 80

5.2 遥感图像的几何变形 82

5.3 遥感图像的几何校正 87

5.3.1 地图投影 87

5.3.2 地面控制点 89

5.3.3 建立几何纠正变换函数 89

5.3.4 像元的几何位置变换 91

5.3.5 灰度重采样 92

5.4 遥感图像的正射校正 94

5.4.1 数字高程模型 94

5.4.2 数字微分纠正 95

5.5 遥感图像的辐射校正 98

5.5.1 传感器辐射误差校正 98

5.5.2 大气辐射误差校正 102

5.5.3 太阳辐射误差校正 105

5.6 遥感图像的产品级别 106

第6章 遥感图像的匹配处理 109

6.1 图像匹配的原理 109

6.1.1 变换模型 109

6.1.2 图像匹配的要素 112

6.1.3 图像匹配算法的性能评价 113

6.2 基于灰度的图像匹配 113

6.2.1 灰度相关法 113

6.2.2 相位相关法 114

6.2.3 互信息法 114

6.3 基于特征的图像匹配 115

6.3.1 Harris角点的提取与匹配 116

6.3.2 SIFT特征点的提取与匹配 120

6.3.3 SURF特征点的提取与匹配 124

6.3.4 快速图像匹配策略 128

6.4 图像拼接 130

6.4.1 几何校正图像的拼接 130

6.4.2 未经几何校正的图像的拼接 132

6.5 图像匹配的典型应用 133

6.5.1 景象匹配导航 133

6.5.2 地理高程测量 136

6.5.3 目标跟踪 137

第7章 遥感图像的增强处理 141

7.1 遥感图像的辐射增强 141

7.1.1 对比度增强 141

7.1.2 空间域增强 144

7.1.3 频率域增强 146

7.2 遥感图像的变换增强 149

7.2.1 图像间运算 149

7.2.2 缨帽变换 151

7.2.3 主成分分析 154

7.2.4 最小噪声分离 156

7.3 遥感图像的融合增强 160

7.3.1 基于HSI变换的图像融合增强 161

7.3.2 基于PCA的图像融合增强 163

7.3.3 基于颜色归一化的图像融合增强 163

7.3.4 图像融合质量评价 164

第8章 遥感图像的分类处理 167

8.1 遥感图像分类的原理 167

8.1.1 基本思想 167

8.1.2 基本流程 167

8.2 无监督分类 170

8.2.1 相似性测度 171

8.2.2 K均值算法 172

8.2.3 ISODATA算法 174

8.3 有监督分类 176

8.3.1 训练样本 176

8.3.2 平行管道法 177

8.3.3 最小距离分类法 178

8.3.4 近邻法 178

8.3.5 最大似然比分类法 180

8.3.6 决策树分类法 181

8.3.7 光谱匹配分类法 183

8.4 面向对象的遥感图像分类 184

8.4.1 分割 185

8.4.2 特征定义 187

8.4.3 分类 189

8.5 分类后处理与精度分析 190

8.5.1 分类后处理 190

8.5.2 分类精度分析 191

8.5.3 提高分类精度的方法 193

第9章 遥感图像的变化检测 196

9.1 变化检测问题的定义 196

9.2 像素级变化检测 197

9.2.1 图像预处理 198

9.2.2 差异图像生成 198

9.2.3 差异图像分割 199

9.2.4 特点分析 204

9.3 特征级变化检测 205

9.3.1 基于特征图像的变化检测 205

9.3.2 基于结构特征的变化检测 205

9.4 目标级变化检测 206

9.4.1 分类后比较变化检测 206

9.4.2 基于目标检测的变化检测 207

9.5 变化检测性能评估 214

第10章 遥感图像的目视判读 215

10.1 目视判读特征 215

10.1.1 形状特征 215

10.1.2 大小特征 216

10.1.3 色调特征 217

10.1.4 阴影特征 217

10.1.5 纹理特征 219

10.1.6 位置布局特征 219

10.1.7 活动特征 220

10.2 目视判读方法 220

10.2.1 目视判读前的准备 220

10.2.2 目视判读的一般过程 221

10.2.3 目视判读的观察方法 222

10.3 典型图像的判读 225

10.3.1 热红外图像的判读 225

10.3.2 多光谱图像的判读 226

10.3.3 雷达图像的判读 227

10.4 典型目标的判读 229

10.4.1 工业设施的判读 229

10.4.2 交通运输设施 231

10.4.3 居民地 234

参考文献 236