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遥感数据质量改善之信息重建
遥感数据质量改善之信息重建

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工业技术

  • 电子书积分:10 积分如何计算积分?
  • 作 者:沈焕锋,程青,李星华等著
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2018
  • ISBN:9787030562647
  • 页数:244 页
图书介绍:基于航空航天遥感技术,人们可以感知地球陆表信息,从而认识和理解各种现象和规律。其中,传感器观测影像是遥感信息的载体,其数据质量直接影响着遥感应用的广度与深度。由于遥感成像过程极其复杂,传感器、光照、大气、地形、地物、人为等因素都可能对影像质量产生影响,导致遥感信息出现偏差或缺失,降低了遥感数据的应用潜力。因此,进行遥感数据的质量改善,是遥感应用流程中非常重要的基础性工作。近年来,遥感影像的质量改善越来越受到广泛重视,国内外已开展了大量研究。然而,由于遥感降质因素多样,现有研究多针对其中的一种或几种因素,对遥感数据质量问题进行全面分析与处理的书籍国内外还未见出版。有鉴于此,基于作者多年的研究积累,特整理出版一套较为全面地介绍遥感影像质量改善的书籍。在影像质量改善的文献中,存在很多学术术语,如影像增强、影像复原、影像修复、影像校正、影像重建等等,它们之间往往界限模糊,更与使用者的习惯有关。为了进行统一区分,我们从遥感信息处理的角度出发,将其划分为三个层次,形成“遥感影像质量改善”三部曲,分别为《遥感信息复原》、《遥感信息校正》和《遥感信息重建》。本书是该套书籍的第三册,主要研究遥感数据地表
《遥感数据质量改善之信息重建》目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景与意义 1

1.2遥感信息重建的方法体系 3

1.3研究内容 5

参考文献 7

第2章 小区域缺失信息的空域重建方法 10

2.1空域重建的插值方法 10

2.1.1确定性插值方法 10

2.1.2地统计学方法 15

2.1.3高精度曲面建模 19

2.2空域重建方法的新进展 19

2.2.1传播扩散法 20

2.2.2变分法 21

2.2.3样例填充法 23

2.2.4机器学习方法 24

2.2.5方法简要对比 24

2.3基于多通道非局部总变分模型的重建方法 26

2.3.1非局部处理模型基础 26

2.3.2多通道非局部总变分重建方法 28

2.4实验结果与分析 31

2.4.1模拟数据实验 31

2.4.2真实数据实验 36

2.5本章小结 40

参考文献 40

第3章 大区域缺失信息的空域重建方法 44

3.1引言 44

3.2样例填充的基本思想与步骤 45

3.2.1样例填充的基本思想 46

3.2.2样例填充的关键步骤 46

3.3基于块位移统计的高分辨率影像重建方法 50

3.3.1全局优化填充方法 51

3.3.2多标签图割优化求解算法 54

3.4实验结果与分析 56

3.4.1模拟数据实验 56

3.4.2真实数据实验 58

3.5本章小结 61

参考文献 61

第4章 遥感数据缺失信息的谱域重建方法 64

4.1引言 64

4.1.1 Aqua MODIS部分波段信息缺失 64

4.1.2谱域重建的基本原理与思路 66

4.2一元回归分析方法 68

4.2.1全局多项式拟合法 68

4.2.2局部最小二乘拟合法 68

4.2.3类内局部拟合法 69

4.3多元回归分析方法 76

4.3.1预处理方法 76

4.3.2重建方法 78

4.4不同谱域重建方法的对比分析 79

4.5本章小结 83

参考文献 83

第5章 低频次遥感数据的时域重建方法 85

5.1时域重建的基本原理和方法 85

5.1.1时域重建的基本原理 85

5.1.2时域重建的研究现状 88

5.2基于加权线性回归的时域重建方法 89

5.2.1不同时相场景差异分析 89

5.2.2加权线性回归重建模型 91

5.2.3实验结果与分析 93

5.3时相辅助下的全局优化填充重建法 100

5.3.1基本思想 100

5.3.2时空马尔可夫重建模型 101

5.3.3实验结果与分析 103

5.4本章小结 112

参考文献 112

第6章 高频次遥感数据的时域重建方法 115

6.1引言 115

6.1.1多时相合成方法 116

6.1.2时域重建方法 117

6.1.3主要限制与不足 119

6.2时域分析与空域校正结合的重建方法 119

6.2.1初始填充 120

6.2.2时域重建 122

6.2.3空域校正 123

6.3地表反射率重建实验与分析 125

6.3.1实验数据 125

6.3.2结果与分析 126

6.4本章小结 138

参考文献 139

第7章 时-空-谱联合的遥感信息重建方法 142

7.1引言 142

7.2稀疏表达理论与方法 143

7.2.1稀疏表达 143

7.2.2合成型稀疏表达 144

7.2.3分析型稀疏表达 148

7.3基于稀疏表达的时-空-谱联合重建方法 149

7.3.1数据组织与预处理 149

7.3.2合成型稀疏表达重建方法 152

7.3.3分析型稀疏表达重建方法 153

7.4实验分析 154

7.4.1空-谱联合重建实验 155

7.4.2时-空联合重建实验 158

7.4.3时-空-谱联合重建实验 161

7.4.4稀疏表达和其他方法对比实验 164

7.5本章小结 166

参考文献 166

第8章 积雪产品云覆盖区的信息重建方法 170

8.1积雪产品简介 170

8.2 MODIS积雪产品重建方法分类 171

8.2.1光学-微波融合方法 171

8.2.2空间互补方法 172

8.2.3时相互补方法 172

8.2.4时空互补方法 173

8.3时空自适应加权重建方法 174

8.4实验分析 176

8.4.1新疆伊犁河流域实验 177

8.4.2横断山区实验 182

8.5本章小结 185

参考文献 185

第9章 顾及物理约束的地表温度数据重建方法 188

9.1地表温度数据缺失与重建方法现状 188

9.1.1地表温度数据缺失问题 188

9.1.2地表温度重建的研究现状 189

9.2顾及物理约束的地表温度重建方法 190

9.2.1理论依据 190

9.2.2重建框架与方法 192

9.2.3验证方法 195

9.3实验与分析 196

9.3.1实验数据介绍 196

9.3.2模拟数据验证 202

9.3.3 SURFRAD站点验证 207

9.4本章小结 213

参考文献 213

第10章 全球臭氧总量产品的时空重建方法 217

10.1概述 217

10.2基于残差校正的时空联合重建方法 220

10.2.1基于地理加权的时空重建 220

10.2.2顾及臭氧异质性分布特征的残差校正 223

10.3实验与分析 226

10.3.1实验数据 226

10.3.2评价与比较 227

10.3.3讨论 241

10.4本章小结 242

参考文献 242

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