天基多源遥感信息融合 理论、算法与应用系统PDF电子书下载

目录 1

前言 1

第1章 天基多源遥感信息融合处理技术进展 1

§1.1 引言 1

§1.2 多源遥感信息融合 2

1.2.1 多源信息融合的一般概念 2

1.2.2 多源遥感信息融合概述 2

§1.3 多源遥感数据融合处理技术进展 3

1.3.1 卫星跟踪与监测 3

1.3.2 缺乏成像参数遥感影像的实时融合 6

1.3.3 高精度自动影像配准 7

1.3.4 像素级融合应用 8

1.3.5 高光谱遥感信息融合 9

1.3.6 融合影像后处理及融合效果评价 10

§1.4 多源遥感信息融合流程 10

第2章 多功能组合式遥感卫星接收平台 12

§2.1 引言 12

§2.2 遥感卫星接收机理 13

2.2.1 遥感卫星接收系统的构成 13

§2.3 多功能组合式遥感卫星接收平台的构建 14

2.3.1 多功能组合式遥感卫星接收平台框架设计 14

2.2.2 遥感卫星接收控制流程 14

2.3.2 多功能组合式遥感卫星接收平台卫星信号接收流程设计 15

2.3.3 多功能组合式遥感卫星接收平台硬件设备技术指标 16

§2.4 卫星遥感数据接收与处理软件系统 18

2.4.1 控制接收软件 18

2.4.2 数据采集与快视软件 19

2.4.3 数据回放与图像预处理软件 20

§2.5 多功能组合式遥感卫星接收平台的主要技术指标 21

第3章 遥感卫星轨道计算与预报 23

§3.1 基本参考系统 23

3.1.1 卫星运动方程概述 23

3.1.2 时间系统 24

3.1.3 坐标系统 25

§3.2 地球扁率摄动 28

3.2.1 地球引力场的位函数 28

3.2.2 球谐函数 30

3.2.3 地球外部引力位展开为球谐函数级数 32

3.2.4 地球外部引力位的球谐函数表达式 34

§3.3 阿达姆斯-考威尔数值积分方法 36

3.3.1 构造数值积分公式的算子方法 36

3.3.2 级数的运算 38

3.3.3 阿达姆斯-考威尔数值积分方法的推导 39

3.4.1 球谐函数的正规化 45

§3.4 正规化位函数表示的地球引力加速度及其偏导数 45

3.4.2 正规化地球引力位系数表示的地球引力位 46

3.4.3 地球引力加速度的计算 49

3.4.4 地球引力加速度对位置偏导数的计算 50

§3.5 遥感卫星运动方程及其解算 51

3.5.1 卫星运动方程 51

3.5.2 卫星运动方程的数值积分 53

§3.6 变分方程及其解算 55

3.6.1 变分方程 55

3.6.2 变分方程的解算 57

3.7.1 起步方法 58

§3.7 阿达姆斯-考威尔数值积分的起步方法与内插方法 58

3.7.2 内插方法 59

§3.8 实验结果与分析 60

第4章 支持遥感数据融合的影像预定位 63

§4.1 基于不变矩的影像匹配定位技术 63

4.1.1 连续函数不变矩的定义 63

4.1.2 离散情况下的不变矩 65

4.1.3 图像的直方图不变矩 66

4.1.4 直方图不变矩的应用 67

4.1.5 实验结果与分析 69

4.2.1 图像纹理 71

§4.2 基于图像纹理特征的目标检索 71

4.2.2 共生矩阵 72

4.2.3 目标快速检索的实现 75

4.2.4 实验结果与分析 76

§4.3 利用空间图像显著边缘实现目标快速检索 78

4.3.1 链码及其描述 79

4.3.2 图像的边缘跟踪算法及其改进 81

4.3.3 基于链码的角点检测 83

4.3.4 基于显著边缘的目标快速检索 86

4.3.5 实验结果及分析 88

§5.1 绪论 91

第5章 高精度自动影像配准 91

§5.2 自动配准的典型技术 92

§5.3 基于小面元的影像高精度配准 93

5.3.1 特征点的提取 95

5.3.2 影像自动匹配 95

5.3.3 小三角形面元的微分纠正 100

§5.4 基于遗传算法的影像匹配 102

5.4.1 遗传算法简介 102

5.4.2 简单遗传算法 103

5.4.3 基于遗传算法的影像匹配的具体方法 105

5.5.2 图像配准实验及分析 108

§5.5 基于目标特征局部自适应的配准算法 108

5.5.1 概述 108

第6章 像素级融合及图像质量改善技术 112

§6.1 概述 112

6.1.1 像素级融合处理技术概述 112

6.1.2 多时相影像融合互补去云／去阴技术概述 114

6.1.3 多时相、多角度影像融合提高影像空间分辨率技术概述 114

§6.2 像素级融合处理技术 115

6.2.1 影像融合预处理 115

6.2.2 像素级融合通用算法 115

6.2.3 高空间分辨率影像融合处理 120

6.2.4 影像融合定量评价 124

§6.3 基于多时相遥感图像融合的去云和去阴技术 127

6.3.1 概述 127

6.3.2 基于多时相遥感图像的去云和去阴技术研究 128

6.3.3 基于像素级融合遥感图像的去云和去阴技术研究 131

6.3.4 结果分析 134

§6.4 多时相多角度遥感图像融合提高空间分辨率技术 135

6.4.1 概述 135

6.4.2 融合多时相遥感图像提高图像空间分辨率算法 135

6.4.3 基于高频分析的超分辨率影像处理算法 137

§7.2 特征融合处理技术 140

第7章 基于目标特征的融合及提取技术 140

§7.1 绪论 140

§7.3 基于SUSAN算子的角点提取 142

7.3.1 SUSAN算子 142

7.3.2 基于SUSAN算子的角点提取技术 143

§7.4 基于Hough变换的直线段提取 145

7.4.1 Hough变换 145

7.4.2 改进的Hough变换 146

§7.5 自适应多窗口的角点匹配 147

7.6.1 对于港口的处理方法 149

§7.6 特定目标特征提取技术 149

7.6.2 机场的处理 150

7.6.3 车站的处理 153

第8章 基于GIS、判读解译知识库的融合技术 155

§8.1 绪论 155

§8.2 基于GIS知识半自动提取目标的基本理论 156

8.2.1 目标提取中知识的类型 156

8.2.2 使用知识的几个问题 157

8.2.3 知识的表示问题 157

8.2.4 知识应用及其现状 157

8.2.5 基于主动轮廓线模型的特征提取 158

§8.3 基于知识的目标特征提取 159

8.3.1 高分辨率图像的道路特性 160

8.3.2 基于知识的道路自动提取 161

第9章 高光谱遥感信息融合与处理技术 166

§9.1 概述 166

9.1.1 高光谱遥感技术的发展 166

9.1.2 高光谱遥感应用技术研究 166

§9.2 高光谱影像几何校正 167

9.2.1 GPS/INS组合导航与定位系统 167

9.2.2 POS/AV系统外方位元素的计算 168

9.2.3 基于POS行方位数据的高光谱影像几何校正 171

9.3.1 光谱重建模型 176

§9.3 光谱重建 176

9.3.2 PHI成像光谱重建 177

§9.4 高光谱波段选择与融合处理 179

9.4.1 最佳波段选择与彩色复合 179

9.4.2 高光谱融合处理 180

9.4.3 高光谱融合实验 181

§9.5 光谱分类 183

9.5.1 二值编码匹配 183

9.5.2 光谱角度匹配（SAM） 183

9.5.3 光谱分类 184

9.5.4 实验与分析 185

§10.1 高分辨率航天遥感卫星技术的发展 188

第10章 高分辨率航天遥感立体图像的定位技术 188

§10.2 高分辨率卫星影像的几何模型 189

10.2.1 基于共线方程的几何模型 190

10.2.2 仿射变换模型 190

10.2.3 自检校直接线性变换模型 191

§10.3 基于RPC模型的立体定位技术 192

10.3.1 RPC模型的定义 192

10.3.2 立体RPC模型定位的基本原理 193

10.3.3 RPC模型的系统误差补偿 193

§11.1 系统概述与框架设计 197

第11章 天基多源遥感信息融合处理与应用系统 197

§11.2 系统软硬件平台组成 198

11.2.1 系统硬件平台 198

11.2.2 系统软件平台 198

§11.3 系统主要关键技术 198

11.3.1 海量地形数据管理模型 199

11.3.2 海量地形几何数据实时绘制技术 203

11.3.3 基于网络环境的分布式并行体系结构 204

§11.4 系统应用示例 206

主要参考文献 208