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目录 1

第一章　遥感图像数字处理的基础 1

第一节　遥感数字图像及数据变换 3

一、遥感数字图像及其特征 3

二、遥感数字图像的获取 4

三、遥感数字图像的特点 5

四、遥感数据变换 5

第二节　遥感数据格式及遥感数据产品 11

一、遥感信息处理的几个基本概念 11

二、遥感数据格式 12

三、胶片、像片等资料的种类 13

第三节　遥感图像数字处理的流程及特点 14

一、遥感图像数字处理的流程 14

二、遥感图像数字处理的特点 17

三、遥感图像数字处理中的几个问题 21

第二章　各种卫星系统及其图像特性 24

第一节　地球资源卫星 24

一、美国陆地卫星Landsat 24

二、法国SPOT卫星 27

三、中巴卫星CBERS 33

四、高空间分辨率卫星IKONOS 34

第二节　气象卫星 35

一、美国NOAA气象卫星 35

五、高空间分辨率卫星QuickBird 35

二、风云（FY）系列气象卫星 36

三、Nimbus CZCS 39

四、日本GMS VISSR 40

第三节　海洋卫星 40

一、我国HY-1卫星 41

二、日本MOS卫星 42

一、雷达遥感的定义 43

第四节　雷达卫星系统 43

二、微波遥感的特点 45

三、雷达数据采集的几何术语 46

四、空间分辨率 47

五、雷达图像的判读 50

六、微波遥感卫星 52

第五节　热红外成像系统 55

一、热红外图像的特点 55

二、热红外图像的判读 57

一、成像光谱的发展 58

第六节　成像光谱 58

二、MODIS数据 59

三、成像光谱的特点 65

第三章　遥感图像信息特征 67

第一节　遥感信息地学评价 67

一、遥感信息的信息属性 67

二、遥感信息的地学属性 68

三、遥感信息地学评价的指标 80

第二节　遥感图像中的信息内容及测度 88

一、遥感图像函数及其物理意义 88

二、遥感图像函数的基本特点 90

三、纹理特征的量度 91

四、地物光谱特性 93

五、光谱特征空间 94

六、最大信息量 95

第三节　遥感图像信息特征的概貌分析 96

一、遥感图像概貌分析的基本统计量 96

二、图像的直方图 97

三、多波段图像信息特征的概貌分析 100

二、PCI 104

一、IDRISI 104

第一节　主要遥感图像处理软件介绍 104

第四章　遥感图像数字处理系统 104

三、ERDAS IMAGINE 107

四、ENVI 107

第二节　ERDAS IMAGINE的主要功能 108

第五章　遥感图像的预处理 117

第一节　遥感数据的输入输出和多波段合成 117

第二节　遥感图像的辐射校正（Radiometric Correction） 122

一、辐射校正的定义 122

二、辐射误差产生的原因和校正方法 122

一、遥感图像的几何畸变 131

第三节　遥感图像的几何校正（Geometric Correction） 131

二、遥感图像的几何校正 141

第四节　遥感图像的镶嵌（Mosaic） 154

一、遥感图像镶嵌的要求 154

二、重叠区亮度的确定 154

三、图像镶嵌的步骤 155

第五节　遥感图像的裁切 156

第六节　数字高程模型DEM的产生（Surfacing） 158

第六章　遥感图像增强处理 161

一、线性扩展 162

第一节　对比度增强 162

二、非线性扩展 163

三、直方图均衡化处理 164

四、直方图规定化处理 166

第二节　遥感图像的平滑处理 166

一、遥感图像的空间频率 166

二、滤波（Filtering） 167

三、傅立叶变换 170

四、遥感图像平滑处理的方法 173

五、遥感图像的噪声类型与平滑处理方法 179

一、微分法 180

第三节 遥感图像的锐化处理（Crisp） 180

二、空间域的定向滤波 181

三、统计区分法 182

四、频率域的高通滤波 182

五、高斯滤波器 184

第四节 多波段图像增强处理 184

一、比值法 185

二、差值法 186

三、比值与差值的预处理与后处理 187

四、植被指数法 188

一、假彩色合成 190

第五节 遥感图像的彩色增强 190

二、多波段彩色合成 191

三、彩色空间变换 191

第六节 其他增强处理方法 192

一、遥感图像的密度分割处理 192

二、遥感图像的二值化处理 193

第七节　遥感图像增强处理实例 193

一、空间增强处理 193

二、辐射增强处理 196

三、光谱增强处理 197

四、地形分析（Topo Analysis） 198

五、实用分析功能 199

六、地理信息系统分析 200

第七章　遥感图像的变换 202

第一节　K-L变换 202

一、线性变换 202

二、K-L变换的系数矩阵 203

三、K-L变换的性质 203

四、K-L变换的特点 203

五、K-L变换的主要步骤 204

一、遥感图像的数据结构特征 205

第二节　K-T变换 205

三、TM图像的K-T变换 206

二、MSS图像的K-T变换 206

四、实例分析 207

第三节　其他矩阵变换 210

一、沃尔什-哈达玛（Walsh-Hadamard）变换 210

二、斜变换（Slant变换） 211

三、余弦变换 211

第一节　遥感图像分类的概念及原理 212

一、遥感图像分类的概念 212

第八章　遥感图像分类处理 212

二、监督分类和非监督分类 214

第二节　遥感图像的监督分类处理 217

一、分类算法（决策规则） 217

二、监督分类的步骤 222

三、遥感图像分类精度评价 224

第三节　遥感图像的非监督分类处理 229

一、非监督分类的理论依据 229

二、聚类算法 229

三、非监督分类的步骤 233

一、基于混合像元的遥感图像分类 234

第四节　其他分类方法 234

二、非光谱信息在遥感图像分类中的应用 235

三、基于知识的遥感图像分类 237

四、模糊分类 238

五、神经网络分类 238

六、专家分类 241

第五节　遥感图像分类处理中的几个问题 241

一、预处理 242

二、训练场地的选择 243

三、特征变量选择与特征空间压缩 243

六、后处理 244

四、地物光谱数据 244

五、空间结构信息 244

第九章　遥感图像信息提取与融合 245

第一节　遥感图像地物信息特征分析 245

第二节　遥感信息提取的方法选择 246

第三节　遥感信息的融合处理 251

一、多源遥感数据融合的内涵 252

二、多源遥感数据融合的层次分类与算法 252

三、多源遥感数据融合的内容分类 256

参考文献 259