第1章 遥感与数字影像处理 1
1.1 现场数据采集 1
1.2 遥感数据采集 3
1.2.1 遥感观测 3
1.2.2 遥感的优势和局限性 5
1.3 遥感处理 6
1.3.1 陈述问题 7
1.3.2 确定现场数据与遥感数据需求 10
1.3.3 遥感数据采集 12
1.3.4 遥感数据分析 24
1.3.5 信息表达 28
1.4 地球资源分析透视 28
1.5 本书的组织结构 28
参考文献 30
第2章 遥感数据采集 33
2.1 模拟影像数字化 33
2.1.1 数字影像术语 33
2.1.2 测微密度计数字化 34
2.1.4 线／面阵列CCD数字化 37
2.1.3 视频数字化 37
2.1.5 NAPP数字化数据 38
2.1.6 数字化需考虑的因素 39
2.2 数字遥感数据采集 41
2.3 离散传感器和扫描镜多光谱成像 45
2.3.1 地球资源技术卫星和Landsat传感器系统 45
2.3.2 NOAA多光谱扫描仪 59
2.3.3 ORBIMAGE公司和NASA的宽视场海洋观测传感器 67
2.3.4 机载多光谱扫描仪 67
2.4.1 SPOT传感器系统 71
2.4 线阵列多光谱成像 71
2.4.2 印度遥感系统 77
2.4.3 高级星载热辐射与反射辐射计 79
2.4.4 多角度成像光谱仪 80
2.4.5 甚高分辨率线阵列遥感系统 82
2.5 线／面阵列成像光谱仪 85
2.5.1 机载可见光／红外成像光谱仪 87
2.5.2 小型机载光谱成像仪-3 87
2.5.3 中分辨率成像光谱仪 88
2.6 框幅式数码相机 91
2.6.1 框幅式数码相机数据采集 91
2.6.2 Emerge公司的数字传感器系统 93
2.7 卫星摄影系统 94
2.7.1 俄罗斯SPIN-2 TK-350和KVR-1000相机 94
2.7.2 美国航天飞机摄像机 96
2.8 数字影像的数据格式 97
2.8.1 逐像元按波段次序记录格式 97
2.8.2 逐行按波段次序记录格式 97
2.8.3 按波段次序记录格式 98
2.9 小结 99
参考文献 99
第3章 数字影像处理的硬软件配置 101
3.1 数字影像处理系统需求 101
3.2 中央处理器 102
3.2.1 个人计算机 105
3.2.2 计算机工作站 105
3.2.3 大型计算机 105
3.3.2 串行和并行影像处理 107
3.3 存储器与协处理器 107
3.3.1 只读存储器和随机存取存储器 107
3.3.3 算术协处理器 108
3.4 操作模式及界面 108
3.4.1 操作模式 108
3.4.2 图形用户界面 109
3.5 计算机操作系统和编译器 110
3.6.1 高速大容量存储器 111
3.6 存储与存档需求 111
3.5.2 编译器 111
3.5.1 操作系统 111
3.6.2 存档要求：寿命 112
3.7 计算机显示的空间及色彩分辨率 113
3.7.1 计算机屏幕显示分辨率 113
3.7.2 计算机屏幕色彩分辨率 114
3.8 重要的影像处理功能 115
3.9 商业及共享数字影像处理系统 117
3.10 数字影像处理与国家空间数据基础设施 118
3.11 数字影像处理系统资源 118
参考文献 120
第4章 影像质量评估与统计评价 121
4.1 影像处理数学符号 121
4.2 采样理论 122
4.3 直方图及其对遥感数字影像处理的意义 123
4.4 影像元数据 125
4.5 查看影像中特定位置或地理区域的单个像元亮度值 126
4.5.1 单个像元亮度值的光标评价 126
4.5.2 地理区域内像元亮度值的二维和三维评价 126
4.6.1 遥感数据集中趋势测度 128
4.6 影像的一元统计学描述 128
4.6.2 离散度 129
4.6.3 非对称性分布（直方图）与峰值测度 129
4.7 影像多元统计 130
4.7.1 多波段遥感数据协方差分析 131
4.7.2 多波段遥感数据相关分析 133
4.8 特征空间图 134
4.9 地统计学分析 136
4.9.1 地统计学分析、自相关与克里金插值之间的关系 136
4.9.2 均半方差计算 137
4.9.3 经验半方差图 138
参考文献 141
第5章 显示的初始选项与科学可视化 143
5.1 影像显示因素 143
5.2 黑白硬拷贝影像显示 145
5.2.1 行式打印机／绘图仪亮度图 145
5.2.2 激光或喷墨打印机亮度图 145
5.3 临时的视频影像显示 145
5.3.1 黑白和彩色亮度图 145
5.3.2 位图图形 146
5.3.4 8bit色彩查找表 149
5.3.3 RGB色彩坐标系统 149
5.3.5 24bit色彩查找表 152
5.3.6 彩色合成 153
5.4 遥感数据融合 155
5.4.1 波段替换 155
5.4.2 色彩空间转换与替换 156
5.4.3 主成分替换 160
5.4.4 高频信息逐像元累加 160
5.5.1 距离量测 161
5.4.5 基于平滑滤波的亮度调节影像融合 161
5.5 距离、面积和形状量测 161
5.5.2 面积量测 162
5.5.3 形状量测 164
参考文献 164
第6章 电磁辐射原理与辐射校正 166
6.1 电磁能量交互作用 166
6.2 传导、对流和辐射 167
6.3 电磁辐射模型 167
6.3.1 电磁能量的波模型 167
6.3.2 粒子模型：原子辐射 173
6.4 大气能量-物质交互作用 175
6.4.1 折射 176
6.4.2 散射 177
6.4.3 吸收 179
6.4.4 反射 179
6.5 地面能量-物质交互作用 181
6.5.1 半球反射率、吸收率和透射率 182
6.5.2 辐射通量密度 183
6.8.1 随机坏像元（散粒噪声） 185
6.8 遥感探测器系统误差校正 185
6.6 大气中能量-物质的再次交互作用 185
6.7 传感器系统能量-物质交互作用 185
6.8.2 行或列缺失 187
6.8.3 行或列部分缺失 187
6.8.4 行起始问题 187
6.8.5 n行条带 188
6.9 遥感大气校正 191
6.9.1 不必要的大气校正 191
6.9.2 必要的大气校正 191
6.9.3 大气校正类型 192
6.9.4 绝对辐射校正 192
6.9.5 大气衰减的相对辐射校正 205
6.10 坡度坡向影响校正 210
6.10.1 余弦校正 211
6.10.2 Minnaert校正 212
6.10.3 统计-经验校正 212
6.10.4 c校正 212
参考文献 213
第7章 几何校正 216
7.1 内部和外部几何误差 216
7.1.1 内部几何误差 216
7.1.2 外部几何误差 221
7.2 几何校正类型 223
7.2.1 从影像到地图的校正 223
7.2.2 从影像到影像的配准 224
7.2.3 影像校正／配准的混合方法 224
7.2.4 从影像到地图的几何校正 225
7.2.5 从影像到地图校正的实例 232
7.3 镶嵌 238
参考文献 240
第8章 影像增强 242
8.1 影像缩小与放大 242
8.1.1 影像缩小 242
8.1.2 影像放大 243
8.2 横断面（空间剖面） 246
8.3 光谱剖面 249
8.4.1 线性对比度增强 252
8.4 对比度增强 252
8.4.2 非线性对比度增强 257
8.5 波段比 260
8.6 空间滤波 262
8.6.1 空间卷积滤波 262
8.6.2 傅里叶变换 274
8.7 主成分分析 281
8.8 植被变换（指数） 287
8.8.1 控制叶面反射的主导因素 288
8.8.2 植被指数 296
8.9 纹理变换 309
8.9.1 空间域一阶统计量 309
8.9.2 空间域二阶统计量 311
8.9.3 纹理单元作为纹理光谱元素 313
8.9.4 分形维作为空间复杂性或纹理测度 315
8.9.5 基于半方差图的纹理统计 316
参考文献 317
第9章 遥感专题信息提取：模式识别 322
9.1.1 土地利用和地面覆盖分类方案 325
9.1 监督分类 325
9.1.2 训练样区选择与统计特征提取 335
9.1.3 选择影像分类最佳波段：特征选取 341
9.1.4 选择合适的分类算法 354
9.2 非监督分类 363
9.2.1 链式非监督分类 363
9.2.2 ISODATA非监督分类 369
9.2.3 非监督聚类整理 374
9.3 模糊分类 374
9.4.1 面向对象的影像分割与分类 378
9.4 基于面向对象影像分割的分类 378
9.4.2 面向对象的思考 384
9.5 分类过程中辅助数据的整合 384
9.5.1 与辅助数据有关的问题 384
9.5.2 整合辅助数据改进遥感分类图的方法 385
参考文献 386
第10章 人工智能信息提取 391
10.1 专家系统 391
10.1.2 创建知识库 393
10.1.1 专家系统用户界面 393
10.1.3 推理机 396
10.1.4 在线数据库 397
10.1.5 遥感数据专家系统 397
10.1.6 专家系统的优点 403
10.2 神经网络 405
10.2.1 用于遥感信息提取的典型人工神经网络的组成和特点 405
10.2.2 人工神经网络的优点 409
10.2.4 神经网络与机器学习专家系统的比较 410
10.2.3 人工神经网络的局限 410
参考文献 411
第11章 遥感专题信息提取：高光谱影像分析 414
11.1 多光谱和高光谱数据采集 414
11.2 高光谱信息提取的步骤 416
11.3 NASA的AVIRIS成像光谱仪 417
11.4 从航带中裁剪研究区域 418
11.5 影像质量的初始评价 418
11.5.2 3波段彩色合成影像的目视检查 419
11.5.3 放映 419
11.5.1 单波段目视检查 419
11.5.4 单波段统计检查 420
11.6 辐射校正 420
11.6.1 实地数据采集 420
11.6.2 无线电探空仪 420
11.6.3 基于辐射传输的大气校正 421
11.6.4 逐波段光谱平滑 424
11.8 高光谱数据降维 426
11.7 高光谱遥感数据的几何纠正 426
11.6.5 经验线定标大气校正 426
11.9 端元的确定：定位光谱最纯像元 428
11.9.1 像元纯度指数制图 429
11.9.2 n维端元可视化 430
11.10 高光谱数据制图和匹配 433
11.10.1 光谱角制图 433
11.10.2 亚像元分类（线性光谱分解） 435
11.10.3 光谱库匹配技术 437
11.11.1 归一化植被指数——NDVI 440
11.11 高光谱数据指数 440
11.11.2 窄波段微分植被指数 441
11.11.3 黄色指数——YI 441
11.11.4 生理反射指数——PRI 441
11.11.5 归一化水指数——NDWI 442
11.11.6 红端位置的确定——REP 442
11.11.7 作物叶绿素含量预测 443
11.12 微分光谱 443
参考文献 444
12.1.2 变化检测时段 448
12.1.3 选择合适的土地利用／地面覆盖分类系统 448
第12章 数字变化检测 448
12.1.1 变化检测的感兴趣地理区域 448
12.1 变化检测步骤 448
12.1.4 硬定性与模糊性变化检测推理 450
12.1.5 逐像元或面向对象的变化检测 450
12.1.6 遥感系统需考虑的因素 450
12.1.7 变化检测需要考虑的重要环境因素 452
12.2 变化检测算法选择 456
12.2.1 写功能存储插入法变化检测 456
12.2.2 多时相合成影像变化检测 457
12.2.3 影像代数变化检测 458
12.2.4 分类后比较变化检测 463
12.2.5 对时相2影像进行二进制掩膜处理 464
12.2.6 利用辅助数据源作为时相1的数据进行变化检测 465
12.2.7 光谱变化矢量分析 465
12.2.8 x2变换变化检测 467
12.2.9 互相关变化检测 468
12.2.10 基于知识的视觉变化检测系统 469
12.2.11 在屏目视变化检测与数字化 469
12.3.1 何时需要大气校正 472
12.3 变化检测的大气校正 472
12.3.2 何时不需要大气校正 473
12.4 小结 473
参考文献 473
第13章 遥感专题图精度评价 476
13.1 土地利用／地面覆盖图精度评价 476
13.2 遥感专题产品的误差源 479
13.3 误差矩阵 479
13.4 训练样本与地面参考验证信息 480
13.5.1 基于二项式概率理论的样本容量 481
13.5 样本容量 481
13.5.2 基于多项式分布的样本容量 482
13.6 采样设计（框架） 483
13.6.1 简单随机采样 483
13.6.2 系统采样 484
13.6.3 分层随机采样 485
13.6.4 分层系统非均衡采样 485
13.6.5 聚类采样 485
13.7 利用响应设计获取地面参考信息 486
13.8.2 用于误差矩阵的多元离散分析方法 487
13.8 误差矩阵的评价 487
13.8.1 误差矩阵的描述性评价 487
13.8.3 误差矩阵的模糊化 490
13.9 地统计学分析方法评价遥感信息精度 492
13.10 影像元数据与遥感产品谱系信息 493
13.10.1 单景影像元数据 493
13.10.2 遥感产品的谱系信息 493
参考文献 494
索引 496