前言 1
第一章 高分辨率遥感卫星进展 1
§1.1 高分辨率遥感卫星发展现状 1
目录 1
§1.2 几种典型高分辨率商业遥感卫星系统 3
§1.2.1 IKONOS卫星系统 3
§1.2.2 QuickBird卫星系统 6
§1.2.3 SPOT-5卫星系统 9
§1.3.1 对地观测卫星的发展历史 11
§1.3 对地观测卫星的智能化发展趋势 11
§1.3.2 EOS卫星成像系统的发展趋势 13
§1.3.3 未来的“智能型”对地观测卫星 13
第二章 线阵CCD传感器严密成像模型 15
§2.1 绪论 15
§2.2 遥感影像传感器模型 15
§2.2.1 经典的传感器几何模型 15
§2.2.2 传感器物理模型与通用模型及其分析 16
§2.3.1 基于共线方程的传感器模型的建立 17
§2.3 基于共线方程的严密传感器模型 17
§2.3.2 严密传感器模型的解算及应用 18
§2.4 基于仿射变换的传感器模型 23
§2.4.1 研究现状 23
§2.4.2 平行投影成像几何关系 23
§2.4.3 基于平行投影的传感器模型 24
§2.4.4 透视投影与平行投影的投影转换 26
§2.4.5 基于仿射变换的传感器模型的解算 28
§3.2 传感器通用成像模型 30
§3.1 引言 30
第三章 通用成像模型的理论与方法 30
§3.3 基于有理函数的通用传感器模型 34
§3.3.1 通用传感器模型RFM的引入 34
§3.3.2 有理函数的定义 35
§3.3.3 有理函数模型的应用 38
§3.4 计算与分析 47
§3.4.1 试验数据 47
§3.4.2 正解RFM的建立及拟合精度分析 47
§3.4.3 正解RFM三维重建及定位精度分析 49
§3.4.4 有理函数模型的综合评价 49
§4.1 影像融合技术概述 52
第四章 遥感影像融合与分类 52
§4.2 影像融合处理方法 54
§4.2.1 基于像元的加权融合处理方法 54
§4.2.2 利用IHS变换进行融合处理 55
§4.2.3 PCA融合处理方法 56
§4.2.4 小波变换融合处理方法 59
§4.3 影像分类的原理与过程 64
§4.4 影像分类技术与算法 67
§4.4.1 监督分类 67
§4.4.2 遥感图像非监督分类 72
§4.4.3 高分辨率遥感影像分类应用 76
第五章 立体遥感影像核线理论与模型 80
§5.1 绪论 80
§5.2 经典的遥感影像核线模型 80
§5.2.1 中心投影影像的核线模型 81
§5.2.2 线阵CCD推扫式影像的近似核线模型 82
§5.3 基于投影轨迹法的核线理论与模型 82
§5.3.1 中心投影影像基于投影轨迹法的核线模型 83
§5.3.2 线阵CCD推扫式影像基于投影轨迹法的核线模型 84
§5.3.3 实验计算与分析 86
§5.4 基于简化传感器模型的核线关系分析 89
§5.5 核线模型的应用分析 90
§5.5.1 立体视觉中的基本矩阵 90
§5.5.2 中心投影影像的核线模型 92
§5.5.3 线阵CCD推扫式影像的核线几何关系 93
§5.5.4 实验结果 94
第六章 线阵CCD卫星影像立体匹配 96
§6.1 引言 96
§6.2 遥感影像立体匹配技术概述 97
§6.2.1 影像匹配的分类………………………………………………………97 §6.2.2 匹配不确定性及约束条件的引入 98
§6.2.3 线阵CCD推扫式影像匹配 99
§6.3 核线关系在线阵CCD推扫式影像立体匹配中的应用 100
§6.3.1 基于动态核线的近似直线约束 101
§6.3.2 基于核线的成像约束 102
§6.4 基于特征和加权灰度窗口的影像匹配 103
§6.4.1 线阵CCD推扫式影像的特点 103
§6.4.2 基于不变矩和加权灰度窗口的匹配 104
§6.4.3 实验计算与分析 110
§6.5 基于遗传算法的影像匹配 115
§6.5.1 遗传算法简介 116
§6.5.2 简单遗传算法 116
§6.5.3 基于遗传算法的影像匹配 118
第七章 高分辨率影像地物提取技术 122
§7.1 引言 122
§7.2 建筑物提取技术概述 123
§7.3 基于高分辨率遥感影像的建筑物提取 128
§7.3.1 建筑物模型的建立 128
§7.3.2 建筑物识别与检测 130
§7.3.3 基于SUSAN算子的角点提取 132
§7.3.4 基于Hough变换的直线段提取 134
§7.3.5 自适应多窗口的角点匹配 136
§7.3.6 基于立体遥感影像的建筑物提取方案 138
§7.3.7 实验结果与分析 140
§7.4 基于遥感影像的线状地物提取 141
§7.4.1 影像道路的基本特征 141
§7.4.2 影像道路特征提取的基本过程 143
§7.4.3 影像道路特征提取的研究现状 143
§7.4.4 动态规划方法（DP） 146
§7.4.5 Snake模型 149
§8.1.2 利用卫星遥感影像测图与更新地图的优缺点 152
§8.1.1 卫星遥感影像用于空间信息更新的意义 152
§8.1 卫星影像测图与空间信息更新技术 152
第八章 卫星遥感影像测图处理系统 152
§8.2 卫星遥感影像测图处理系统 153
§8.2.1 概述 153
§8.2.2 SpacialView测图处理系统 153
§8.2.3 立体观察设备 155
§8.2.4 三维量测控制系统 158
§8.3 卫星影像测图软件与使用 164
§8.3.1 基于MicroStation的测图环境 164
§8.3.2 MicroStation二次开发语言 166
§8.3.3 卫星影像测图系统基础设置 167
§8.3.4 符号库设置 171
§8.3.5 矢量数据采集 173
§8.3.6 矢量数据编辑 177
第九章 航天飞机干涉雷达全球测图 182
§9.1 引言 182
§9.2 SRTM的技术设计 183
§9.2.1 概述 183
§9.2.2 SRTM的硬件构成 183
§9.2.3 AODA的工作原理 187
§9.3.1 SRTM的数据处理 189
§9.3 SRTM的数据处理与数据产品 189
§9.3.2 SRTM的主要产品类型 190
§9.3.3 经过NIMA处理后的数据产品类型 191
§9.3.4 SRTM产品样例 192
第十章 海量遥感影像管理的数据结构与算法 195
§10.1 概述 195
§10.2 遥感影像的分块组织策略 195
§10.3 遥感影像的瓦片金字塔模型 197
§10.3.1 影像金字塔 197
§10.3.2 瓦片金字塔模型 197
§10.3.3 瓦片请求预测 199
§10.3.4 瓦片金字塔模型的数据结构 200
§10.4 瓦片金字塔模型的线性四叉树索引 201
§10.4.1 四叉树结构 201
§10.4.2 线性四叉树索引 201
§10.4.3 瓦片拓扑关系 202
§10.4.4 目标瓦片快速搜索算法 203
§10.4.5 线性四叉树索引的数据结构 204
§10.5 异构磁盘系统的瓦片分布方法 205
§10.5.1 二维数据分布方法 205
§10.5.2 异构磁盘系统的数据分配 211
§10.5.3 异构磁盘系统的瓦片分布 214
第十一章 遥感图像信息系统的建立 219
§11.1 遥感图像信息系统的软件结构模型 219
§11.1.1 图像数据库的系统体系特点分析 219
§11.1.2 遥感图像信息系统的领域分析 222
§11.1.3 遥感图像信息系统的结构模型设计 223
§11.2 遥感图像数据库数据模型与海量存储系统设计 225
§11.2.1 图像数据库数据模型分析 226
§11.2.2 多层次的遥感数据关系模型 228
§11.2.3 遥感图像信息系统中的元数据 233
§11.2.4 分布式海量数据存储 242
§11.3 遥感图像信息查询及基于内容的查询 248
§11.3.1 图像查询的基础理论 248
§11.3.2 基于图像内容查询的基本方法 255
§11.3.3 遥感图像查询及基于内容查询的设计 259
§11.4 遥感图像信息系统IML的设计与实现 268
§11.4.1 IML的系统环境与结构 268
§11.4.2 系统的功能介绍 270
参考文献 275