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遥感数字图像处理与分析——ENVI 5.x实验教程(第2版)
丛   书   名: 普通高等教育“十三五”规划教材
作   译   者:杨树文 等 出 版 日 期:2019-02-01
出   版   社:电子工业出版社 维   护   人:谭海平 
书   代   号:G0357250 I S B N:9787121357251

图书简介:

本书在前一版的基础上,基于ENVI 5.4对全书进行了修订,增加了一些新内容,以突出实用性。本版仍分为基础篇和增强篇。基础篇内容包括导论、ENVI窗口组成、图像预处理、图像增强、图像分类、图像变化检测、高分辨率遥感图像分割、遥感制图与三维可视化;增强篇内容包括高光谱分析技术、雷达图像处理、地形特征提取、多特征信息提取与分析。全书重点介绍了遥感数字图像处理中常用的基本功能和部分增强功能,针对遥感专题提取建模做了较为详细的实例说明,注重基本能力与专题应用能力的共同提高。本书可作为遥感科学与技术、地理信息科学、测绘工程、城乡规划、地理学等专业本科生遥感课程的实验教材,也可供地图学与地理信息系统、摄影测量与遥感等专业的研究生及相关技术人员参考。
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  • 图 书 内 容

    内容简介

    本书在前一版的基础上,基于ENVI 5.4对全书进行了修订,增加了一些新内容,以突出实用性。本版仍分为基础篇和增强篇。基础篇内容包括导论、ENVI窗口组成、图像预处理、图像增强、图像分类、图像变化检测、高分辨率遥感图像分割、遥感制图与三维可视化;增强篇内容包括高光谱分析技术、雷达图像处理、地形特征提取、多特征信息提取与分析。全书重点介绍了遥感数字图像处理中常用的基本功能和部分增强功能,针对遥感专题提取建模做了较为详细的实例说明,注重基本能力与专题应用能力的共同提高。本书可作为遥感科学与技术、地理信息科学、测绘工程、城乡规划、地理学等专业本科生遥感课程的实验教材,也可供地图学与地理信息系统、摄影测量与遥感等专业的研究生及相关技术人员参考。

    图书详情

    ISBN:9787121357251
    开 本:16开
    页 数:244
    字 数:366.0

    本书目录

    第1章  导论	1
    1.1  遥感数字图像处理与分析	1
    1.1.1  基本概念	1
    1.1.2  遥感数字图像处理的主要内容	1
    1.1.3  遥感图像理解与分析	2
    1.1.4  遥感数字图像处理技术与发展	3
    1.2  ENVI 5.x概述	3
    1.2.1  ENVI软件特色	3
    1.2.2  ENVI 5.x新增功能	4
    第2章  ENVI窗口组成	6
    2.1  主菜单	6
    2.1.1  文件	6
    2.1.2  调整图层顺序	13
    2.1.3  显示	13
    2.1.4  视图	16
    2.1.5  帮助	17
    2.2  工具栏	17
    2.3  图层管理	17
    2.4  基础工具	17
    2.4.1  图层叠加	17
    2.4.2  图像大小调整	19
    2.4.3  感兴趣区定义	20
    2.4.4  掩膜	22
    2.4.5  直方图匹配	23
    2.4.6  波段运算	23
    第3章  图像预处理	26
    3.1  自定义坐标系	26
    3.1.1  地图投影的基本参数	27
    3.1.2  ENVI中的自定义坐标系	27
    3.2  图像校正	30
    3.2.1  辐射定标	30
    3.2.2  大气校正	33
    3.2.3  几何校正	38
    3.3  图像融合	52
    3.3.1  RGB图像的融合	53
    3.3.2  多光谱图像的融合	54
    3.4  图像镶嵌	55
    3.4.1  基于像元的图像拼接	55
    3.4.2  无缝拼接	57
    3.5  图像裁剪	58
    3.5.1  规则分幅裁剪	58
    3.5.2  不规则分幅裁剪	60
    3.6  图像合成	61
    3.6.1  伪彩色合成	61
    3.6.2  彩色合成	61
    3.7  矢量数据处理	63
    3.7.1  新建矢量数据	63
    3.7.2  编辑矢量数据	64
    3.7.3  数据格式转换	65
    第4章  图像增强	67
    4.1  图像变换	67
    4.1.1  拉伸	67
    4.1.2  色彩空间变换与拉伸	68
    4.1.3  色彩拉伸	70
    4.1.4  交互式直方图拉伸	73
    4.1.5  直方图均衡化	74
    4.1.6  直方图规定化	75
    4.1.7  主成分分析	76
    4.1.8  缨帽变换	77
    4.2  滤波增强	78
    4.2.1  卷积增强	78
    4.2.2  形态学滤波	80
    4.2.3  自适应滤波	81
    4.2.4  傅里叶变换	83
    4.3  纹理分析	87
    4.3.1  基于概率统计的滤波	87
    4.3.2  基于二阶概率统计的滤波	87
    第5章  图像分类	89
    5.1  遥感图像分类简介	89
    5.2  非监督分类	90
    5.2.1  ISODATA分类	90
    5.2.2  K-Means分类	91
    5.2.3  类别定义与子类合并	92
    5.3  监督分类	95
    5.3.1  选取训练样本	95
    5.3.2  执行监督分类	97
    5.4  决策树分类	103
    5.4.1  定义分类规则	103
    5.4.2  构建决策树	105
    5.4.3  执行决策树	106
    5.5  分类后处理	107
    5.5.1  聚类统计	107
    5.5.2  过滤分析	108
    5.5.3  Majority/Minority分析	109
    5.5.4  分类统计	109
    5.5.5  分类结果转矢量	110
    5.6  精度评价	111
    5.6.1  分类结果叠加	111
    5.6.2  混淆矩阵	112
    第6章  图像变化检测	115
    6.1  图像直接比较法	115
    6.1.1  图像直接比较法的步骤	115
    6.1.2  图像直接比较法流程化工具	117
    6.2  分类后比较法	120
    6.2.1  分类后比较法的步骤	120
    6.2.2  分类后比较法流程化工具	122
    第7章  高分辨率遥感图像分割	125
    7.1  基于规则的房屋信息提取	125
    7.2  基于样本的农田信息提取	129
    7.3  基于规则的道路信息提取	133
    第8章  遥感制图与三维可视化	138
    8.1  遥感制图	138
    8.1.1  快速制图	138
    8.1.2  自定义制图元素	140
    8.2  三维可视化	142
    8.2.1  生成三维效果	142
    8.2.2  三维场景窗口	143
    第9章  高光谱分析技术	145
    9.1  标准波谱库	145
    9.2  创建波谱库	149
    9.3  交互浏览波谱库	152
    9.4  波谱重采样	154
    9.5  图像波谱分割	155
    9.6  波谱立方体	156
    第10章  雷达图像处理	158
    10.1  雷达图像的基本处理	158
    10.1.1  数据读取	159
    10.1.2  图像增强	159
    10.1.3  图像滤波	160
    10.2  雷达图像的地理编码	161
    10.3  SIR-C极化雷达数据处理	162
    10.3.1  数据多视处理	163
    10.3.2  标准极化合成	163
    10.3.3  非标准极化合成	165
    10.3.4  SIR-C地理编码	165
    第11章  地形特征提取	167
    11.1  地形建模	168
    11.1.1  地形菜单	168
    11.1.2  地形建模	169
    11.1.3  三维地形可视化	170
    11.2  地形特征提取	172
    11.3  立体像对DEM自动提取	173
    11.3.1  DEM自动提取操作步骤	174
    11.3.2  编辑DEM	180
    11.3.3  立体3D量测工具	181
    11.3.4  核线图像3D光标工具	182
    11.4  等值线插值生成DEM	183
    11.4.1  矢量等高线插值DEM	183
    11.4.2  高程点文件插值DEM	186
    第12章  多特征信息提取与分析	188
    12.1  水体提取建模与分析	188
    12.1.1  TM影像水体特征及水体提取模型	188
    12.1.2  基于TM影像的水体提取实验	190
    12.1.3  水体提取后处理	192
    12.1.4  水体提取结果对比分析	194
    12.2  植被提取建模与分析	195
    12.2.1  典型的植被提取模型	195
    12.2.2  基于TM影像的植被提取实验	196
    12.2.3  植被覆盖度的估算	198
    12.3  高分辨率影像阴影提取建模与分析	210
    12.3.1  QuickBird影像阴影特征及检测模型	210
    12.3.2  基于QuickBird的阴影检测实验	211
    12.3.3  阴影提取后处理	213
    12.4  气溶胶反演	215
    12.4.1  反射率与发射率文件处理	215
    12.4.2  角度数据处理	219
    12.4.3  气溶胶反演	222
    12.4.4  反演结果处理	223
    12.5  地表温度反演	224
    12.5.1  城市热岛效应的反演计算	224
    12.5.2  基于大气校正的地表温度反演计算流程	225
    参考文献	231
    展开

    前     言

    前    言
    ENVI(The Environment for Visualizing Images)是目前遥感领域应用最为广泛的遥感影像处理专业软件之一。ENVI功能齐全,包括常规处理、几何校正、辐射定标、多光谱分析、高光谱分析、雷达分析、地形地貌分析、矢量应用、神经网络分析、区域分析、GPS连接、正射影像图生成、三维图像生成、可供二次开发调用的函数库、制图、数据输入/输出等。ENVI 5.4继承了前几版的界面风格,对功能结构进行了调整,对操作界面进行了优化,并新增了一些图像处理操作,从而更为强大和完善。
    本书第1版于 2015年6月出版,在3年多的使用过程中,受到了广大用户的欢迎和好评,同时用户也对教材中存在的问题和缺陷进行了指正,笔者代表编委会表示衷心的感谢!为此,在前期使用的基础上,通过广泛收集建议和意见,编委员会对部分内容进行了修改和调整。修改和调整的内容主要包括:(1)全书基于ENVI 5.4重新进行了修订;(2)新增了图像变化检测的内容;(3)增加了部分图像增强处理的内容;(4)增加了气溶胶反演与分析、地表温度反演与分析等专题内容;(5)对第1版中存在的错误和纰漏进行了修订。
    新版分为基础篇和增强篇,共12章。基础篇包括第1章至第8章,第1章介绍遥感数字图像处理与分析的基本概念、研究内容及ENVI 5.x的功能与特色;第2章介绍ENVI软件的基本设置和基础知识;第3章介绍ENVI图像预处理的主要操作,包括图像辐射定标、大气校正、几何校正、图像裁剪、图像镶嵌、彩色合成和图像融合,增加了矢量数据处理等内容;第4章介绍图像增强处理,包括图像变换、滤波增强和纹理分析等,新增了直方图均衡化和直方图规定化等内容;第5章介绍图像分类,包括非监督分类、监督分类(最大似然法分类、最小距分类、神经网络分类和支持向量机分类)、决策树分类、分类后处理及精度评价方法等;第6章新增了图像变化检测的内容,对图像直接比较法和分类后比较法进行了详细介绍;第7和第8章仍然介绍图像分割和遥感制图与三维可视化操作。增强篇包括第9章至第12章,第9章介绍高光谱分析技术,包括波谱重采样、图像波谱分割等;第10章介绍雷达图像处理技术,包括雷达图像基本处理、地理编码和极化处理等;第11章介绍地形特征提取,包括地形建模、地形特征提取、DEM自动提取等;第12章介绍多特征信息专题建模提取与分析,详细分析水体、植被和高分辨率影像中阴影的建模方法与具体提取实验步骤,新增了气溶胶反演与分析及地表温度反演与分析等内容。
    书中所有实验数据都放在华信教育资源网(www.hxedu.com.cn)上,请读者自网上按书名或书号找到该图书后,直接在页面上下载。
    本书由兰州交通大学杨树文教授组织修订,经编委会反复论证,形成本书的基本框架和内容。其中,第1章、第12章由杨树文编写,第2章由高松峰编写,第3章由李名勇编写,第4章由何毅编写,第5章由罗小波编写,第6章由蔡玉林编写,第7章和第8章由李雪梅编写,第9章由詹云军编写,第10章由董玉森编写,第11章由韩惠编写。全书由杨树文主持编写和统稿、校对。此外,兰州交通大学的臧丽日、高丽雅、申顺发、宋郃、刘燕、薛理、马吉晶、闫如柳、贾鑫和牛丽峰等研究生对各章节的文稿和实验进行了反复检查与测试,在此一并致以诚挚的谢意。
    本书可作为遥感科学与技术、地理信息科学、测绘工程、工程地质遥感等专业本科生、研究生的ENVI上机实践参考用书,也可供相关专业的科研人员参阅。
    本书在编写、修订过程中虽然对涉及的实验反复验证,但由于编者水平所限,错误与不妥之处在所难免,恳请读者批评指正。
    
                                                                编著者   
                                                                   2018年11月
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