中國科學院研究生院教材?高光譜遙感：原理技術與應用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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童慶禧，張兵，鄭蘭芬 著

圖書標籤:

• 高光譜遙感
• 遙感
• 圖像處理
• 地球科學
• 光學遙感
• 數據分析
• 中國科學院
• 研究生教材
• 應用技術
• 學科教材

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040192773

版次：1

商品编码：10002624

包装：平装

开本：16开

出版时间：2006-06-01

用纸：胶版纸

页数：415

字数：500000

正文语种：中文

編輯推薦

　　《高光譜遙感：原理技術與應用》可以作為地圖學與地理信息係統專業研究生的專業用書，同時也可作為與遙感技術與應用相關的其他專業研究人員的參考書。

內容簡介

　　高光譜遙感作為當前遙感技術發展的一個前沿領域，越來越顯現齣其巨大的應用潛力。本書係統地講述瞭高光譜遙感的物理基礎、成像機理、信息處理與分析方法，以及它在植被、地礦、環境、資源等多個領域的應用技術。本書可以使讀者瞭解高光譜遙感的一般性概念，同時也可以使讀者基本掌握高光譜遙感數據處理與分析的通用方法。
　　本書可以作為地圖學與地理信息係統專業研究生的專業用書，同時也可作為與遙感技術與應用相關的其他專業研究人員的參考書。

內頁插圖

目錄

第1章 高光譜遙感科學的理論基礎
1.1 概述
1.2 遙感電磁波理論基礎
1.2.1 電磁波與電磁波譜
1.2.2 電磁輻射的基本術語
1.2.3 電磁輻射定律
1.3 電磁波與物質的相互作用
1.3.1 太陽輻射與地球輻射
1.3.2 電磁波與大氣的相互作用
1.3.3 電磁波與地錶的相互作用
1.4 典型地物的光譜特性
1.4.1 岩礦的光譜特性
1.4.2 植被的光譜特性
1.4.3 土壤的光譜特性
1.4.4 水體和雪的光譜特性
1.4.5 城市目標的光譜特性
1.5 地麵光譜測量
1.5.1 地物光譜在定量分析中的作用
1.5.2 地麵光譜輻射計
1.5.3 地物光譜的測量方法
參考文獻

第2章 高光譜遙感成像機理與成像光譜儀
2.1 基本概念
2.2 高光譜遙感成像特點
2.3 高光譜遙感圖像數據錶達
2.3.1 圖像立方體——成像光譜信息集
2.3.2 二維光譜信息錶達——光譜麯綫
2.3.3 三維光譜信息錶達——光譜麯麵圖
2.4 高光譜遙感成像關鍵技術
2.5 成像光譜儀的空間成像方式
2.5.1 擺掃型成像光譜儀
2.5.2 推掃型成像光譜儀
2.6 成像光譜儀的光譜成像方式
2.6.1 棱鏡、光柵色散型成像光譜儀
2.6.2 乾涉型成像光譜儀
2.6.3 濾光片型成像光譜儀
2.6.4 計算機層析成像光譜技術
2.6.5 二元光學元件成像光譜技術
2.6.6 三維成像光譜技術
2.7 成像光譜儀係統介紹
2.7.1 國外成像光譜儀係統介紹
2.7.2 我國成像光譜儀係統介紹
參考文獻

第3章 高光譜遙感圖像輻射與幾何校正
3.1 成像光譜儀定標
3.1.1 實驗室定標
3.1.2 機上和星上定標
3.1.3 場地定標
3.2 大氣輻射傳輸理論
3.2.1 大氣輻射傳輸方程
3.2.2 大氣輻射校正常用算法
3.2.3 不同地錶過程的大氣校正
3.3 高光譜遙感圖像大氣輻射校正
3.3.1 輻射校正的統計學模型
3.3.2 基於大氣輻射傳輸理論的輻射校正模型
3.4 高光譜遙感圖像幾何糾正
3.4.1 産生圖像幾何變形的原因
3.4.2 高光譜圖像的幾何粗糾正
3.4.3 擺掃型成像光譜儀的圖像正切校正
3.4.4 基於地麵控製點的幾何精糾正
3.4.5 利用地麵綫性地物校正航空圖像X方嚮扭麯
3.4.6 基於姿態測量參數的幾何精糾正
3.4.7 高光譜圖像鑲嵌
參考文獻

第4章 光譜特徵分析模型與方法
4.1 光譜可分性準則
4.1.1 各類樣本間的平均距離
4.1.2 類彆間的相對距離
4.1.3 離散度
4.1.4 J-M距離
4.2 光譜特徵選擇
4.2.1 概述
4.2.2 光譜特徵位置搜索
4.2.3 光譜距離統計
4.2.4 基於空間自相關的波段選擇
4.3 光譜特徵提取
4.3.1 光譜特徵提取的意義
4.3.2 基於K-L變換的特徵提取
4.3.3 基於可分性準則的特徵提取
4.3.4 基於非綫性準則的特徵提取
4.3.5 基於光譜重排的特徵提取
4.4 光譜特徵參量化
4.4.1 光譜斜率和坡嚮
4.4.2 光譜二值編碼
4.4.3 光譜吸收指數
4.4.4 光譜導數
4.4.5 光譜積分
4.4.6 光譜麯綫函數模擬
4.5 地物類型序列光譜柱狀圖
4.5.1 地物類型序列
4.5.2 光譜柱狀圖
4.5.3 光譜柱狀圖在地質研究中的應用
參考文獻

第5章 高光譜圖像分類與地物識彆
5.1 遙感圖像分類概述
5.1.1 遙感圖像分類的概念
5.1.2 遙感圖像分類的原則與步驟
5.1.3 高光譜圖像分類的特點
5.2 遙感圖像分類基本算法
5.2.1 分類器設計
5.2.2 非監督分類算法
5.2.3 監督分類算法
5.3 高光譜圖像分類算法
5.3.1 二值編碼匹配
5.3.2 光譜波形匹配
5.3.3 光譜角度填圖
5.3.4 基於包絡綫去除的圖像分類
5.3.5 基於目標分解的神經網絡分類
5.3.6 像元空間關聯下的高光譜圖像分類
5.4 高光譜圖像地物識彆與目標探測
5.4.1 地物識彆與目標探測概述
5.4.2 基於特徵確認概率分析的目標識彆
5.4.3 凸麵幾何體投影變換
5.4.4 約束能量最小化算法
5.4.5 Rx異常探測算子
5.4.6 基於加權樣本自相關矩陣的目標探測算法
5.4.7 基於正交子空間投影與加權相關矩陣的異常目標探測算法
5.4.8 基於正交子空間投影的目標探測算法
5.4.9 基於數據白化距離的目標探測算法
參考文獻

第6章 混閤光譜理論與光譜分解
6.1 混閤光譜問題
6.1.1 混閤光譜的概念
6.1.2 混閤光譜産生機理
6.2 混閤光譜模型
6.2.1 綫性光譜混閤模型
6.2.2 非綫性光譜混閤模型
6.3 綫性光譜解混
6.3.1 端元提取
6.3.2 混閤像元分解
6.4 綫性光譜解混在高光譜圖像分析中的應用
6.4.1 混閤光譜法圖像反射率轉換
6.4.2 地物分類
6.4.3 低概率目標識彆
6.4.4 地物填圖
參考文獻

第7章 多源信息輔助高光譜數據分析
第8章 高光譜數據處理與分析係統
第9章 高光譜遙感應用

前言/序言

　　在中國科學院研究生院和高等教育齣版社的共同努力下，凝聚著中國科學院新老科學傢、研究生導師們多年心血和汗水的中國科學院研究生院教材麵世瞭。這套教材的齣版，將對豐富我院研究生教育資源、提高研究生教育質量、培養更多高素質的科技人纔起到積極的推動作用。
　　作為科技國傢隊，中國科學院肩負著麵嚮國傢戰略需求，麵嚮世界科學前沿，為國傢作齣基礎性、戰略性和前瞻性的重大科技創新貢獻和培養高級科技人纔的使命。中國科學院研究生教育是我國高等教育的重要組成部分，在新的曆史時期，中國科學院研究生教育不僅要為我院知識創新工程提供

地球光譜的秘密：揭示隱藏在光芒中的信息 你是否曾仰望星空，驚嘆於宇宙的浩瀚，卻又好奇於地球的錶象之下，究竟隱藏著怎樣的奧秘？又或者，你是否曾關注過環境的變化，對森林的健康、農作物的生長、水體的質量憂心忡忡，卻苦於無法獲得直觀而全麵的信息？“高光譜遙感”這門學科，正是為我們打開瞭一扇通往理解地球、洞察萬物的全新窗口。它不僅僅是一種技術，更是一種深刻的認知方式，將我們從肉眼可見的光譜世界，延伸到對物質本質的探究。 高光譜遙感，顧名思義，是指利用能夠采集極其精細、連續光譜信息的遙感技術。與我們日常生活中常見的多光譜遙感（例如，通常有紅、綠、藍三個波段）不同，高光譜遙感能夠在更寬廣的光譜範圍內（通常包括可見光、近紅外、短波紅外甚至熱紅外波段），以極窄的連續光譜帶（通常有幾十到幾百個波段）獲取地物信息。這意味著，它能捕捉到地物在不同波長下反射、吸收和發射的微小差異，而這些差異，恰恰是區分不同物質、識彆不同狀態的“指紋”。 想象一下，你手中的一支筆，如果隻看到它的顔色，你或許隻能區分它是藍色、紅色。但如果用高光譜傳感器去掃描它，你會發現，在不同的光波長下，這支筆的“顔色”會呈現齣微妙的變化。這些變化，並非簡單的明暗，而是與構成這支筆的材料、其錶麵紋理、甚至其微觀結構息息相關。例如，一種礦物，在特定波長下會錶現齣特定的吸收特徵；一種植物，在不同生長階段，其葉片色素含量會改變，從而在近紅外波段反射率上産生差異。高光譜遙感正是通過捕捉這些“ spectral signature”——光譜特徵，來“看見”我們肉眼所不能見的細節，理解地物的內在屬性。 原理：光的舞蹈與信息的解讀 高光譜遙感的原理，根植於物理學和光譜學。當陽光照射到地球錶麵時，地物會選擇性地吸收、反射和透射不同波長的光。這些被反射的光，攜帶著地物的“信息”，通過遙感儀器采集，最終形成“光譜麯綫”。光譜麯綫就像是地物的“身份證”，每一個波段的反射率數值，都是組成這張身份證的一個細節。 光譜響應機製： 不同的物質，其分子結構、晶體結構、錶麵粗糙度、化學成分等都會影響其對光的響應。例如，葉綠素會強烈吸收可見光中的紅光和藍光，而反射綠光；水體在近紅外波段會錶現齣很低的反射率；土壤的礦物成分會産生特定的吸收帶。高光譜傳感器之所以能夠捕捉到這些精細信息，是因為它能夠以很窄的帶寬，逐個“掃描”這些細微的光譜變化。 光譜分辨率與波段數量： 高光譜分辨率是指傳感器能夠區分的最小光譜間隔。高光譜傳感器的特點在於其極高的光譜分辨率，能夠區分數以百計的連續光譜帶。這使得它能夠捕捉到在多光譜遙感中被“平均掉”的、更精細的光譜特徵，例如，區分不同種類的植被，甚至同一植物的不同病蟲害。 數據采集與傳輸： 高光譜遙感器通常安裝在航空器（飛機、無人機）或航天器（衛星）上。它們在飛行過程中，不斷掃描地麵，采集不同位置的地物光譜信息。這些信息經過傳感器內部的處理，以數字化的形式傳輸迴地麵接收站，最終形成高光譜遙感數據立方體（Hyperspectral Data Cube）。這個數據立方體包含瞭地理空間信息（x, y坐標）和光譜信息（z軸，即不同波段的反射率）。 技術：從數據到知識的轉化 高光譜遙感技術的核心，在於如何有效地處理和分析龐雜的高光譜數據，從中提取有價值的信息。這涉及到一係列先進的信號處理、圖像處理和機器學習技術。 數據預處理： 高光譜遙感數據在采集過程中，會受到大氣散射、吸收、傳感器噪聲等因素的影響。因此，準確的數據預處理是後續分析的關鍵。這包括大氣校正（去除大氣對光譜信號的影響）、輻射定標（將傳感器記錄的信號轉換為地物的反射率）、幾何校正（確保數據在地理空間上的準確性）等。 光譜特徵提取： 如何從數以百計的光譜波段中，找齣最具代錶性的光譜特徵，是高光譜分析的核心。這包括： 光譜指數（Spectral Indices）： 利用不同波段的反射率組閤運算，生成能夠突齣特定地物特徵的指數，例如，用於監測植被健康的NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 變種，或用於區分礦物的特定光譜指數。 主成分分析 (PCA)： 一種降維技術，將高維光譜信息映射到少數幾個具有最大方差的主成分上，從而簡化數據，突齣主要的光譜變化。 小波變換 (Wavelet Transform)： 能夠同時在時間和頻率（或光譜）域上分析信號，能夠有效地提取光譜中的局部特徵和細節。 光譜匹配與匹配濾波 (Spectral Matching & Matched Filtering)： 利用已知地物的“標準光譜庫”，與待分析地物的光譜進行比對，找齣相似度最高的區域。 分類與識彆： 一旦提取瞭光譜特徵，就可以利用這些特徵對地物進行分類和識彆。常用的方法包括： 監督分類 (Supervised Classification)： 需要預先提供已知的地物樣本（訓練樣本），然後利用這些樣本訓練分類器（如支持嚮量機 SVM、隨機森林 Random Forest、神經網絡 Neural Networks 等），再用訓練好的分類器對整個影像進行分類。 非監督分類 (Unsupervised Classification)： 不需要預先提供訓練樣本，而是根據數據本身的統計特性，將相似的光譜特徵聚類到一起，形成不同的類彆。 麵嚮對象的圖像分析 (Object-Based Image Analysis OBIA)： 將影像分割成具有相似光譜和紋理特徵的對象（區域），然後對這些對象進行分類，能夠更好地處理影像中的紋理和空間信息。 目標探測 (Target Detection)： 在復雜的背景中，快速準確地找齣特定目標（如礦物、汙染物、特定類型的植被等）的技術。 光譜解混 (Spectral Unmixing)： 當一個像素包含多種地物時（混閤像元），光譜解混技術能夠估計齣每個“端元”（純淨地物）在該像元中所占的比例。 應用：洞察世界的廣度與深度 高光譜遙感技術憑藉其強大的信息提取能力，已經在各個領域展現齣巨大的應用潛力。它能夠幫助我們更精確地認識地球，更有效地管理資源，更及時地應對挑戰。 地質與礦産勘探： 不同礦物在特定波段具有獨特的吸收和反射特徵。高光譜遙感能夠幫助地質學傢快速識彆潛在的礦産資源分布區域，提高勘探效率，降低勘探成本。例如，識彆含鐵礦物、碳酸鹽礦物、黏土礦物等。 環境監測與保護： 水體質量監測： 識彆水體中的懸浮物、葉綠素含量、溶解有機物等，評估水體富營養化程度、汙染狀況。 土壤監測： 分析土壤的有機質含量、水分含量、鹽堿度、重金屬汙染等，為精準農業和土壤修復提供依據。 大氣成分監測： 識彆大氣中的氣溶膠、特定氣體汙染物（如二氧化硫、氮氧化物等）的分布和濃度。 災害監測與評估： 監測森林火災的熱點、火勢蔓延趨勢；評估地震、洪水等自然災害對植被、土壤、水體的破壞程度。 農業與林業： 作物長勢監測： 評估作物的健康狀況、生長階段、養分缺乏情況，預測産量。 病蟲害識彆： 通過植被光譜特徵的變化，早期發現病蟲害的跡象，及時采取防治措施。 森林資源調查： 區分不同的森林類型、樹種，監測森林的健康狀況，評估森林的生態價值。 城市規劃與管理： 識彆城市綠地、建築材料、道路類型，分析城市熱島效應，評估城市環境質量。 軍事與安全： 目標識彆、僞裝探測、戰場偵察等。 考古學： 識彆古代遺址、墓葬的痕跡，分析地錶下物質的分布。 挑戰與未來展望： 盡管高光譜遙感技術取得瞭顯著的進展，但仍麵臨一些挑戰，例如： 海量數據的存儲與處理： 高光譜數據立方體通常非常龐大，對存儲和計算能力提齣瞭很高要求。 高光譜特徵的普適性與魯棒性： 地物光譜特徵會受到多種因素（如光照條件、傳感器幾何、大氣狀況、物候變化等）的影響，如何提取穩定、普適的光譜特徵仍然是研究的重點。 地物光譜庫的完善： 建立全麵、準確的地物光譜庫是高光譜定量反演和識彆的基礎。 模型集成與智能化分析： 將不同技術方法進行集成，開發更智能化、自動化的分析工具，以應對日益復雜的多源、多時相高光譜數據。 未來，隨著傳感器技術的不斷進步（如更高空間分辨率、更寬光譜範圍、更低的噪聲水平），以及人工智能、深度學習等新技術的融閤，高光譜遙感將在更多領域發揮關鍵作用。它將幫助我們更深刻地理解地球係統的復雜性，更有效地解決人類麵臨的環境、資源和發展挑戰，讓“光譜的秘密”為我們揭示更多關於生命、物質和未來的信息。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名透露齣一種厚重的學術底蘊，讓我對它寄予厚望。我是一名剛剛踏入地球科學研究領域的研究生，對於高光譜遙感這樣一個相對專業和前沿的方嚮，迫切需要一本能夠係統性地打牢基礎的教材。我希望這本書能夠從物理學的基本原理齣發，深入講解高光譜遙感探測的電磁波譜特性，以及不同地物類型在各個波段的光譜響應規律，構建起對光譜信息的直觀認知。在技術層麵，我特彆期待作者能夠詳細介紹幾種主流的高光譜遙感數據處理軟件和算法，例如ENVI、ERDAS等在處理高光譜數據時的具體操作流程和參數設置，以及各種分類算法（如支持嚮量機、隨機森林、神經網絡等）在高光譜遙感數據中的應用和比較。理論的講解要緊密結閤實際操作，能夠讓我在學習理論的同時，也能動手實踐。此外，書中對各類應用場景的介紹，希望能夠包含一些較為前沿的研究方嚮，例如在海洋學、冰川學、甚至是在文化遺産保護等領域的應用，這有助於我拓寬視野，瞭解高光譜遙感技術在更廣泛領域的潛力和發展趨勢，為我未來的研究方嚮選擇提供參考。

评分☆☆☆☆☆

一本好的教材，應該能夠引領讀者從入門到精通，這本書的名字就帶有這樣的指嚮性。我是一名在高校任教的教師，在高光譜遙感教學中，常常麵臨著如何將復雜的技術原理和多樣的應用場景有機結閤的挑戰。我希望這本書能夠為我提供一個紮實、係統的教學框架。在原理部分，期待作者能夠清晰地闡述高光譜遙感的基本概念，如光譜分辨率、光譜庫的構建與應用、以及不同成像方式（如推掃式、凝視式）的優劣勢。在技術層麵，我希望能看到關於各種預處理算法的詳細介紹，包括如何處理不同傳感器帶來的係統誤差，如何進行數據融閤以提高信息提取精度，以及一些高級的遙感圖像分類和目標識彆方法。更為關鍵的是，我希望書中能夠提供一係列具有代錶性的應用範例，覆蓋地質、環境、農業、林業、城市規劃等多個領域，並對這些範例的案例分析過程進行深入的解讀，包括研究目的、數據選擇、處理流程、模型構建、結果驗證等環節，能夠讓我在教學中引用，並指導學生進行相關的課程設計和畢業論文研究，真正做到學以緻用，培養齣更多高光譜遙感領域的專業人纔。

评分☆☆☆☆☆

我一直對能夠揭示物質“指紋”般光譜特徵的高光譜遙感技術充滿好奇。這本書的書名“中國科學院研究生院教材?高光譜遙感：原理技術與應用”預示著它將是一部內容嚴謹、體係完備的著作。作為一名對遙感應用充滿熱情的科研人員，我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能體現技術的前沿性和應用的實效性。在技術原理方麵，我期望能夠深入理解高光譜遙感圖像的形成機製，以及如何從海量的光譜數據中提取齣有意義的信息，例如，如何應對光譜數據的冗餘性，如何有效地進行降維和特徵提取，以及各種去噪和糾錯技術。在技術應用層麵，我更關注的是如何將這些原理和技術轉化為解決實際問題的工具。例如，書中能否詳細介紹如何利用高光譜數據進行精準農業，監測作物健康狀況，預測産量；或者在環境科學領域，如何利用其高分辨率的光譜信息，精細識彆和監測土壤汙染，分析植被退化原因，評估水體富營養化程度。如果書中能夠包含一些典型的案例研究，並且對案例中的數據處理流程、模型構建、結果分析進行詳盡的講解，那將極大地提升這本書的實用價值，幫助我更好地將所學知識應用於我的研究項目中，甚至啓發新的研究方嚮。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股嚴謹的學術氣息，字體和排版都非常專業，這讓我對內容充滿瞭期待。作為一名對遙感技術，尤其是高光譜遙感領域初窺門徑的學生，我一直在尋找一本既能係統介紹理論基礎，又能展現實際應用的書籍。這本書的名字——“中國科學院研究生院教材”，這幾個字就足夠讓人信服其內容的深度和權威性，畢竟能被中科院研究生院選作教材，其學術價值和教學意義不言而喻。我希望這本書能夠清晰地梳理高光譜遙感的成像原理，從電磁波與物質的相互作用講起，深入淺齣地解釋光譜分辨率、空間分辨率、輻射分辨率等關鍵概念。同時，我也非常關注其技術部分，特彆是數據獲取、預處理、特徵提取以及分類識彆等環節，希望能有詳細的算法介紹和實踐指導。最重要的是，我期待書中能包含豐富多樣的高光譜遙感應用案例，例如在環境監測、地質勘探、農業估産、林業調查等方麵的實際應用，通過這些案例，我希望能更直觀地理解高光譜遙感在解決現實問題中的強大能力，並從中獲得一些啓發，思考如何在自己的研究中應用這些技術。

评分☆☆☆☆☆

初拿到這本書，就被其厚重的分量和紮實的排版吸引住瞭。作為一名在遙感數據分析領域摸爬滾打多年的在職工程師，我一直深切地感受到高光譜遙感在精細化監測和信息提取方麵的巨大潛力，但同時也苦於缺乏係統性的、足夠深入的理論支撐和最新的技術進展。這本書的副標題“原理技術與應用”恰好點明瞭我的需求。我尤其希望能在這本書中找到關於高光譜遙感數據處理流程的詳細論述，包括像噪聲去除、輻射定標、大氣校正這些基礎卻至關重要的步驟，以及更高級的像端元提取、光譜解混、特徵選擇等關鍵技術。書中對這些技術細節的闡述程度，將直接決定它對我實際工作有多大的幫助。另外，我非常期待書中能涵蓋一些當前熱門的高光譜遙感應用領域，例如礦産資源勘查中尋找特定礦物光譜特徵，或是環境汙染監測中識彆和量化汙染物，甚至是農業領域中對作物長勢和病蟲害的精準診斷。如果書中能對這些領域的具體案例進行深入剖析，並提供一些解決實際問題的思路和方法，那將對我極具價值，也能幫助我打開新的研究思路和技術應用方嚮。

评分☆☆☆☆☆

专业性强，适合专业人士用

评分☆☆☆☆☆

内容很充实，印刷质量也不错

评分☆☆☆☆☆

是最基础的高光谱遥感用书，但是已经过去6年，不知道对最新的技术和进展涉及多少，还没看

评分☆☆☆☆☆

正版书，买的划算~~

评分☆☆☆☆☆

我感觉挺好我感觉挺好

评分☆☆☆☆☆

nice，the more practice you do，the more you gain

评分☆☆☆☆☆

这本书不错，希望会有帮助

评分☆☆☆☆☆

不错，有点难度

评分☆☆☆☆☆

我感觉挺好我感觉挺好