遙感二次開發語言IDL pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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徐永明 著

圖書標籤:

• 遙感
• IDL
• 二次開發
• 圖像處理
• 科學計算
• ENVI
• 數據分析
• 地球科學
• 遙感應用
• 編程

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030411853

版次：1

商品编码：11494501

包装：平装

开本：16开

出版时间：2014-07-01

用纸：胶版纸

页数：292

正文语种：中文

內容簡介

　　《遙感二次開發語言IDL》在介紹IDL語言的基本語法的基礎上，結閤遙感工作的若乾實例講述瞭IDL語言在遙感中的具體應用。主要內容包括圖形繪製、圖像處理、統計分析、遙感預處理以及專題信息提取等，比如光譜數據處理、遙感圖像信噪比計算、批量生成遙感影像快視圖、輻射定標與大氣校正、土地覆蓋圖空間重采樣、MODISL1B數據的幾何重定位、NDVI數據的MVC閤成、ROI數據的隨機分割、黑體輻射齣射度計算、水體動態變化遙感監測、葉麵積指數遙感估算、植被覆蓋度遙感監測、地錶溫度遙感反演、溫度植被乾旱指數計算、氣溶膠光學厚度的遙感反演、大氣水汽總含量遙感估算、林火遙感監測等等。

目錄

前言
第1章  IDL語言概述
1．1 IDL語言簡介
1．2 IDL工作環境
1．2．1 IDL工作界麵
1．2．2 IDL幫助
1．3 IDL使用時的一些注意事項
1．3．1 本書中IDL代碼的錶達方式
1．3．2 IDL注意事項
1．4 本書的說明
第2章  IDL語法基礎
2．1 變量
2．1．1 變量概述
2．1．2 數據類型
2．1．3 變量基本操作
2．2 數組
2．2．1 創建數組
2．2．2 數組的下標
2．2．3 數組操作函數
2．3 字符串
2．3．1 創建字符串
2．3．2 字符串連接
2．3．3 字符串操作函數
2．3．4 字符串與數值的相互轉換
2．3．5 字符串讀取
2．4 錶達式
2．4．1 數值型錶達式
2．4．2 字符型錶達式
2．4．3 關係型錶達式
2．4．4 邏輯型錶達式
2．4．5 條件錶達式
2．4．6 位運算
2．4．7 數組運算
2．4．8 運算符的優先級
2．4．9 常用的數學運算函數
2．5 時間
2．5．1 係統時間
2．5．2 時間格式轉換
2．5．3 其他的時間操作
2．6 結構體
2．6．1 匿名結構體
2．6．2 署名結構體
2．6．3 結構體數組
2．6．4 結構體操作函數
2．7 指針
2．7．1 指針的創建
2．7．2 指針的提取
2．7．3 指針的釋放
2．7．4 指針的驗證
2．7．5 指針數組
第3章  IDL編程基礎
3．1 過程和函數
3．1．1 過程
3．1．2 函數
3．1．3 程序的相互調用
3．2 控製語句
3．2．1 選擇結構
3．2．2 循環結構
3．2．3 continue和break語句
3．3 參數和關鍵字
3．3．1 參數
3．3．2 關鍵字
3．3．3 值傳遞和地址傳遞
3．3．4 參數和關鍵字的檢測
3．4 變量的作用域
3．4．1 局部變量
3．4．2 全局變量
3．5 其他
3．5．1 IDL程序優化
3．5．2調用外部命令
第4章  數據的讀寫操作
4．1 標準輸入輸齣
4．1．1 標準輸齣
4．1．2 標準輸入
4．2 文件的相關操作
4．2．1 文件的打開與關閉
4．2．2 文件的其他操作
4．3 讀寫ASCII碼文件
4．3．1 讀取ASCII碼文件
4．3．2 寫 入ASCII碼文件
4．3．3 讀寫CSV文件
4．4 讀寫二進製文件
4．4．1 讀取二進製文件
4．4．2 寫入二進製文件
4．5 讀寫圖像文件
4．5．1 圖像文件查詢
4．5．2 讀取圖像文件
4．5．3 寫入圖像文件
4．6 讀取HDF文件
4．6．1 讀取HDF4文件
4．6．2 讀取：HDF5文件
4．7 讀取netCDF文件
第5章  圖形繪製
5．1 plot過程繪麯綫圖
5．1．1 基本麯綫圖
5．1．2 綫型設置
5．1．3 坐標軸設置
5．1．4 顔色設置
5．1．5 添加標注
5．1．6 繪製多幅圖形
5．1．7 圖形保存為文件
5．2 plot函數繪麯綫圖
5．2．1 基本麯綫圖
5．2．2 綫型設置
5．2．3 符號設置
5．2．4 坐標軸設置
5．2．5 繪製多幅圖形
5．2．6 圖形對象操作方法
5．2．7 添加標注
5．2．8 添加圖例
5．3 柱狀圖
5．4 直方圖
第6章  圖像處理
6．1 圖像顯示
6．2 圖像統計
6．2．1 常規統計
6．2．2 直方圖統計
6．3 圖像增強
6．3．1 綫性增強
6．3．2 直方圖均衡
6．3．3 掩膜運算
6．3．4 密度分割
6．3．5 色彩空間變換
6．4 圖像濾波
6．4．1 平滑濾波
6．4．2 銳化濾波
6．4．3 捲積運算
6．5 圖像幾何變換
6．5．1 圖像裁切
6．5．2 圖像重采樣
6．5．3 圖像轉置
6．5．4 圖像鏇轉與翻轉
第7章  隨機數、統計與插值
7．1 隨機數
7．1．1 生成隨機數
7．1．2 隨機數的應用
7．2 相關分析
7．3 迴歸分析
7．3．1 綫性迴歸
7．3．2 顯著水平檢驗
7．3．3 麯綫擬閤
7．4 插值
第8章  IDL與ENVl的結閤
8．1 IDL與ENVI的數據交互
8．2 DNVI調用IDL函數
8．2．1 波段運算函數
8．2．2 波譜運算函數
8．3 IDL調用：ENVI功能
8．3．1 常用的ENVI函數
8．3．2 envi—doit處理函數
8．3．3 影像分塊
第9章  IDL遙感應用實例
9．1 光譜數據處理
9．2 高光譜數據最佳波段組閤選擇
9．3 遙感圖像信噪比計算
9．4 批量生成遙感影像快視圖
9．5 輻射定標與大氣校正
9．6 土地覆蓋圖空間重采樣
9．7 MODIS L1B數據的幾何重定位處理
9．8 批量遙感數據的鑲嵌、裁切和掩膜處理
9．9 NDVI數據的MVC閤成處理
9．10 ROI數據的隨機分割
9．11 根據站點坐標提取高程值
9．12 黑體輻射齣射度計算
9．13 水體動態變化遙感監測
9．14 葉麵積指數遙感估算
9．15 植被覆蓋度遙感監測
9．16 地錶溫度遙感反演
9．17 溫度植被乾旱指數計算
9．18 氣溶膠光學厚度的遙感反演
9．19 大氣水汽總含量遙感估算
9．20 林火遙感監測
參考文獻

前言/序言

《遙感數據處理與應用：Python與GDAL實戰》 內容簡介： 本書旨在為廣大遙感技術從業者、科研人員、GIS愛好者以及相關專業的學生提供一本全麵、實用且深入的Python遙感數據處理與應用指南。全書緊密圍繞當前業界廣泛應用的Python語言及其強大的GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）庫，係統地闡述瞭遙感數據從讀取、處理、分析到可視化的全過程。本書內容詳實，案例豐富，強調理論與實踐相結閤，力求讓讀者在掌握核心技術的同時，能夠迅速將所學知識應用於實際工作中，解決復雜的遙感應用問題。 第一部分：遙感數據基礎與Python環境搭建 在開始Python遙感數據處理之前，理解遙感數據的基本概念至關重要。本部分將首先介紹遙感技術的起源、發展曆程以及在環境保護、資源調查、城市規劃、災害監測等領域的廣泛應用。我們將深入剖析不同類型的遙感數據，包括光學遙感、雷達遙感（SAR）、激光雷達（LiDAR）等，講解其數據特性、成像原理、分辨率（空間、光譜、時間、輻射）以及常見的數據格式（如GeoTIFF, HDF5, NetCDF, ENVI）。 接著，我們將指導讀者搭建高效的Python開發環境。這包括Python解釋器的安裝、版本管理工具（如Conda）的使用，以及集成開發環境（IDE）的配置（推薦PyCharm, VS Code）。重點將放在安裝和配置GDAL庫及其Python綁定（osgeo模塊）。我們會詳細講解GDAL在Windows, macOS和Linux上的安裝方法，並提供一些常見問題的解決方案。此外，還將介紹NumPy和SciPy等科學計算庫，它們是進行大規模數據處理和科學計算的基石，以及Matplotlib和Seaborn等可視化庫，用於生成高質量的遙感圖像和分析圖錶。 第二部分：GDAL核心功能詳解與Python實踐 GDAL是處理地理空間數據的瑞士軍刀，其Python綁定osgeo模塊提供瞭強大的接口。本部分將係統地介紹GDAL的核心功能，並結閤大量Python代碼示例進行演示。 數據讀取與寫入： 學習如何使用GDAL打開各種格式的遙感影像，包括單波段、多波段影像，以及支持地理配準的柵格數據。我們將詳細講解如何獲取影像的驅動信息、尺寸、投影信息、地理變換參數（GeoTransform）和波段數。同時，也會展示如何創建新的柵格文件，寫入不同數據類型的柵格數據，以及如何進行數據格式的轉換。 柵格數據操作： 掌握對柵格數據進行像素級操作的技巧。包括讀取特定區域的像素值，修改像素值，以及進行影像裁剪、重采樣、瓦片化等常用操作。我們將深入講解不同重采樣算法（如最近鄰、雙綫性插值、三次捲積插值）的原理和適用場景。 波段處理與閤成： 學習如何單獨處理影像的各個波段，以及如何進行多波段影像的閤成。例如，製作假彩色閤成影像，突齣地物特徵。我們將介紹如何通過波段的組閤和增強來揭示隱藏的地物信息。 投影轉換與坐標係統： 理解地理坐標係統（GCS）和投影坐標係統（PCS）的概念，以及它們在遙感數據中的重要性。我們將演示如何使用GDAL進行不同坐標係統之間的投影轉換，以及如何處理坐標信息（如EPSG代碼）。 影像幾何校正與配準： 介紹基於地麵控製點（GCPs）的幾何校正和影像間的配準技術。我們將講解如何讀取和設置GCPs，以及如何利用GDAL的API實現多項式糾錯、仿射變換等幾何校正方法。 柵格代數運算與圖像增強： 學習如何對柵格數據進行數學運算，例如計算NDVI（歸一化差異植被指數）、EVI（增強型植被指數）等植被指數，以及進行影像的亮度、對比度調整、直方圖均衡化等圖像增強處理。我們將通過Python代碼實現這些常用的計算和處理。 影像鑲嵌與裁剪： 講解如何將多幅相鄰的遙感影像無縫地拼接成一張大影像（鑲嵌），以及如何根據指定的區域範圍裁剪齣感興趣的影像部分。 第三部分：高級遙感分析技術與Python應用 在掌握瞭GDAL的基礎功能後，本部分將深入探討更高級的遙感分析技術，並展示如何利用Python生態係統中的其他庫來增強分析能力。 地物分類： 詳細介紹不同類型的地物分類方法，包括監督分類（如最大似然分類、支持嚮量機SVM、隨機森林RF）和非監督分類（如K-means聚類、ISODATA）。我們將展示如何使用Python庫（如Scikit-learn）來訓練分類模型，並利用GDAL將分類結果保存為柵格影像。 麵嚮對象分析（OBIA）： 介紹麵嚮對象遙感影像分析的基本思想和流程，包括圖像分割、對象特徵提取和對象分類。我們將演示如何使用GDal和Python第三方庫（如RasGo）來實現簡單的麵嚮對象分類。 遙感影像變化檢測： 講解多種遙感影像變化檢測技術，如影像差值法、變化嚮量分析、主成分分析（PCA）等。我們將指導讀者如何選擇閤適的方法，並用Python腳本實現具體的變化檢測分析，生成變化圖。 雷達遙感（SAR）數據處理基礎： 介紹SAR數據的基本原理，包括成像機製、幾何畸變（如疊壓、陰影）和輻射定標。我們將簡要介紹如何使用GDAL讀取SAR數據，並講解一些基礎的預處理步驟，如多視處理、地形校正等。 點雲數據處理（LiDAR）： 概述LiDAR數據的特點和應用。雖然GDAL對LiDAR數據的支持相對有限，但我們將介紹如何使用Python庫（如PDAL, Open3D）來讀取、處理和可視化LiDAR點雲數據，包括濾波、分類和DSM/DTM生成。 遙感影像時序分析： 探討如何利用多期遙感影像進行時間序列分析，以監測地錶動態變化，如植被物候變化、城市擴張等。我們將介紹一些常用的時間序列分析方法和Python庫。 第四部分：遙感數據可視化與應用案例 將遙感數據分析結果有效地呈現齣來，對於信息傳遞和決策支持至關重要。本部分將專注於遙感數據的可視化技術，並結閤實際應用案例，鞏固所學知識。 Python可視化庫的應用： 深入講解Matplotlib和Seaborn等庫在遙感影像可視化方麵的強大功能。我們將演示如何繪製真彩色、假彩色閤成影像，顯示地形圖，繪製統計圖錶（如直方圖、箱綫圖），以及創建交互式地圖。 GIS與遙感數據集成： 介紹如何將Python處理後的遙感數據與GIS軟件（如QGIS, ArcGIS）進行集成。我們將演示如何將GDAL生成的柵格數據導齣為GIS軟件能夠識彆的格式，並在GIS環境中進行疊加分析和空間製圖。 WebGIS與遙感影像服務： 簡要介紹如何利用Python後端框架（如Flask, Django）和前端JavaScript庫（如Leaflet, OpenLayers）構建WebGIS應用，實現遙感影像的在綫發布和訪問。 經典應用案例剖析： 本部分將提供一係列詳細的實際應用案例，涵蓋不同領域。例如： 城市擴張監測： 利用多期Landsat影像，通過分類和變化檢測技術，量化城市擴張的速度和範圍。 耕地麵積估算： 結閤高分辨率影像和分類算法，精確估算特定區域的耕地麵積。 森林火災風險評估： 利用SAR數據和地形數據，構建森林火災風險評估模型。 地錶水體提取與變化監測： 利用多光譜影像，提取地錶水體，並分析其多年變化趨勢。 災害影響評估： 例如，利用SAR數據監測洪水淹沒範圍，或利用高分辨率影像評估地震後的房屋損毀情況。 第五部分：進階話題與未來展望 為瞭幫助讀者持續學習和應對未來的挑戰，本部分將介紹一些進階話題，並對遙感技術的發展趨勢進行展望。 並行計算與大數據處理： 探討如何利用Python的並發和並行計算技術（如multiprocessing, Dask）來加速大規模遙感數據的處理。 機器學習與深度學習在遙感中的應用： 簡要介紹捲積神經網絡（CNN）等深度學習模型在遙感影像分類、目標檢測、語義分割等方麵的最新進展。 開源遙感軟件生態係統： 介紹除瞭GDAL之外，其他重要的開源遙感處理和分析工具，以及它們之間的協同工作方式。 雲計算平颱與遙感服務： 討論如何在雲平颱上進行遙感數據存儲、處理和分析，以及商業遙感服務的發展。 通過本書的學習，讀者將能夠熟練運用Python和GDAL庫，獨立完成各種復雜的遙感數據處理和分析任務，從而更好地服務於科學研究、環境保護、資源管理以及社會經濟發展等領域。本書內容嚴謹，示例代碼清晰易懂，是遙感技術愛好者和從業者不可多得的學習資料。

评分☆☆☆☆☆

評價二： 收到這本書的時候，我被它厚重的分量所吸引，這預示著它內容豐富，信息量巨大。翻開第一頁，我看到瞭一個非常清晰的目錄，每一章的標題都讓我對即將展開的學習內容充滿瞭期待。我特彆關注那些介紹IDL語言基礎和核心語法的章節，因為對於一個初學者來說，打好基礎至關重要。同時，我也希望書中能夠深入講解IDL在遙感領域的具體應用，比如如何讀取、顯示、處理和分析不同類型的遙感數據，如何進行圖像增強、變化檢測、分類等等。如果能包含一些實用的代碼示例，並且對代碼的每一部分都進行詳細的解釋，那就再好不過瞭。我一直認為，學習一門編程語言，最有效的方式就是通過大量的實踐，所以，我非常希望這本書能夠提供足夠多的練習題和項目，讓我們能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際操作能力。

评分☆☆☆☆☆

評價一： 這本書的封麵設計非常吸引人，以一種充滿科技感的藍色為主色調，搭配著簡潔有力的字體，一眼就能感受到它與“遙感”和“IDL”這兩個關鍵詞的緊密聯係。我一直在尋找一本能夠係統性地介紹遙感數據處理和分析的書籍，特彆是那種能夠快速上手，並且能解決實際問題的，這本書似乎正是我期待的那種。它不僅僅是技術手冊，我更希望它能引導我理解遙感數據背後的科學原理，以及如何將這些原理轉化為實際的分析和應用。我相信，一本優秀的圖書，應該能夠像一位經驗豐富的導師，循序漸進地帶領讀者從入門到精通，解答我們在學習過程中遇到的各種疑惑。它應該包含豐富的案例，讓我們能夠通過實踐來鞏固所學知識，而不是紙上談兵。我對這本書的期望很高，希望它能夠幫助我打開遙感二次開發的新世界，讓我能夠更高效地處理和分析海量的遙感影像數據，從而在科研或實際工作中取得更大的突破。

评分☆☆☆☆☆

評價三： 從這本書的排版和印刷質量來看，齣版社顯然是花瞭心思的。紙張的質感很好，印刷清晰，即使是復雜的圖錶和代碼，也能夠一目瞭然。我尤其喜歡書中插圖的風格，它們恰到好處地解釋瞭復雜的概念，讓原本枯燥的技術內容變得生動有趣。我一直覺得，好的技術書籍不應該隻是一堆冷冰冰的文字和代碼，它更應該能夠激發讀者的學習興趣，引導讀者去探索更深層次的知識。我希望這本書能夠幫助我理解IDL在遙感科學中的核心地位，以及它如何成為連接原始遙感數據與有價值信息的橋梁。我期待它能夠提供一些關於IDL與其他遙感軟件（如ENVI, ERDAS IMAGINE等）之間協同工作的技巧和方法，畢竟在實際工作中，很少會隻使用單一的工具。

评分☆☆☆☆☆

評價四： 這本書的作者在遙感和IDL領域有著豐富的經驗，我能從他的文字中感受到他對這門技術的熱情和深刻的理解。他不僅僅是技術層麵的講解，更融入瞭許多他對遙感科學的獨到見解，這使得這本書不僅僅是一本學習工具書，更像是一次與一位資深專傢的深入交流。我特彆看重書中對於IDL算法的原理性講解，我希望能夠理解“為什麼”要這樣做，而不是僅僅停留在“怎麼”做。這本書是否能夠幫助我建立起紮實的理論基礎，讓我能夠在麵對復雜問題時，能夠靈活運用IDL去構建自己的解決方案？這對我來說非常重要。我希望它能提供一些高級的應用技巧，比如並行計算、GPU加速等，這些能夠顯著提升處理效率的技術。

评分☆☆☆☆☆

評價五： 我之前嘗試過學習IDL，但總是感覺找不到清晰的脈絡，很容易陷入細節的迷宮。這本書的齣現，讓我看到瞭希望。我非常期待它能夠提供一個清晰的學習路徑，從最基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的應用。我希望書中能夠包含一些關於IDL在不同遙感應用場景下的案例分析，比如在環境監測、土地利用調查、災害評估等方麵的實際應用。這不僅能幫助我更好地理解IDL的功能，更能讓我看到這項技術在現實世界中的價值。如果書中能夠提供一些關於如何優化IDL代碼，提高程序運行效率的建議，那將是錦上添花。總而言之，我希望這本書能夠成為我學習IDL和遙感二次開發過程中最得力的助手。

评分☆☆☆☆☆

很满意，专业课用书

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简单一些 这本书 我总是开始就开始了

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书很不错，很详细，有很多例子，比较适合

评分☆☆☆☆☆

非常满意，非常好

评分☆☆☆☆☆

书的质量很好，一看就是正品，买东西去京东准没错

评分☆☆☆☆☆

遥感一直是我的专业取向还不错，物美价廉

评分☆☆☆☆☆

是还是正品，不错，从北京过来只花了两天时间

评分☆☆☆☆☆

参考工具书，不错，推荐。

评分☆☆☆☆☆

直接拿个袋子装，书角明显有被撞击的痕迹