預售 星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術 科學齣版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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鬱文賢 著

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030520043

商品编码：29943072626

包装：平装-胶订

出版时间：2017-06-01

圖書基本信息
圖書名稱	星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術
作者	鬱文賢
定價	110.00元
齣版社	科學齣版社
ISBN	9787030520043
齣版日期	2017-06-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝-膠訂
開本	128開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

星載SAR與AIS（特彆是星載AIS）綜閤的海洋監視技術是目前外海洋遙感領域的研究熱點。本書是首部較係統、深入地研究和探索星載SAR與AIS（特彆是星載AIS）綜閤的海洋監視技術的專著，匯集瞭作者近年來在星載SAR與AIS綜閤的海洋監視技術領域的*研究成果。全書在對星載SAR與AIS綜閤的海洋監視技術的研究背景、研究現狀及發展趨勢歸納、總結與分析的基礎上，對星載SAR與AIS綜閤的海洋監視關鍵技術進行瞭正確地定位，從特徵層融閤考慮，重點對麵嚮融閤的星載SAR與AIS信息預處理、星載SAR與AIS數據關聯以及星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測與識彆等關鍵技術作瞭較全麵地論述，並通過實測星載SAR圖像數據、岸基AIS數據以及首顆小衛星（天拓一號）載AIS數據進行瞭實驗驗證，*後將所提齣的麵嚮融閤的星載SAR與AIS信息預處理、星載SAR與AIS數據關聯等理論進一步應用在基於Sentinel-1A影像的海上艦船目標SAR樣本庫的構建中，為海量Sentinel-1數據在海洋監視領域的應用提供新思路。

作者簡介

目錄

目錄 “電子與信息作戰”叢書序 前言 章 概述 1 1.1 研究背景及意義 1 1.2 外研究現狀與發展趨勢 4 1.2.1 星載SAR與AIS發展現狀與趨勢 4 1.2.2 星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術研究現狀 9 1.2.3 星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術發展趨勢 17 1.3 星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術關鍵技術分析 19 1.4 本書內容 21 參考文獻 23 第2章 麵嚮融閤的星載SAR與AIS信息預處理 31 2.1 概述 31 2.2 星載SAR圖像艦船目標信息提取 31 2.2.1 艦船目標自適應CFAR檢測 31 2.2.2 艦船目標特徵參數提取 35 2.3 AIS信息解碼 37 2.3.1 AIS信息解碼及校驗 37 2.3.2 AIS信息解碼實例分析 40 2.4 星載SAR與AIS信息時空校準 44 2.4.1 時間校準 44 2.4.2 空間校準 45 2.5本章小結 47 參考文獻 47 第3章 基於位置特徵信息的星載SAR與AIS數據關聯 56 3.1 概述 56 3.2 影響星載SAR與AIS數據關聯的主要因素 57 3.3 基於位置特徵信息的星載SAR與AIS數據關聯關鍵技術 60 3.3.1 基於航位推測法的位置投影 60 3.3.2 基於多普勒位移補償的位置預測 63 3.3.3 基於近鄰采樣的搜索匹配 64 3.3.4 實驗結果與分析 65 3.4 艦船運動預測模型改進 67 3.4.1 航嚮改變航位預測模型 67 3.4.2 航位灰色預測模型 70 3.4.3 實驗結果與分析 72 3.5 高精度星載SAR圖像運動艦船目標多普勒位移估計 77 3.5.1 影響多普勒位移精度的因素及其誤差分析 77 3.5.2 艦船目標投影航速與投影航嚮的估計 78 3.6 基於空間拓撲結構特徵的星載SAR與AIS數據關聯 80 3.6.1 基於一緻性點漂移的星載SAR與AIS數據關聯 81 3.6.2 實驗結果與分析 83 3.7 本章小結 91 參考文獻 92 第4章 基於位置與屬性特徵信息融閤的星載SAR與AIS數據關聯 98 4.1 概述 98 4.2 基於位置與屬性特徵信息的星載SAR與AIS數據關聯方法 99 4.3 基於位置與屬性特徵信息的星載SAR與AIS數據關聯關鍵技術 100 4.3.1 融閤特徵選擇 100 4.3.2 融閤決策準則 103 4.3.3 融閤決策結果評估 106 4.4 實驗結果與分析 106 4.5 本章小結 119 參考文獻 119 第5章 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測與識彆 126 5.1 概述 126 5.2 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測與識彆模型 127 5.2.1 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測 128 5.2.2 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤識彆 129 5.3 基於層次分析法的高分辨率星載SAR圖像艦船目標分類 131 5.3.1 基於層次分析的星載SAR圖像艦船目標分類模型 131 5.3.2 基於層次分析的星載SAR圖像艦船目標特徵選擇 131 5.3.3 基於層次分析的星載SAR圖像艦船目標分類決策 134 5.3.4 實驗結果與分析 136 5.4 星載SAR與AIS信息艦船目標融閤檢測與識彆實驗結果與分析 147 5.4.1 融閤檢測實驗結果與分析 147 5.4.2 融閤識彆實驗結果與分析 150 5.5 本章小結 156 參考文獻 157 第6章 基於星載SAR和AIS數據關聯技術的SAR樣本庫構建 164 6.1 概述 164 6.2 Sentinel-1影像海上艦船目標SAR樣本庫構建流程 166 6.2.1 Sentinel數據集介紹 166 6.2.2 IW-SLC場景數據的SAR樣本庫構建流程 169 6.2.3 IW-GRD場景數據的SAR樣本庫構建流程 175 6.3 星載SAR和AIS數據關聯技術在SAR樣本庫構建中的應用 179 6.3.1 星載SAR海上艦船在綫協同標注 180 6.3.2 星載SAR與AIS數據關聯 182 6.3.3 SAR與AIS信息融閤的海上艦船樣本 185 6.4 Sentinel-l影像海上艦船目標SAR樣本庫分析 190 6.4.1 多源信息融閤的海上艦船樣本庫 190 6.4.2 SAR仍同創新數據共享應用服務平颱 194 6.4.3 SAR樣本庫的應用與展望 197 6.5 本章小結 200 參考文獻 200 第7章 結束語 202 7.1 總結 202 7.2 展望 203 附錄A 實驗數據一覽錶 205 附錄B AIS信息及解碼標準 206 附錄C 海況相關參數 209 索引 210 彩圖

編輯推薦

導語_點評_推薦詞

文摘

序言

《海疆智眼：星載SAR與AIS深度融閤的海洋目標精細化認知》 引言 浩瀚的海洋，自古以來便是人類文明發展的重要舞颱。海權，更是國傢興衰的關鍵所在。在全球化深入發展的今天，海洋的戰略意義日益凸顯。對海洋目標的有效監測、識彆與信息處理，已成為維護國傢主權、保障海上安全、促進海洋經濟可持續發展不可或缺的基石。傳統的海上監測手段，如船舶雷達、光學遙感等，在全天候、全時域、大範圍的海洋目標感知方麵存在固有的局限性。而星載閤成孔徑雷達（SAR）和船舶自動識彆係統（AIS）作為兩種各具優勢的海洋監測技術，近年來取得瞭長足的進步。SAR以其全天候、高分辨率的成像能力，能夠穿透雲霧雨雪，捕捉海麵微弱的電磁迴波，從而獲取大範圍內的海麵信息；AIS則通過主動播發和接收船舶的身份、位置、航行狀態等關鍵信息，為海上交通管理和目標識彆提供瞭直接的數據源。 然而，單一技術的應用往往難以滿足日益復雜的海洋監測需求。SAR圖像的解譯需要專業的知識和經驗，且易受海況、目標特性等因素乾擾，存在較高的誤報率和漏報率。AIS數據則存在信號傳播盲區、設備故障、故意關閉信號等問題，無法保證對所有海上目標的全麵覆蓋。如何剋服各自的局限，實現優勢互補，構建一套更全麵、更精準、更高效的海洋目標信息處理體係，是當前海洋科技領域麵臨的重大挑戰。 本書旨在探索星載SAR與AIS數據深度融閤的技術路徑，提齣一係列創新的信息處理方法與模型，以期構建一個集高精度成像、精細化識彆、智能化分析於一體的海洋目標綜閤認知體係。我們期望通過本書的闡釋，為海洋科研、國防安全、海上交通管理等領域的從業者提供一套切實可行的理論指導和技術參考，助力我國邁嚮海洋強國的新徵程。 第一章：海天之間：海洋目標監測技術的現狀與挑戰 本章將首先梳理當前海洋目標監測技術的發展曆程，重點剖析星載SAR和AIS這兩大主流技術的原理、優勢以及在實際應用中遇到的挑戰。 1.1 海洋目標監測技術發展概述 迴顧傳統監測手段（如地麵雷達、艦載雷達、光學遙感）的演進和局限性。 介紹衛星遙感技術在海洋監測中的興起，重點提及SAR和光學衛星的初步應用。 探討AIS技術的誕生及其對海上交通管理帶來的革命性變化。 1.2 星載SAR：海麵的“全天候之眼” 詳細闡述SAR的工作原理，包括迴波信號的形成、閤成孔徑技術的概念、成像機製（如距離-方位壓縮）。 分析SAR對海洋目標（如船舶、溢油、冰山）的成像特性，包括後嚮散射強度、乾涉條紋、極化信息等。 探討SAR在海洋監測中的應用場景，如船舶檢測、溢油監測、海冰監測、海麵地形測量等。 深入剖析SAR技術的挑戰： 分辨率與覆蓋範圍的權衡： 高分辨率意味著小覆蓋範圍，反之亦然，如何在大範圍監測中獲取足夠細節。 海況對成像的影響： 海浪、海流等復雜海況如何乾擾SAR圖像，導緻目標虛警或漏警。 目標特性的多變性： 船舶大小、形狀、姿態、材質等差異如何影響SAR迴波，增加識彆難度。 復雜背景下的目標檢測： 海麵油汙、低海況下的小型目標、以及海上島嶼、漁網等易混淆背景的識彆。 數據處理的復雜性： SAR數據的幾何畸變、輻射定標、地形校正等預處理環節的挑戰。 1.3 AIS：海上交通的“身份識彆器” 介紹AIS的工作原理，包括VHF通信頻段、信息報文格式（如MMSI、IMO、航速、航嚮等）。 分析AIS提供的關鍵信息及其價值：船舶身份識彆、實時位置跟蹤、航行意圖預測、交通流量分析等。 探討AIS在海洋安全、搜救、監管等領域的應用。 深入剖析AIS技術的挑戰： 覆蓋範圍的限製： 信號傳播受限於地波傳播，存在遠距離盲區，尤其是在開闊海域和極地地區。 信號衰減與乾擾： 海上環境中的信號衰減、同頻乾擾、陸地基站的漏接收等問題。 數據有效性與可靠性： 船舶故意關閉AIS、設備故障、數據誤報、僞造MMSI等情況。 數據信息的局限性： AIS數據僅包含船舶的標識信息和部分狀態信息，缺乏對船舶外觀、載荷、活動的直接感知。 數據量爆炸與處理壓力： 隨著AIS設備普及，數據量劇增，對數據存儲、傳輸和實時處理提齣高要求。 1.4 單一技術局限性下的信息鴻溝 總結SAR和AIS各自的優勢與不足。 強調單一技術在應對復雜海洋目標監測場景時的“信息鴻溝”：SAR能“看”，但“認”得慢且易錯；AIS能“認”，但“看”得全且無盲區。 明確提齣星載SAR與AIS數據融閤的必要性和緊迫性，以期實現“看得清”、“認得準”、“全覆蓋”的海洋目標綜閤認知。 第二章：天涯共此時：星載SAR與AIS數據融閤的基礎理論與關鍵技術 本章將深入探討實現星載SAR與AIS數據融閤所需的基礎理論、關鍵技術和技術路綫。 2.1 數據融閤的定義、層級與優勢 數據融閤的定義： 介紹數據融閤的通用概念，以及在海洋目標信息處理中的特有含義。 數據融閤的層級： 低層融閤（特徵級融閤）： 將SAR圖像的特徵（如邊緣、紋理、強度）與AIS的某些特徵（如速度、航嚮）進行融閤。 中層融閤（目標級融閤）： 將SAR檢測到的疑似目標與AIS報文進行匹配，形成更可靠的目標識彆。 高層融閤（決策級融閤）： 基於SAR和AIS的綜閤分析結果，做齣最終的決策（如目標分類、態勢評估）。 數據融閤的優勢： 提高目標檢測的準確率（減少虛警和漏警）、增強目標識彆能力、擴展監測範圍、提供更全麵的目標信息、提升信息處理的時效性。 2.2 數據預處理與標準化 SAR數據預處理： 輻射定標： 將原始的數字量轉換為具有物理意義的後嚮散射係數（σ0）。 幾何校正： 消除SAR圖像因地形、平颱姿態、軌道誤差等引起的幾何畸變。 地形校正： 利用數字高程模型（DEM）修正地形對SAR迴波的影響。 噪聲抑製： 應用斑點噪聲抑製算法（如Lee濾波、Frost濾波）。 艦船檢測算法： 介紹常用的SAR艦船檢測方法（如CFAR、多閾值法、基於深度學習的檢測方法）。 AIS數據預處理： 數據清洗： 去除無效報文、重復報文、異常數據（如航速過快、航嚮突變）。 數據插值與外推： 利用已知報文預測盲區內的目標位置和狀態。 MMSI與IMO關聯： 對於未能正確播發MMSI的船舶，嘗試通過其他信息進行關聯。 航跡平滑與校正： 減少AIS數據中的跳變，提高航跡的連續性和準確性。 坐標係轉換與時間同步： 確保SAR圖像坐標係與AIS地理坐標係統一，並對不同時間獲取的數據進行精確的時間對齊。 2.3 SAR與AIS的匹配與關聯技術 空間匹配： 基於地理位置的匹配： 將SAR檢測到的船舶目標（其質心或包圍盒）與AIS報文中處於該區域的目標進行空間匹配。 考慮目標大小與形狀： 匹配時不僅考慮位置，還需要考慮SAR檢測目標的大小、形狀與AIS目標尺寸的閤理性。 時間匹配： 容差窗口設置： 設定一個閤理的時間容差窗口，將SAR成像時間點附近一定時間內的AIS報文視為潛在匹配對象。 航跡預測： 利用SAR成像時刻前的AIS航跡信息，預測該時刻AIS目標可能齣現的位置，以提高匹配精度。 屬性匹配： 航速/航嚮匹配： 比較SAR圖像中檢測目標的移動方嚮和速度（可從連續SAR幀或乾涉SAR中估計）與AIS報文中的航速航嚮是否一緻。 目標尺寸匹配： 比較SAR檢測目標的尺寸與AIS目標類型（如通過IMO船舶類型代碼推算）所對應的典型尺寸。 極化信息輔助匹配： 利用SAR的極化信息（如HH、HV、VH、VV）區分不同類型的船舶，輔助AIS信息進行關聯。 2.4 融閤模型與算法設計 基於規則的融閤： 設定一係列規則，例如“SAR檢測到高散射體，且AIS報文與之匹配，則確認為船舶”等。 基於概率統計的融閤： 貝葉斯模型： 利用先驗知識和觀測數據，計算目標屬於某種類彆的後驗概率。 卡爾曼濾波/擴展卡爾曼濾波（EKF）： 將SAR和AIS的觀測數據融閤到狀態估計模型中，用於目標狀態（位置、速度）的平滑和預測。 基於機器學習的融閤： 支持嚮量機（SVM）： 利用SAR圖像特徵和AIS屬性作為輸入，訓練SVM分類器進行目標識彆。 隨機森林： 集成多個決策樹，提高分類的魯棒性。 深度學習： 捲積神經網絡（CNN）： 直接從SAR圖像中提取深度特徵，並與AIS信息結閤進行分類。 循環神經網絡（RNN）/長短期記憶網絡（LSTM）： 用於處理AIS的時序數據，捕捉目標運動規律。 注意力機製： 增強模型對SAR圖像和AIS數據中關鍵信息的關注。 多模態學習： 設計能夠同時處理不同類型數據的網絡結構。 多傳感器信息融閤框架： 集中式融閤： 將所有原始數據匯集到中心節點進行處理。 分布式融閤： 各傳感器節點先進行初步處理，再將處理結果進行融閤。 第三章：智見無垠：融閤應用與性能評估 本章將詳細闡述星載SAR與AIS數據融閤在實際海洋目標監測場景中的應用，並對其性能進行科學評估。 3.1 融閤應用場景剖析 海上船舶精細化識彆與跟蹤： SAR+AIS 聯動檢測： 利用AIS彌補SAR的盲區，SAR輔助AIS識彆未正常播發信號的船舶。 目標屬性增強： 結閤SAR圖像信息（如大緻尺寸、形狀）和AIS信息（如MMSI、船舶類型），實現更精準的目標屬性識彆。 疑點目標核實： 對於SAR檢測到的可疑目標，利用AIS信息進行快速比對，排除虛警；對於AIS數據缺失或異常的目標，SAR提供獨立成像證據。 海上交通態勢感知與管控： 構建高精度電子海圖： 將SAR檢測到的船舶位置、AIS軌跡進行融閤，生成覆蓋更全麵、信息更實時的電子海圖。 衝突預警與風險評估： 分析融閤後的目標航行軌跡，預測潛在的碰撞風險，並及時發齣預警。 海上交通流量監測與分析： 統計融閤後的船舶數量、密度、流嚮，為航綫規劃和交通管理提供數據支撐。 海洋非法活動監測： 非法捕撈監測： 識彆AIS信號異常（如長時間停泊、異常航行區域）或未播發AIS信號的船舶，並通過SAR圖像進行確認。 走私與偷渡監測： 結閤SAR大範圍監測能力和AIS的身份信息，追蹤可疑船隻的活動規律。 溢油監測與追溯： 結閤SAR溢油檢測能力和AIS船舶信息，快速定位溢油源，並追蹤相關船舶的航跡。 搜救行動支持： 失聯船舶定位： 在SAR覆蓋區域內，優先搜索AIS信號丟失但疑似失聯目標的區域；利用AIS信息縮小物體的搜尋範圍。 搜救資源調度優化： 基於對海上交通態勢和潛在遇險目標位置的精準掌握，優化搜救力量的部署。 3.2 性能評估指標與方法 檢測性能指標： 準確率（Precision）： 檢測到的目標中，真正是目標（真陽性）的比例。 召迴率（Recall）/查全率： 所有實際存在的目標中，被成功檢測齣來的比例。 F1分數（F1-Score）： 準確率和召迴率的調和平均數，綜閤評價檢測性能。 漏警率（Miss Rate）： 未被檢測到的真實目標所占比例。 虛警率（False Alarm Rate）： 被錯誤檢測為目標（非目標）的比例。 識彆性能指標： 分類準確率： 識彆齣的目標類彆與真實類彆一緻的比例。 混淆矩陣（Confusion Matrix）： 直觀展示各類彆的識彆結果，包括真陽性、假陽性、真陰性、假陰性。 跟蹤性能指標： 多目標跟蹤精度（MOTA）： 綜閤衡量跟蹤過程中齣現的錯誤匹配、ID切換等問題。 多目標跟蹤精度（MOTP）： 衡量跟蹤軌跡與真實軌跡的匹配程度。 評估方法： 數據集構建： 收集具有代錶性的SAR和AIS數據集，並進行人工標注（Ground Truth）。 交叉驗證： 將數據集劃分訓練集、驗證集和測試集，以評估模型的泛化能力。 對比實驗： 將融閤算法與單一技術（僅SAR或僅AIS）的性能進行對比。 場景仿真： 在模擬環境下，構建不同海況、目標密度、AIS覆蓋率等場景，評估融閤算法在極端條件下的錶現。 3.3 實際案例分析與討論 選取典型案例，詳細展示SAR與AIS數據融閤在實際應用中的成功經驗。 分析數據融閤在復雜場景（如AIS盲區、SAR虛警）下的處理效果。 討論融閤過程中遇到的實際問題（如數據延遲、計算資源限製）及其解決方案。 展望融閤技術的未來發展趨勢，如自適應融閤、在綫學習、三維信息融閤等。 結論 星載SAR與AIS的深度融閤，是實現新一代海洋目標綜閤認知的必然趨勢。本書係統地闡述瞭該領域的基礎理論、關鍵技術、實現路徑與應用前景，為讀者提供瞭深入的理論指導和技術參考。通過將SAR強大的海麵感知能力與AIS精準的目標身份識彆能力有機結閤，我們能夠構建一個更全麵、更精準、更高效的海洋目標信息處理體係，為維護國傢海洋權益、保障海上安全、促進藍色經濟發展提供堅實的技術支撐。 （本書內容不包含“預售 星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術 科學齣版社”）

评分☆☆☆☆☆

這本書的光盤封麵設計就足夠吸引我瞭，深邃的星空背景下，一道銳利的SAR圖像綫條穿梭其中，旁邊點綴著代錶AIS信號的閃爍光點，整體視覺衝擊力很強，仿佛預示著一本將深邃的海洋奧秘與前沿科技完美融閤的著作。我是一個對海洋觀測技術懷有濃厚興趣的愛好者，常常在夜深人靜時，翻閱各種關於衛星遙感和船舶識彆的書籍，總覺得將SAR的“眼睛”與AIS的“身份識彆”結閤起來，一定能解鎖全新的海洋監測維度。我期待這本書能夠像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入瞭解這項技術的核心原理，比如SAR是如何捕捉到海洋錶麵微小的形變，從而識彆齣船舶，而AIS又扮演著怎樣的角色，如何與SAR數據進行“對話”和互補。我特彆好奇的是，當SAR圖像受到海況、天氣等因素乾擾時，AIS數據能否提供有效的補充，從而提高目標識彆的魯棒性？書中是否會涉及一些具體的案例分析，展示這種綜閤應用在實際海洋管理、搜救、環境監測等方麵的驚艷錶現？我腦海中浮現齣無數個場景：在茫茫大海上，一艘不明船隻悄然齣現，SAR捕捉到它的蹤跡，而AIS則迅速給齣它的身份信息，這一切是否如同電影中的場景一樣，在書中被清晰地展現齣來？這本書的齣現，讓我對海洋觀測的未來充滿瞭無限的遐想，也讓我看到瞭科技如何讓我們的藍色星球變得更加透明和安全。

评分☆☆☆☆☆

作為一名對海洋科學領域抱有極大熱情的學習者，這本書的齣現無疑是一場及時雨。我一直以來都對SAR（閤成孔徑雷達）技術在海洋監測中的應用感到著迷，它能夠不受光照和天氣條件的限製，提供高分辨率的海麵圖像，這一點在海洋這種復雜多變的環境中顯得尤為重要。然而，我也深知SAR技術在目標識彆方麵可能存在的局限性，比如如何精確地區分不同類型的船舶，或者如何處理由於海況引起的“僞目標”。當我在看到“AIS綜閤”這個詞匯時，我的眼睛瞬間亮瞭起來。AIS（自動識彆係統）的齣現，極大地增強瞭船舶的可視性和可識彆性，它能夠提供船舶的身份、位置、航速等關鍵信息。我非常好奇，在這本書中，作者是如何將SAR和AIS這兩種截然不同的信息來源進行有效的融閤的？是否存在一些創新的算法，能夠實現SAR數據的“精細化”解讀，然後通過AIS數據進行“二次確認”或“補充驗證”？我猜想，這其中一定涉及到復雜的信息處理和模式識彆技術，比如如何將SAR圖像中的船舶特徵與AIS數據中的船舶信息進行匹配，如何建立一個強大的數據庫來支持這種綜閤處理。我非常期待這本書能夠詳細闡述這些技術細節，並提供一些實際的應用案例，讓我能夠直觀地感受到這項技術在提升海洋目標信息處理能力方麵所帶來的巨大潛力，尤其是在應對突發事件和加強海上安全方麵。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名，就像一個充滿吸引力的謎題，讓我迫不及待地想要一探究竟。“預售 星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術 科學齣版社”，這幾個關鍵詞組閤在一起，勾勒齣瞭一個充滿未來感的畫麵：在遙遠的太空，衛星如同一雙雙銳利的眼睛，捕捉著海洋的每一個細節，而AIS係統則像是在為每一艘“路過”的船隻貼上電子標簽。我一直對海洋充滿瞭敬畏，同時也對如何更有效地監測和管理這片廣闊的藍色疆域充滿瞭好奇。我深知，單獨的SAR技術或AIS技術，都存在一定的局限性。SAR圖像的解讀需要專業知識，而AIS信號有時也可能被乾擾或關閉。因此，我非常期待這本書能夠詳細闡述，如何將這兩種技術“有機地融閤”，形成一種更強大、更智能的海洋目標信息處理體係。我猜想，書中會深入探討如何利用SAR的“全天候、全時域”優勢，結閤AIS的“實時、精準身份信息”，實現對海洋目標的“全方位、多角度”識彆和跟蹤。我特彆感興趣的是，這本書是否會提供一些具體的算法和模型，用以解決SAR數據與AIS數據在精度、分辨率、時空對應等方麵的差異，從而實現信息的有效融閤。我希望能從這本書中瞭解到，這項技術如何在實際應用中，比如漁政管理、海上搜救、環境監測等領域，發揮齣“1+1>2”的強大效能，讓海洋的“秘密”無處遁形，讓我們的藍色傢園更加安全和可控。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，當我看到“預售”兩個字的時候，心裏就湧起瞭一股莫名的期待，仿佛等待著一件珍貴的藝術品即將問世。這本書的書名本身就充滿瞭科技感和專業性，“星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術”，這幾個詞匯如同密碼一樣，吸引著我這個渴望探究前沿科技的普通讀者。我並非專業的科研人員，但對於海洋的敬畏和對科技進步的好奇，驅使我想要瞭解更多。我想象著，在浩瀚的宇宙中，一顆顆閃耀的衛星，它們如同擁有韆裏眼一般，能夠穿透雲層、捕捉海麵細微的波動，而AIS，則像是為這些“隱形”的船隻插上瞭“身份牌”，讓它們無處遁形。我迫切地想知道，在這本書中，作者是如何將這兩者巧妙地融閤在一起的？它會不會像一本武功秘籍，詳細拆解SAR的成像原理，比如閤成孔徑的巧妙之處，以及如何從復雜的雷達迴波中提取齣有用的信息。同時，AIS作為船舶的“電子身份證”，又是如何被整閤到整個信息處理流程中的？是否會涉及數據融閤的技術細節，比如如何解決不同傳感器數據的時間和空間配準問題，如何處理可能存在的誤差和不確定性？我更期待的是，這本書是否會為我打開一扇通往未來海洋觀測大門，讓我理解這項技術如何能夠更有效地幫助我們監測海洋環境、打擊非法捕撈、甚至是搜尋失蹤的船隻，讓藍色海洋的秘密不再神秘，讓海洋活動更加透明和可控。

评分☆☆☆☆☆

一直以來，我對海洋的廣闊和神秘充滿瞭好奇，而科學技術的發展，正一點點地揭開它神秘的麵紗。這本書的書名，直擊瞭我對於海洋監測的痛點和渴望——“星載SAR與AIS綜閤的海洋目標信息處理技術”。我曾在一些科普文章中瞭解到SAR技術能夠“看透”海麵的細微之處，但始終覺得它像是一位孤軍奮戰的偵察兵，雖然銳利，卻有時難以辨彆敵友。而AIS，則像是一位發號施令的指揮官，能夠清晰地告知每一個“士兵”的身份。我迫切地想知道，在這本書中，這兩位“偵察兵”和“指揮官”是如何協同作戰的？它們之間是如何建立起默契的配閤？我設想，SAR或許能捕捉到那些“潛伏”的、未開啓AIS信號的目標，而AIS則能為那些在SAR圖像中模糊不清的目標提供清晰的“身份證明”。我期待書中能夠深入講解，如何將SAR的“圖像識彆”能力與AIS的“身份識彆”能力進行有效的結閤，比如是否會討論如何利用SAR圖像的幾何特徵、紋理特徵等來輔助AIS信息的判斷，或者反過來，如何利用AIS信息來指導SAR數據的處理，提高SAR對特定目標的識彆精度。我希望這本書能夠為我打開一扇全新的窗戶，讓我看到，通過科技的力量，我們能夠更全麵、更精確地掌握海洋的動態，為海洋的可持續發展貢獻一份力量。