《遙感圖像處理模型與方法》

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更新時間: 2013-09-05

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1 《遙感圖像處理模型與方法》 -內容簡介

 本書是作者在長期講授遙感課程的基礎上編寫而成的遙感經典教材。它從遙感本質出發,對遙感圖像的物理模型、幾何模型、數據模型等數學和物理模型進行了由淺入深的闡述,在圖像處理方法上則對光譜變換、空間變換、幾何校正和輻射校正、圖像配准、圖像融合和圖像分類等重要方面進行了詳細論述和討論。書中給出了大量遙感實例圖像和處理例子,尤其介紹了近年來發射的一些遙感器。本書還對新出現的高光譜遙感進行了闡述,給出了高光譜MODIS圖像和處理的例子。 

2 《遙感圖像處理模型與方法》 -目 錄


第1章  遙感的本質
1.1  引言
1.2  遙感
1.2.1  從遙感圖像提取信息
1.2.2  遙感的光譜因子
1.3  光譜信號
1.4  遙感系統
1.4.1  空間和輻射度特性
1.4.2  光譜特性
1.4.3  時相特性
1.4.4  多遙感器編隊飛行
1.5  圖像顯示系統
1.6  數據系統
1.7  小結
1.8  習題第2章  光學輻射模型
2.1  概述
2.2  可見光到短波紅外光譜區
2.2.1  太陽輻射
2.2.2  輻射組成
2.2.3  太陽輻射區域的圖像實例
2.3  中波段到熱紅外波段
2.3.1  熱輻射
2.3.2  熱輻射組成
2.3.3  總的向上傳播的太陽輻射和熱輻射
2.3.4  熱輻射區的圖像實例
2.4  小結
2.5  習題第3章  遙感器模型
3.1  概述
3.2  遙感器模型簡介
3.3  解析度
3.3.1  儀器響應
3.3.2  空間解析度
3.3.3  光譜解析度
3.4  空間響應
3.4.1  光學PSF
3.4.2  探測器PSF
3.4.3  圖像運動PSF
3.4.4  電子PSF
3.4.5  總PSF
3.4.6  遙感器各個PSF之間的比較
3.4.7  成像系統模擬
3.4.8  測量PSF
3.5  光譜響應
3.6  信號放大
3.7  採樣與量化
3.8  簡化的遙感器模型
3.9  幾何變形
3.9.1  遙感器定位模型
3.9.2  遙感器姿態模型
3.9.3  掃描儀模型
3.9.4  地球模型
3.9.5  擺掃幾何模型
3.9.6  推掃幾何模型
3.9.7  地形扭曲
3.10小結
3.11習題第4章  數據模型
4.1  引言
4.2  符號中的世界
4.3  單變數的圖像統計
4.3.1  直方圖
4.3.2  累積直方圖
4.3.3  統計參數
4.4  多變數圖像統計
4.4.1  約簡為單變數統計
4.5  雜訊模型
4.5.1  圖像質量的統計測量
4.5.2  雜訊等價信號
4.6  空間統計
4.6.1  空間協方差的可視化
4.6.2  協方差和半變數圖
4.6.3  功率譜密度
4.6.4  共現矩陣
4.6.5  分形幾何
4.7  地形和遙感器效應
4.7.1  地形和光譜散布圖
4.7.2  遙感器特性和空間統計
4.7.3  遙感器特性和光譜散布圖
4.8  小結
4.9  習題第5章  光譜變換
5.1  概述
5.2  特徵空間
5.3  波段比率法
5.3.1  植被指數
5.3.2  圖像示例
5.4  主成分分析法
5.4.1  標準化的主成分
5.4.2  最大雜訊分量
5.5  纓帽主成分變換
5.6  對比度增強
5.6.1  全局變換
5.6.2  局部變換
5.6.3  彩色圖像
5.7  小結
5.8  習題 第6章  空間變換
6.1  引言
6.2  空間濾波的圖像模型
6.3  卷積濾波
6.3.1  線性濾波器
6.3.2  統計濾波器
6.3.3  梯度濾波器
6.4  傅里葉變換
6.4.1  傅里葉分析和合成
6.4.2  二維離散傅里葉變換
6.4.3  傅里葉分量
6.4.4  基於傅里葉變換的濾波
6.4.5  採用傅里葉變換的系統模型
6.4.6  功率譜
6.5  尺度空間變換
6.5.1  圖像解析度金字塔
6.5.2  過零點濾波器
6.5.3  小波變換
6.6  小結
6.7  習題第7章  校正與定標
7.1  概述
7.2  幾何校正
7.2.1  多項式校正模型
7.2.2  坐標轉換
7.2.3  重採樣
7.3  遙感器MTF補償
7.3.1  MTF補償舉例
7.4  雜訊去除
7.4.1  全局雜訊
7.4.2  局部雜訊
7.4.3  周期雜訊
7.4.4  探測器條紋
7.5  輻射定標
7.5.1  多光譜遙感器與圖像
7.5.2  高光譜遙感器與圖像
7.6  小結
7.7  習題第8章  配准與融合
8.1  概述
8.2  什麼是配准
8.3  自動GCP定位
8.3.1  區域相關
8.3.2  其他空間特徵方法
8.4  正射校正
8.4.1  低解析度DEM
8.4.2  高解析度DEM
8.5  多圖像融合
8.5.1  特徵域融合
8.5.2  空間域融合
8.5.3  尺度-空間融合
8.5.4  圖像融合舉例
8.6  小結
8.7  習題第9章  專題分類
9.1  概述
9.2  分類流程
9.2.1  圖像尺度和解析度的重要性
9.2.2  相似度概念
9.2.3  硬分類和軟分類的比較
9.3  特徵提取
9.4  分類器訓練
9.4.1  監督分類
9.4.2  非監督分類
9.4.3  監督分類和非監督分類的混合訓練
9.5  非參數化分類器
9.5.1  分級分片演算法
9.5.2  直方圖估計分類器
9.5.3  最近鄰演算法
9.5.4  人工神經網路演算法
9.5.5  非參數化分類器實例
9.6  參數化分類器
9.6.1  模型參數的估計
9.6.2  辨析函數
9.6.3  正態分佈模型
9.6.4  最近均值分類器
9.6.5  參數化分類實例
9.7  光譜空間分割
9.7.1  區域生長
9.8  混合像元分類演算法
9.8.1  線性混合模型
9.8.2  模糊分類
9.9  高光譜圖像分析
9.9.1  圖像立方體的可視化
9.9.2  分類訓練
9.9.3  從高光譜數據中提取特徵
9.9.4  高光譜數據的分類演算法
9.10  小結
9.11  習題

附錄A  遙感器縮寫詞
附錄B  一維函數和二維函數

3 《遙感圖像處理模型與方法》 -序言/前言

譯  者  序
作為一種主動的航天、航空遙感手段,微波成像技術具有全天時、全天候工作的特點,在環境保護、災害監測、海洋觀測、資源勘查、精細農業、地質測繪、政府公共決策等方面有著廣泛的應用,目前已成為高解析度對地觀測和全球資源管理的最重要手段之一。以其中的典型代表合成孔徑雷達(SAR)技術為例,經過30年余年的研究和發展,中國在系統研製、數據獲取、信息處理及其遙感應用等方面取得了一系列重大的技術突破和豐碩的科研成果。
微波成像技術國家重點實驗室主要從事以合成孔徑雷達技術為代表的微波成像新概念、新體制和新方法研究。實驗室為持續跟蹤國際最先進微波成像技術的發展動態而組織開展了外文著作系列翻譯工作,涉及SAR先進系統、成像演算法、圖像理解和應用等內容。隨著對地觀測技術的發展,無論是光學遙感還是微波遙感都有各自的特點,發揮著越來越重要的作用,而且在許多場合可以互為補充,互相印證,這也是實驗室將本書列入叢書的重要出發點。
從本質上而言,SAR是一種主動遙感技術手段,為了更好地理解遙感原理、數據處理模型及圖像解譯,實驗室專門挑選了本書作為理解遙感的入門教材。與其他遙感書籍偏重遙感原理、遙感圖像獲取、圖像處理和應用等有所不同,本書從遙感的模型和處理方法為闡述的主線,幫助讀者在較高的層次上對遙感進行理解;從介紹遙感的本質出發,對遙感圖像的物理模型、幾何模型、數據模型等模型進行了由淺入深的介紹,在圖像處理方法上則對光譜變換、空間變換、幾何校正和輻射校正、圖像配准、圖像融合和圖像分類等重要方面進行了詳細的闡述。與此同時,書中給出了大量的遙感實例圖像和處理例子,尤其是近年的新型遙感器,如在第二版的基礎上增加了高光譜遙感簡介及其高光譜MODIS圖像和處理的例子。此外,本書是作者在多年教學和科學研究基礎上總結編寫的,且經過了多次反覆講、篩選和修訂,按章總結並配有相應的習題,便於讀者研讀思考,是一本優秀的教科書。
微波成像技術國家重點實驗室負責實驗室譯著系列國外前沿著作遴選和翻譯組織工作。本書的翻譯工作由微波成像技術國家重點實驗室聯合中國科學院空間信息處理與應用系統技術重點實驗室共同開展。其中,尤紅建負責翻譯第1章、第4章和第6章,龍輝負責翻譯第3章、第7章和第8章,王思遠和傅興玉負責翻譯第2章、第5章、第9章和附錄,賀經緯參加了彩色插圖文字的翻譯。最後,由尤紅建研究員進行了全書的校對,並由吳一戎進行了終稿審定。此外,本書的翻譯還得到了中國科學院電子學研究所多位專家學者的指導和幫助。鑒於譯者的經驗和時間約束,翻譯過程中難免存在未盡和疏漏之處,敬請廣大同行讀者批評指正。

第三版前言
本書第二版出版到現在已接近10年了,第三版在此基礎上進行了一些必要且全面的更新。這些變化主要包括:
● 遙感器的更新。第三版新增的遙感器包括NASA的星載Terra,Aqua和EO-1,以及商用遙感衛星IKONOS,OrbView和Quickbird,並給出了許多新的圖像實例
● 更新了各個主題的研究文獻
● 在下列章節擴充和增加了新的內容
■ 遙感器空間響應模型和測量
■ MTF校正
■ 大氣校正
■ 多光譜融合
■ 雜訊抑制技術
● 新增了彩色插圖、習題及許多圖片
● 為了提高教學和增進理解,對內容也進行了許多修改。本書第三版仍然保留了第二版的風格,但是組織形式更加多樣,對許多插圖也進行了整理,以便能更好地表述相關的概念。
在完成第三版的過程中,有兩件事一直在困擾著我。首先,許多國家在不斷發射甚至加快發射新的遙感器。在這樣的實際情況下,要想在圖1.1中體現所有最新信息相當困難,表示可用的地球和環境遙感系統的插圖仍不完善。一些將來預計會發射的遙感系統,例如National Polar-orbiting Operational Environmental Satellite System(國家極軌運行環境衛星系統,NPOESS),被我故意去除了,因為其計劃書在發射前仍在不斷修改。
另外一件事是,互聯網上獲取的信息量異常巨大,從詳細的遙感器技術文檔到數據本身,都非常豐富。坐在計算機旁並訪問幾乎全部網站,幾乎就能寫成這樣一本書。例如,為了尋找一幅包含陸地、雪和雲的多波段MODIS遙感圖像,我就採用了美國地質調查局(http://modisdb.usgs.gov)維護的一個MODIS實時廣播(Direct Broadcast)網站來瀏覽尋找合適的圖像,並下載了圖1.22所示的最新圖像。另一個例子是圖2.20所示的Landsat-7 ETM+圖像,這是從馬里蘭大學的Global Land Cover Facility(全球陸地覆蓋設施)找到的一幅安娜湖地區的ETM+圖像。本書第三版的「自由」研究幾乎都是採用期刊會議論文資料庫以及政府和商業衛星網站而在線完成的。它幾乎使你驚奇:圖書這種媒體形式是否太陳舊了?
與本書的第二版一樣,我要感謝我的很多同事,他們為第三版的出版提供了很多幫助,其中包括Raytheon公司的Ken ando和John Vampola及Goodrich光電系統公司的Bill Rappoport,他們提供了遙感器的實際焦平面圖解和信息;美國地質調查局的George Lemeshewsky提供了多光譜圖像融合和恢復方面的實例圖像及技術建議;USGS EROS/SAIC的Jim Storey為本書貢獻了很多主題討論和技術建議;紐西蘭Manaaki Whenua Landcare研究所的James Shepherd和德國DLR/dfd的Rudolf Richter,很友好地提供了工作中發表的數字圖像。我還要感謝給本書提出很好建議的評閱人,他們對本書的結構和包含的主題等方面給出了很多有益的評論。感謝為本書第二版提出修改意見的各位同事,在新版中我已經採納了這些建議。最後,我還是要對第三版中使用的各種材料和可能出現的錯誤負全責。
我要感謝Elsevier的編輯和出版人員以及Multiscience出版社的Alan Rose和Tim Donar,他們為第三版的出版貢獻了自己的耐心和協作精神。除了藉助強大的計算機工具並與作者溝通之外,一本好書是需要眾多能幹而盡責的專業人士經過共同努力才能完成的。在本書第三版完成之際,對我而言至關重要的是,感謝我人生和事業中的各位導師,包括教導我走上了正確人生道路的我的父母,讓我始終處於正確方向並在許多情況下為我鋪平道路的碩士導師Phil Slater教授。感謝亞利桑那大學的各位同事、老師和學生們,感謝NASA,USGS和許多其他組織,它們使我的研究有趣而令人愉快。我更加忘不了我的兩位朋友和合作者Steve Park和Jim Fahnestock教授,他們兩年前已經去世。
最後還要真心地感謝我的家庭,他們在第三版修訂過程中給予莫大的支持。謝謝你們所有的人!

第二版前言
本書是我先前所著Techniques for Image Processing and Classification in Remote Sensing的修訂版,並且修訂時所做的工作遠比計劃的工作量大。當認識到簡單修訂滿足不了實際需要時,我仔細考慮了一種表達遙感領域中圖像處理主題的方法。經過深入細緻的思考,我發現遙感領域中使用的很多圖像處理方法存在一個共同的主題,即它們直接或者間接地以物理模型為基礎。在有些情況下,這種依賴關係是直接的,例如描述軌道幾何或者輻射反射率的物理模型;在其他情況下,依賴關係是間接的。例如,通常假定的數據相似性暗指在空間域和光譜域的鄰近像元具有相似值。這種相似性來源於獲取數據的物理過程和獲取過程本身。在幾乎所有情況下,遙感圖像處理演算法的動機和基本原理都可以追溯到一個或多個物理模型的假設。因此,書中使用了這樣的角度進行闡述。
顯然,本書是個完全數字化的產品,當前可用於桌面出版的計算機工具很早就能支持數字化產品了,它能給出主題內容,能幾乎看到全部素材。因此,本書使用了大量計算機生成的圖表和圖像處理結果。幾乎所有插圖都是專門為本書製作的全新插圖。書中使用了三維繪圖程序,將多維數據可視化,同時使用了圖像處理軟體來處理這些圖像,這些軟體和程序主要包括IPT和MultiSpec,前者是本人所在實驗室開發的圖像處理軟體MacSADIE的一個開發版本,後者是普度大學David Landgrebe實驗室開發的多光譜分類程序。
為使本書能更好地適用於課堂上講授,每章的後面都附有習題。這些習題從概念、思維實驗到數學推導都有所涉及。這些習題都旨在提高學生對章節內容的理解程度。為了方便讀者進一步研究,本書還提供了大量與主題相關的參考文獻,書中採用表格形式將其列出,主要是考慮表格形式比較緊湊,能節省空間。在參考文獻中重點強調了那些已經歸檔的期刊論文,因為對於讀者來說它們較容易獲得。
第1章給出了截至1996年遙感科學與技術的總體概述,描述了光學遙感器的基本參數和掃描遙感器的基本類型。第2章從數學的角度介紹了遙感領域中最重要的光學輻射過程,主要包括太陽輻射、大氣散射、吸收和傳輸以及地表反射等,分析了從波長400 nm到熱紅外的光譜區域。第3章介紹了輻射響應和空間響應的遙感器模型,同時還介紹了衛星的成像幾何結構,該成像幾何結構對圖像校正、地理編碼以及基於立體影像提取高程信息都有重要的作用。第4章介紹了遙感數據模型,是第2章和第3章介紹的物理模型和後續章節要闡述的圖像處理方法的一個過渡,同時也介紹了遙感數據的光譜模型和空間統計模型,包括了用來闡明和解釋遙感器特性對遙感系統所獲取數據的影響的一系列成像模擬。
從第5章開始討論遙感圖像處理方法。介紹了光譜變換,包括各種植被指數、主成分分析和對比度增強等。第6章介紹了卷積和傅里葉濾波、多解析度的圖像金字塔模型、尺度空間技術(例如小波變換)。各種遙感圖像處理分析方法很有可能成為一種快速有效的空間信息提取技術。這裡還介紹了將圖像分解成兩個或多個分量的空間分解方法,作為多種不同空間變換的連接。第7章給出了一些用來進行圖像輻射校正和幾何校正的圖像處理例子,同時討論了對高光譜解析度影像進行定標的重要性。第8章參考第6章介紹的空間降維概念詳細討論了多幅遙感影像的融合,這裡主要使用了Landsat TM多光譜影像和SPOT全色影像的融合,對各種不同的方法進行解釋和分析。本章還詳細介紹了基於數字影像金字塔從立體圖像對中提取數字高程模型的內容。第9章介紹了遙感圖像的專題分類,包括基於統計的傳統方法、最近發展起來的基於神經網路的方法及模糊分類演算法。另外還介紹了專門針對高光譜影像的分類技術。  
對於有些內容,讀者經常可在其他遙感書籍中看到,例如分類圖的誤差分析,但是在本書中並沒有涉及。這樣做不僅是為了節省篇幅,更重要的原因是我認為這些內容與基於遙感物理模型的遙感圖像處理方法沒有太大的關係。同樣,一些圖像分類演算法,例如建立在對數據的高級提取上的基於規則的分類方法,雖然這種方法在很多領域比較有效,也很有發展前景,但是本書沒有介紹。此外,本人認為地理信息系統也不屬於本書的研究範圍。
非常感謝我的同事和朋友們給予我的建議和幫助。在某些方面,他們的貢獻是主要的。在第2章和第3章的編寫過程中,亞利桑那大學光科學中心的Phil Slater和Kurt Thome所提供的知識幫助和指導我按照正確思路進行寫作。在第4章的編寫過程中,NASA/Ames研究中心的Jennifer Dungan給予本人相似的幫助。其他人為某部分內容提供了有價值的評論,包括亞利桑那大學乾旱陸地研究辦公室的Chuck Hutchinson和Stuart Marsh,以及NASA/Ames研究中心的Chris Hlavka。我同樣衷心感謝密歇根環境研究院的Eric Crist在纓帽變換上所提供的思路。我以前和現在的學生為我提供了大量寶貴的數據和實例,包括科學應用國際公司的Dan Filiberti,亞利桑那大學的Steve Goisman和Per Lysne,Oasis研究中心的Justin Paola及亞利桑那大學的Ho-Yuen Pang。Photogrammetrie GMBH的Gerhard Mehidau給我提供了最新版本的IPT程序。美國地質調查局的同事,包括William Acevedo,Susan Benjamin,Brian Bennett,Rick Champion,Len Gaydos,George Lee及NASA/Ames研究中心的Jeff Meyers,非常友好地提供了本書中使用的大量寶貴圖像和數字高程數據。我同時非常感謝我的一位老朋友和同事,Peter B. Keenan,在一個非常美麗的日子裡,他幫助我騎自行車採集了舊金山海灣地區的地面實際數據。
我同樣非常感謝Academic Press出版社的幾位編輯和專業人員,他們在技術和管理方面給了我很多貢獻,他們是聖迭戈辦公室的Lori Asbury,Sandra Lee和Bruce Washburn及切斯特希爾辦公室的Diane Grossman,Abby Heim和Zvi Ruder。
最後,我必須感謝我的家人Amy,Andrea和Jennifer,感謝他們在本書編寫過程中給予的付出和支持。

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