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廖明生 等 著

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• 滑坡监测
• 雷达遥感
• InSAR
• 地质灾害
• 变形监测
• 遥感技术
• 工程地质
• 灾害防治
• 监测方法
• 实践应用

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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030544445

商品编码：29744326618

包装：平装-胶订

出版时间：2017-09-01

图书基本信息
图书名称	滑坡变形雷达遥感监测方法与实践
作者	廖明生 等
定价	98.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030544445
出版日期	2017-09-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装-胶订
开本	128开
商品重量	0.4Kg

内容简介

雷达遥感是遥感科学技术的重要分支，可以大面积快速获取高精度地表微小形变信息。近十多年来，该领域的研究非常活跃，并得到了广泛应用。本书结合作者多年来从事雷达遥感滑坡形变监测研究的成果和实际经验，兼顾基本原理、前沿发展和实际应用案例等方面给出较为全面的介绍。首先阐述本书的学科背景，并对雷达遥感滑坡监测技术的发展、现状和存在的主要问题进行系统的评述和分析；然后系统地论述雷达遥感形变的各种算法，帮助读者较为完整地理解雷达遥感形变监测的基础理论和方法，掌握相关的数据处理技术；由于不同滑坡的形变特点和区域分布不同，导致在实际数据处理中遇到的困难不一样，本书由浅到深的针对不同滑坡的特点给出了具体的解决方案，为读者提供了较为全面的参考案例；*后将雷达遥感技术提取到的形变与滑坡的影响因素进行耦合分析，进一步拓展了应用范围。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

遥感技术在地球科学应用中的前沿进展 本书汇集了当前遥感技术在地球科学领域最新、最前沿的研究成果与实践应用。内容涵盖了从基础的遥感原理、数据获取到高级的影像处理、信息提取，再到多学科交叉的复杂地学过程监测与模拟，旨在为广大科研人员、工程技术人员以及相关专业学生提供一个全面、深入的学习与参考平台。 第一章：遥感基础理论与现代发展 本章将系统梳理遥感的基本概念，包括电磁波与物质的相互作用、遥感平台与传感器类型、辐射定标与几何校正等核心知识。在此基础上，深入探讨近年来遥感技术在分辨率（空间、时间、光谱、辐射）上的飞跃性发展，特别是高光谱、高时序、微波以及天基激光雷达等新型传感器的出现，如何极大地拓展了遥感的应用边界。我们将详细介绍不同遥感数据源的特点、优势与局限性，为读者选择合适的数据进行科学研究奠定坚实基础。同时，本章还将关注遥感数据处理链的智能化升级，包括自动化预处理、基于机器学习的特征提取等内容，强调大数据背景下遥感技术的革新方向。 第二章：地物光谱特征分析与识别 地物光谱特征是遥感信息提取的灵魂。本章将聚焦于各类地物的反射光谱特性，从可见光、近红外到热红外波段，深入分析植被、土壤、水体、岩石、矿物以及人造地物等目标物在不同光谱区域的典型光谱曲线形态。我们将详细介绍光谱指数的构建原理及其在识别和定量分析特定地物方面的应用，例如用于植被覆盖度、叶绿素含量、土壤水分、矿物成分等的遥感估算。此外，本章还将探讨高光谱遥感在精细地物分类、矿产资源勘探、土壤养分评价等领域的独特优势，介绍光谱解混、特征选择等关键技术，帮助读者理解如何从复杂的光谱信息中挖掘出有价值的地理信息。 第三章：遥感影像处理与分析技术 高效、准确的遥感影像处理是获取可靠地理信息的前提。本章将全面介绍当前主流的遥感影像处理技术，包括但不限于： 图像增强技术： 对比度拉伸、直方图均衡化、滤波（高通、低通、中值等）等，如何改善影像视觉效果，突出目标物特征。 图像变换： 主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、缨VEC变换等，如何减少数据冗余，提取关键信息。 图像分类技术： 监督分类： 最大似然法、支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、人工神经网络（ANN）等，介绍各种算法的原理、优缺点及适用场景。 非监督分类： ISODATA、K-means等，如何识别未知地物类别。 面向对象分类（OBIA）： 结合图像分割与对象属性进行分类，实现更精细的分类结果。 变化检测技术： 图像叠加、差值法、变化向量分析（CVA）、卡尔曼滤波等，用于监测地表景观在不同时间段的变化，如城市扩张、森林砍伐、湿地萎缩等。 遥感数据融合技术： 空间融合、光谱融合、多分辨率融合等，如何将不同传感器、不同分辨率的遥感数据进行整合，以获取更全面、更精细的信息。 本章还将关注近年来迅速发展的深度学习在遥感影像分析中的应用，如卷积神经网络（CNN）在目标检测、语义分割、变化检测等方面的突破性进展。 第四章：数字高程模型（DEM）与地形分析 地形是影响地表过程的重要因素，而DEM是地形信息的主要来源。本章将介绍DEM数据的获取方法，包括传统测量、航空摄影测量、InSAR（干涉测量雷达）、LiDAR（激光雷达）等。我们将深入探讨DEM数据的预处理，如填洼、平滑、去噪等，以及基于DEM的地形分析方法，包括坡度、坡向、曲率、汇流累积量、地形湿度指数等的计算与应用。这些地形参数在水文模拟、滑坡易发性评价、土壤侵蚀分析、城市规划、工程建设等领域具有广泛的应用价值。本章还将讨论DEM精度评估方法及其对后续分析结果的影响。 第五章：水体遥感监测与应用 水体是地球生命的重要支撑，其健康状况直接关系到人类生存与发展。本章将聚焦于水体遥感监测，包括： 湖泊、河流、海洋监测： 利用可见光、近红外和热红外波段，监测水体面积、水位变化、水体浑浊度（叶绿素a浓度、悬浮物浓度）、水温、水质（富营养化、污染物扩散）等。 湿地监测与保护： 识别不同类型的湿地，监测湿地面积变化、植被覆盖、水文状况，为湿地保护与恢复提供科学依据。 冰雪监测： 利用微波遥感监测冰川、积雪覆盖范围、厚度变化，研究气候变化对冰雪圈的影响。 地下水遥感探测： 探讨利用InSAR等技术间接探测地下水埋深变化与地表沉降的关系。 本章将重点介绍水体参数的反演算法，以及在水资源管理、防洪抗旱、海洋环境监测等方面的实际案例。 第六章：植被遥感监测与生态环境评价 植被是陆地生态系统的重要组成部分，其状态直接反映了生态环境的健康程度。本章将深入探讨植被遥感监测技术： 植被指数（NDVI, EVI等）的应用： 监测植被覆盖度、生长状况、叶面积指数（LAI）、叶绿素含量等，分析植被长势与产量。 森林遥感： 森林面积监测、森林健康评估（病虫害、火灾）、森林生物量估算、森林结构参数反演等。 农业遥感： 作物长势监测、产量预测、病虫害早期预警、精准农业应用。 草地遥感： 草地覆盖度、草地退化监测、草地生产力估算。 生态环境评价： 基于遥感数据评估生态系统的健康状况、生物多样性、碳汇能力等，为生态环境保护与修复提供决策支持。 本章还将介绍利用时间序列遥感数据分析植被季节性变化、长期趋势以及对气候变化的响应。 第七章：地质灾害遥感监测与预警 地质灾害是影响人类生命财产安全的重要因素。本章将重点介绍遥感技术在地质灾害监测与预警中的应用，特别是： 地表形变监测： InSAR（干涉测量雷达）技术： 详细介绍差分InSAR（DInSAR）、永久散射体InSAR（PS-InSAR）、小基线集InSAR（SBAS-InSAR）等技术原理，用于监测地表沉降、隆升、滑坡、地震形变等。将结合案例分析，阐述如何从大量雷达影像中提取毫米级的形变信息。 LiDAR技术： 在地质灾害现场勘察、滑坡体表面细节测量、崩塌区域三维建模中的应用。 GNSS（全球导航卫星系统）与遥感协同监测： 结合地面高精度测量与遥感大范围监测，提高地质灾害监测精度与可靠性。 滑坡与崩塌灾害的识别与评估： 基于高分辨率遥感影像、DEM以及地质背景信息，识别潜在的滑坡体，分析滑坡发育条件与影响范围。 地震灾害监测： 利用遥感技术监测地震引发的地表破裂、次生地质灾害（如滑坡、堰塞湖）以及建筑物损毁情况。 火山活动监测： 利用热红外遥感监测火山体温度异常，利用InSAR监测火山体形变，预警火山爆发。 地面沉降与塌陷监测： 长期监测区域性地面沉降，分析其成因（如地下水抽取、采矿等），评估对基础设施的影响。 地质灾害易发性与危险性评估： 结合遥感监测数据、地形地质条件、社会经济因素，构建地质灾害的易发性与危险性评价模型。 本章将强调遥感技术在灾害发生的早期识别、过程监测、影响评估以及灾后重建规划中的重要作用。 第八章：城市遥感应用与智慧城市建设 城市是人类活动最集中的区域，遥感技术在城市规划、管理和可持续发展中发挥着越来越重要的作用。本章将探讨： 城市扩张与土地利用变化监测： 利用高分辨率遥感影像，监测城市边界扩张、绿地减少、建设用地增加等变化，分析城市化进程。 城市热环境监测： 利用热红外遥感监测城市热岛效应，分析其空间分布特征与成因，为城市降温和热环境改善提供依据。 城市基础设施监测： 道路、桥梁、建筑等基础设施的日常监测与健康评估。 城市环境质量监测： 监测城市空气污染（如PM2.5、NO2）、水体污染、噪声污染等。 城市交通监测： 识别交通拥堵、车流量分析等。 智慧城市建设中的遥感应用： 结合大数据、物联网、云计算等技术，构建城市运行态势感知、应急管理、资源优化配置等智慧化应用场景。 第九章：遥感数据处理的先进方法与工具 本章将聚焦于当前遥感数据处理领域的一些先进方法和常用工具。我们将介绍： Python在遥感数据处理中的应用： 介绍GDAL、Rasterio、Xarray、Earth Engine等Python库，展示如何进行影像读取、处理、分析和可视化。 GIS（地理信息系统）与遥感数据集成： 探讨ArcGIS、QGIS等GIS平台与遥感数据处理流程的结合，实现空间分析、地图制作等功能。 面向对象影像分析（OBIA）软件与流程： 介绍eCognition等专业软件在精细地物分类、变化检测中的应用。 深度学习框架与遥感模型构建： 介绍TensorFlow、PyTorch等深度学习框架，以及如何构建和训练用于遥感影像分析的神经网络模型。 云平台遥感数据处理： 探讨Google Earth Engine、Microsoft Planetary Computer等云平台在海量遥感数据处理与分析中的优势。 第十章：遥感技术发展趋势与未来展望 本章将对遥感技术的未来发展方向进行展望，包括： 高时空分辨率遥感数据的融合与应用： 如何有效利用多源、高时空分辨率数据，实现更精细、更及时的地表过程监测。 人工智能与遥感深度融合： 进一步探索AI在遥感数据处理、信息提取、模型构建等方面的潜力，实现遥感应用的智能化。 多学科交叉融合： 遥感技术与地质学、地理学、环境科学、气象学、海洋学、生物学、社会科学等学科的深度融合，解决更复杂的科学问题。 天基遥感网络与星座化发展： 展望未来天基遥感网络的建设，实现全球范围内的全天候、高频次观测。 面向应用的遥感服务： 发展面向政府、行业、公众的遥感数据产品和定制化服务，推动遥感技术成果的转化与应用。 本书旨在通过对以上各章节内容的系统阐述，帮助读者深刻理解遥感技术在地球科学研究与实践中的巨大潜力，激发创新思维，并为解决实际的地理环境问题提供有力的技术支撑。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，《正版 滑坡变形雷达遥感监测方法与实践》这本书的实用价值，是我最看重的一点。我是一名正在从事相关领域工作的技术人员，这本书的内容恰好能够很好地填补我在实际操作中的一些知识空白。例如，书中关于SAR数据预处理的详细步骤，包括滤波、配准、去平地效应等，都给出了非常具体的操作建议和注意事项，这在许多其他教材中是很难找到的。还有关于滑坡变形监测结果的解释部分，作者结合了大量的遥感影像图和形变速率图，直观地展示了如何从数据中解读出滑坡的活动规律和潜在风险，这对于我们撰写监测报告和进行预警决策非常有帮助。书中还专门开辟了一个章节，讨论了在实际监测过程中可能遇到的各种挑战，比如数据质量不高、地形遮挡、植被覆盖等问题，并提供了一些应对策略，这显示了作者对行业痛点的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

读了这本《正版 滑坡变形雷达遥感监测方法与实践》之后，我最大的感受是，作者在处理复杂地质问题时，展现出了非常扎实的理论功底和丰富的实践经验。书中对于雷达遥感技术的原理部分，讲解得深入浅出，即便是对遥感技术了解不深的我，也能逐步理解其核心概念，例如合成孔径雷达（SAR）是如何工作的，以及如何通过处理SAR影像来捕捉地表细微形变的。尤其让我印象深刻的是，书中对于不同类型的滑坡变形，比如蠕滑、拉裂、块体滑动等，都有详细的分析，并结合了SAR数据所能提供的不同信息维度，给出了相应的监测策略。作者并没有停留在理论层面，而是大量引用了实际案例，包括不同地质构造、不同气候条件下的滑坡监测项目，这些案例的分析都非常透彻，从数据获取、预处理、形变分析到结果解释，都进行了细致的梳理。读完这些案例，我仿佛也跟着作者一起经历了多次实地考察和数据分析的过程，对滑坡变形的监测流程有了更直观的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书带给我的震撼，远超出了我最初的预期。我一直觉得滑坡监测是一个非常专业且高门槛的领域，但《正版 滑坡变形雷达遥感监测方法与实践》这本书，以一种令人惊喜的清晰度和系统性，将这个复杂的学科向我娓娓道来。最让我称道的是，作者在讲解SAR干涉技术（InSAR）时，没有回避其技术难点，比如相位展开、大气延迟效应等，而是详细阐述了这些问题的成因以及相应的处理算法和技巧，这对于想要深入理解InSAR技术原理的读者来说，无疑是宝贵的财富。书中对不同InSAR方法，如DInSAR、PS-InSAR、SBAS-InSAR等的优缺点和适用场景的对比分析，也给了我很大的启发，让我能够根据具体监测需求选择最合适的技术。此外，书中还讨论了如何将InSAR监测结果与其他地质调查手段（如GPS、钻孔监测等）相结合，形成多源监测体系，这为全面评估滑坡风险提供了更可靠的依据。

评分☆☆☆☆☆

阅读《正版 滑坡变形雷达遥感监测方法与实践》的过程，更像是一场与地质科学的深度对话。作者的叙述方式非常严谨，但又不失生动。他能够将抽象的科学原理，通过生动的比喻和形象的图示，转化为易于理解的概念。我特别喜欢书中对于雷达遥感在滑坡监测中的一些“创新应用”的探讨，例如如何利用SAR数据反演地表应力场，或者如何通过多时序SAR影像分析滑坡体内部的水分变化等，这些前沿的研究方向，让我看到了滑坡监测技术未来的发展潜力。同时，书中也强调了伦理和规范的重要性，例如数据共享、成果推广等，这对于构建一个健康、可持续的科研和应用生态至关重要。虽然我不是专门研究雷达遥感的，但通过这本书，我对这项技术在服务于国家安全和民生领域的巨大作用有了更深刻的认识。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在于它提供了一个解决实际问题的完整框架。在我看来，《正版 滑坡变形雷达遥感监测方法与实践》并非仅仅是一本技术手册，更是一个思维的启迪者。作者在书中反复强调了“从数据到信息，再到知识，最终转化为决策”的逻辑链条，这对于我理解科研工作的本质非常有意义。他不仅教我们如何“做”，更教我们如何“思考”。书中对不同SAR卫星平台（如Sentinel、ALOS、Gaofen等）的性能特点和数据获取方式的介绍，以及对不同处理软件（如SNAP、SARproZ、StaMPS等）的比较分析，也为我们提供了宝贵的信息，帮助我们在实际工作中做出更明智的选择。读完之后，我感觉自己对滑坡变形的监测不再是停留在零散的知识点上，而是形成了一个系统、连贯的认知体系，这对我未来的工作将产生深远的影响。