正版 遥感数据可靠性分类方法研究 张华,史文中,汪云甲 9787503039171 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

张华，史文中，汪云甲 著

图书标签:

• 遥感
• 数据质量
• 可靠性
• 分类
• 方法
• 张华
• 史文中
• 汪云甲
• 地理信息系统
• 环境科学

店铺： 博古通今图书专营店

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503039171

商品编码：29804135821

包装：平装

出版时间：2016-03-01

基本信息

书名：遥感数据可靠性分类方法研究

定价：58.00元

作者：张华,史文中,汪云甲

出版社：测绘出版社

出版日期：2016-03-01

ISBN：9787503039171

字数：

页码：177

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

本书将从遥感数据分类器构造（分类）过程出发，提出遥感数据可靠性分类方法，在研究其不确定性传播机理的基础上，对分类过程的可靠性和结果的精度进行控制与评价，通过层层控制，提高分类过程中的主要环节的可靠性，降低其不确定性对终结果精度的影响，提高遥感数据分类结果的精度，获得一个遥感数据可靠性分类方法。

内容提要

---

本书总结了作者近年来在遥感数据分类方面的研究成果，以遥感数据分类过程为出发点从训练样本数据对遥感数据分类精度的影响。遥感数据可靠性分类模型和分类精度评价的可靠性样本抽样方法等方面系统地研究遥感数据分类过程中主要环节的不确定性对分类结果精度的影响，并提出遥感数据可靠性分类方法，以提高分类结果精度%研究成果将为提高遥感数据分类结果的精度提供一整套新的解决方案。

目录

---

作者介绍

---

张华，男，1979年生，安徽肥东人，博士，副教授，硕士生导师。主要从事遥感数据不确定性、空间分析及GIS算法与应用系统开发。2001年获中国矿业大学测绘工程专业学士学位，2004年获中国矿业大学地图制图学与地理信息工程专业硕士学位，2012年获中国矿业大学地图制图学与地理信息工程专业博士学位。

文摘

---

序言

---

《遥感数据可靠性分类方法研究》 内容概要 本书系统深入地探讨了遥感数据可靠性分类的理论、方法与应用。随着遥感技术的飞速发展，海量遥感数据已成为地球观测和科学研究的重要信息源。然而，遥感数据在获取、处理和应用过程中，可能受到传感器噪声、大气影响、几何畸变、云雨遮挡、几何配准误差、定标不准确等多种因素的影响，导致数据质量参差不齐，直接关系到遥感应用的可信度与准确性。因此，对遥感数据可靠性进行科学、客观的评估与分类，并在此基础上建立有效的分类方法，对于充分发挥遥感数据的价值，避免误读误用，提升遥感信息产品质量至关重要。 本书从遥感数据可靠性评估的理论基础出发，梳理了国内外相关研究现状，分析了影响遥感数据可靠性的主要因素及其作用机制。在此基础上，重点阐述了构建遥感数据可靠性评估指标体系的原则与方法，涵盖了数据本身的内在质量指标（如信噪比、辐射定标精度、几何精度等）以及数据在特定应用场景下的适用性指标（如云量、阴影、大气透过率、覆盖时效性等）。 本书详细介绍了多种遥感数据可靠性分类方法的原理、技术流程与优缺点。这些方法包括基于阈值的方法、基于统计模型的方法、基于机器学习的方法以及基于知识工程的方法等。 基于阈值的方法：通过设定一系列预定义的质量阈值，将数据划分为不同的可靠性等级。这种方法简单直观，易于实现，但对阈值的设定较为敏感，且难以应对复杂多变的质量问题。 基于统计模型的方法：利用统计学原理，对影响数据质量的因素进行建模，并通过模型输出结果进行分类。例如，基于噪声模型的分类、基于概率分布模型的分类等。这类方法能够更精细地反映数据质量特征，但模型构建可能较为复杂。 基于机器学习的方法：引入了监督学习、无监督学习等多种机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、聚类分析（K-means）等，训练模型来识别和分类遥感数据质量。机器学习方法能够处理高维、复杂的特征空间，具有较强的泛化能力，是当前研究的热点。本书详细介绍了如何提取有效的特征、选择合适的模型、进行模型训练与评估。 基于知识工程的方法：结合领域专家知识，构建规则库和推理机制，实现对遥感数据可靠性的智能判断与分类。这类方法能够有效融合人类专家的经验，适用于缺乏大规模标注数据的场景。 此外，本书还深入探讨了不同类型遥感数据（如光学遥感、雷达遥感、高光谱遥感等）的可靠性特点及相应的分类方法。对于光学遥感数据，关注的重点可能包括云、雾、阴影的识别与量化，以及大气校正的效果；对于雷达遥感数据，则需要考虑斑点噪声、后向散射系数的稳定性、地理编码精度等。 在应用层面，本书阐述了遥感数据可靠性分类方法在数据产品质量控制、遥感信息提取的准确性评价、遥感数据融合、地球科学研究以及环境监测等领域的实际应用案例。例如，通过对不同可靠性等级的数据进行区分使用，可以有效提高遥感监测结果的精度和可信度；在数据融合过程中，可靠性分类可以为不同数据源的权重分配提供依据；在灾害监测、生态环境评估等应用中，可靠性分类有助于避免因低质量数据造成的误判。 本书的另一重要贡献在于对可靠性分类结果的验证与评估。详细介绍了质量评估指标（如精度、召回率、F1分数等）以及验证数据的获取与处理方法，确保分类结果的科学性和可靠性。 理论深度与实践价值 《遥感数据可靠性分类方法研究》在理论上，系统地梳理了遥感数据可靠性评估的科学内涵，提出了更具普适性和可操作性的分类框架。在方法论上，不仅介绍了经典的分类技术，更积极引入了前沿的机器学习和人工智能方法，为遥感数据质量控制提供了更为强大的工具。在实践层面，本书提供了大量具有参考价值的案例分析，帮助读者理解如何在实际工作中应用这些方法，解决真实世界中的遥感数据质量问题。 本书的作者团队由该领域的资深专家组成，结合了深厚的理论功底与丰富的实践经验，确保了内容的科学性、前沿性和实用性。张华教授在遥感影像质量评估方面有着深入的研究；史文中教授在机器学习应用于遥感领域取得了显著成就；汪云甲教授则在遥感数据应用与地学研究方面具有丰富的经验。三位作者的跨学科协作，使得本书能够从理论到实践，全面而深入地解读遥感数据可靠性分类这一重要议题。 目标读者 本书适合以下读者阅读： 遥感科研人员：从事遥感数据处理、分析、应用研究的学者和研究人员，需要深入了解数据质量对研究结果的影响，并掌握科学的质量评估与分类方法。 遥感工程技术人员：从事遥感数据产品生产、质量控制、应用开发的技术人员，需要为遥感数据产品制定严格的质量标准，并能够应用可靠性分类方法提升产品质量。 地球科学、环境科学、地理学等相关领域的研究者：利用遥感数据进行科学研究的学者，需要了解遥感数据的可靠性，以便更准确地解释研究结果，避免因数据质量问题导致的研究偏差。 遥感应用领域的用户：如土地资源管理、城市规划、农业监测、防灾减灾等领域的从业人员，需要评估所使用的遥感数据是否满足应用需求，并了解其潜在的质量风险。 高等院校相关专业的研究生和高年级本科生：作为教材或参考书，帮助学生系统学习遥感数据质量评估与分类的理论知识和技术方法。 重要意义 在当前大数据和人工智能蓬勃发展的时代，遥感数据的重要性日益凸显。然而，海量遥感数据也带来了巨大的挑战，其中数据质量问题尤为突出。若不加区分地使用低质量的遥感数据，将导致错误的科学结论和决策。本书的出版，为解决这一难题提供了重要的理论指导和技术支撑。它不仅有助于提升遥感数据产品的整体质量和可信度，更能推动遥感技术在各个领域的深入应用，为实现可持续发展和解决全球性挑战提供强大的信息保障。 通过对遥感数据可靠性进行科学分类，能够有效指导用户选择合适的数据源，优化数据处理流程，并在后期应用中合理考虑数据质量的影响，从而显著提升遥感信息服务的价值和可靠性。本书的价值在于它搭建了一个连接遥感数据生产、处理与应用的桥梁，使得遥感数据能够以更可靠、更有效的方式服务于科学研究和社会发展。 本书在内容组织上，逻辑清晰，条理分明，从基础理论到具体方法，再到实际应用，层层递进，力求让读者全面掌握遥感数据可靠性分类的核心要义。图文并茂，辅以丰富的案例分析，更增强了本书的可读性和实践指导性。 总之，《遥感数据可靠性分类方法研究》是一本兼具理论深度与实践价值的专业著作，对于理解和掌握遥感数据质量评估与管理的关键技术，具有不可替代的重要作用。它将成为遥感科学研究和应用领域的重要参考书籍。

评分☆☆☆☆☆

在我的研究领域，遥感数据是不可或缺的信息来源，但数据的质量问题却一直是困扰我的一个关键因素。我曾经尝试过使用不同的遥感数据产品，也接触过各种各样的数据处理软件，但始终觉得在如何科学地评估和分类遥感数据的可靠性方面，我缺乏一套系统性的理论指导。很多时候，我只能凭经验去判断，这难免会带来一些主观性和潜在的风险。这本书的出现，无疑是一场及时的“甘霖”。特别是“张华”、“史文中”、“汪云甲”这些名字，本身就代表着遥感领域的高水平研究。书名中的“分类方法研究”更是直接命中了我的“痛点”。我非常好奇，书中是如何将复杂的遥感数据可靠性问题进行“分类”的？是否会从数据的获取、传输、处理等各个环节进行细致的分析？是否会为不同类型的误差提供相应的识别和量化方法？我期待这本书能够提供一套完整的理论框架和实践指南，帮助我更深入地理解遥感数据的可靠性内涵，并且能够为我的实际研究工作提供强有力的支持，从而提高我基于遥感数据的研究成果的准确性和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的使用经验来看，遥感数据的质量参差不齐一直是个老大难问题。举个例子，我曾经在进行某项农业监测项目时，使用了来自不同源、不同时期的一批卫星影像。有些影像看起来清晰锐利，几何畸变也很小，但当我进行地物分类时，却发现某些区域的分类结果与实际情况存在较大偏差。反之，有些影像虽然分辨率不高，或者存在一些轻微的云影，但其分类结果反而更加稳定和可靠。这让我开始反思，我们评估遥感数据质量的标准是不是过于片面，是不是只关注了表面的“美观”，而忽略了数据内在的“气质”。这本书的书名《正版 遥感数据可靠性分类方法研究》正好触及了我心中一直存在的疑问。我非常好奇，书中提出的“分类方法”是如何将这些复杂的数据质量因素进行系统梳理的。是基于数据源的特性，还是基于传感器本身的误差，又或者是基于数据处理过程中的人为因素？我希望这本书能够提供一个多维度的评估体系，能够帮助我理解不同因素是如何影响遥感数据的可靠性，并且能够根据不同的应用场景，为我提供相应的选择和判断依据。我期待能够从中学习到如何更科学、更客观地去评价遥感数据的质量，从而做出更明智的数据选择，避免因为数据质量问题而导致项目延误或结果偏差。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的遥感应用实践中，数据可靠性问题一直是我绕不开的坎。我曾经无数次地因为数据质量不过关而导致研究进展受阻，甚至需要推倒重来。尤其是在一些关键的决策性项目，比如灾害评估、资源管理等领域，对遥感数据的可靠性要求更是苛刻。然而，市面上关于遥感数据可靠性评估的系统性研究却相对较少，大多停留在一些基础性的数据处理和质量控制层面，而缺乏深入的理论探讨和方法论的创新。这本书的出现，恰恰填补了这一空白。特别是“张华”、“史文中”、“汪云甲”这几位在遥感界享有盛誉的专家学者，他们的研究成果一直是我学习的榜样。书名中的“分类方法研究”更是让我充满了期待，我希望书中能够提供一套科学、严谨、具有普适性的遥感数据可靠性分类体系，能够帮助我从更深层次上理解不同类型遥感数据的可靠性特征，并且能够为我提供一套切实可行的评估和应用指南。我期待这本书能够为我打开一扇新的大门，让我能够更自信、更高效地开展遥感数据的应用研究。

评分☆☆☆☆☆

对于我们这些长期与遥感数据打交道的人来说，数据的可靠性就像一把悬在头顶的达摩克利斯之剑，时刻提醒着我们潜在的风险。我曾经在进行一项土地利用变化监测项目时，由于使用了几批不同时期、不同分辨率的卫星影像，导致在提取土地利用类型时出现了较大的混淆，最终的分析结果也与实际情况存在偏差。这让我深刻地认识到，对遥感数据的可靠性进行系统性的评估是多么的重要。我一直以来都在寻找一本能够系统阐述遥感数据可靠性评估方法的书籍，但往往所得有限。当我看到这本书的书名，尤其是“分类方法研究”这几个字时，我感到眼前一亮。我非常希望书中能够提供一套科学、严谨的分类方法，能够帮助我区分不同来源、不同传感器、不同处理流程的遥感数据在可靠性方面的差异。我期待书中能够详细介绍这些分类方法的理论基础，以及在实际应用中如何去操作，比如如何量化数据的可靠性，如何根据不同的应用需求选择合适的数据等。这本书的出现，无疑是我在遥感数据应用道路上的一个重要里程碑，我期待它能够为我提供解决数据可靠性难题的利器。

评分☆☆☆☆☆

在我多年的科研生涯中，遥感数据扮演着至关重要的角色，然而，数据本身的可靠性问题却是我常常面临的挑战。我发现，即使是同一个遥感数据产品，在不同的时间、不同的区域，其质量表现也可能存在显著差异。我曾经在进行一项生态环境监测项目时，由于使用了几批不同来源、不同处理程度的遥感影像，导致在分析植被覆盖度时出现了较大的不确定性，这让我不得不花费大量的时间去验证和校正。我急切地需要一套系统性的理论和方法来指导我如何对遥感数据进行可靠性评估和分类。这本书的出现，恰恰满足了我这一需求。“张华”、“史文中”、“汪云甲”这几位作者的名字，本身就代表着该领域顶尖的学术水平。我非常期待书中能够详细介绍“可靠性分类方法”，包括分类的依据、分类的标准、以及如何进行具体的分类操作。我希望这本书能够为我提供一个清晰的框架，让我能够更科学、更客观地去评价遥感数据的质量，从而提高我的研究成果的准确性和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

在我的工作实践中，经常需要处理来自不同国家、不同时间、不同传感器的遥感数据。每当这个时候，我都感到一种无力感，因为我缺乏一个系统性的方法来判断这些数据的可靠性。我尝试过阅读一些通用的遥感数据处理手册，但它们更多地关注如何进行影像的预处理和分析，对于数据的内在可靠性评估却涉及不多。这本书的出现，就像在茫茫的知识海洋中点亮了一盏指路明灯。特别是“张华”、“史文中”、“汪云甲”这些如雷贯耳的名字，让我对这本书的价值充满了信心。我非常期待书中能够详细阐述“可靠性分类”的具体方法，比如，是否会根据数据的不确定性程度进行分级？是否会考虑数据在不同波段、不同分辨率下的可靠性差异？是否会提出一些量化的指标来衡量数据的可靠性？我希望这本书能够为我提供一套完整的理论框架和操作指南，让我能够系统地学习如何对遥感数据进行可靠性分类，并能够将这些方法应用到实际工作中，从而提高数据分析的准确性和可靠性。我相信，这本书的深入研究，将为遥感数据应用领域带来重要的理论突破和实践指导。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，遥感数据的可靠性是整个遥感应用链条中最基础也是最关键的一环。如果源头的数据本身就存在问题，那么后续所有的分析和解读都将是空中楼阁。然而，现实情况是，我们经常面临着各种各样的数据质量问题，比如传感器误差、传输过程中的损耗、甚至后期处理中的人为失误等等。我曾经在进行一项环境监测项目时，由于使用了几批可靠性较低的遥感数据，导致监测结果出现了较大的偏差，不得不重新进行数据收集和分析，浪费了大量的时间和资源。这本书的书名《正版 遥感数据可靠性分类方法研究》正好契合了我对这一问题的深度关注。我非常期待书中能够提供一套科学、系统、具有可操作性的“分类方法”，能够帮助我识别和评估不同类型遥感数据的可靠性。我希望书中能够详细阐述这些分类方法背后的理论依据，以及在实际应用中如何去落地执行。例如，是否会根据数据的物理特性、几何精度、辐射精度、以及时间序列的连续性等方面进行分类？这本书的出现，无疑是我在遥感数据应用领域的一大福音，我期待它能够为我提供解决数据可靠性难题的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

我一直对遥感技术在解决实际问题中的应用充满热情，但同时我也深知，数据质量是制约遥感技术应用效果的关键瓶颈。我曾经在进行一项城市规划项目时，由于使用了几批几何畸变较大、辐射校正不准确的遥感数据，导致在提取道路网络和建筑物轮廓时出现了明显的误差，这不仅影响了最终的分析结果，也给后续的规划工作带来了不必要的麻烦。这让我深刻地意识到，对遥感数据的可靠性进行系统性的评估和分类是多么的重要。我非常期待这本书能够为我提供一套科学、严谨、具有操作性的“遥感数据可靠性分类方法”。我希望书中能够详细阐述这些分类方法的理论依据，以及在实际应用中如何去落地执行，比如如何识别不同类型的误差，如何量化数据的可靠性，以及如何根据不同的应用需求选择和使用最可靠的数据。这本书的出现，对我来说，无疑是一份宝贵的财富，我期待它能够帮助我更好地理解和应用遥感数据，从而为我的研究和工作带来更高的效率和更准确的结果。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，遥感数据的质量评估，不仅仅是简单的“好”或“坏”的判断，而是一个复杂且多维度的过程。我曾经在不同的研究项目中使用过各种各样的遥感数据，也遇到过各种各样的数据问题。有时，我会发现同一个传感器在不同时期的影像质量差异很大；有时，我会发现同一区域在不同传感器上的表现也大相径庭。这让我深切体会到，仅仅依靠一些通用的数据处理软件或者经验性的判断是远远不够的。我急切地需要一套系统性的、有理论支撑的方法来指导我进行遥感数据的可靠性评估。这本书的名字，尤其是“分类方法研究”这几个字，让我眼前一亮。我非常好奇，书中是如何将如此复杂的数据质量问题进行“分类”的。是按照数据源进行分类，还是按照误差类型进行分类，亦或是按照应用场景进行分类？我期待书中能够提供一个清晰的逻辑框架，能够帮助我理解不同数据源、不同传感器、不同处理流程所带来的数据可靠性差异，并且能够为我提供一些量化的评估指标，让我能够更客观、更准确地对遥感数据进行质量判断。这本书的出现，对我而言，无疑是一个重要的知识补充和方法论的提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，就像在我一直以来模糊的遥感数据应用视野中注入了一束清晰的光。我一直对遥感数据的可靠性问题感到困惑，尤其是在一些关键的决策支持场景下，数据的准确性和可信度直接关系到项目成败。我曾经尝试过一些通用的数据质量评估方法，但总感觉不够系统，不够深入。当我翻开这本书，尤其是看到“张华”、“史文中”、“汪云甲”这些熟悉的名字时，内心的期待就瞬间被点燃了。我一直以来都非常钦佩这些在遥感领域深耕多年的专家学者，他们的研究成果往往能够直指问题的核心，并提供切实可行的解决方案。这本书的书名“正版 遥感数据可靠性分类方法研究”更是精准地击中了我的痛点，让我相信它能够为我解决实际工作中遇到的难题提供理论指导和方法论支持。我特别关注书中关于“分类方法”的部分，因为在我看来，遥感数据的可靠性并非一个简单的二元判断，而是需要根据不同的应用场景、数据类型以及潜在的误差来源进行细致的划分和评估，而“分类”恰恰是实现这种精细化评估的有效途径。我期待书中能够提供一套清晰、系统、易于理解的分类框架，并在此基础上，为每一类数据可靠性问题提出相应的识别、量化和处理方法。这本书的出现，无疑为我打开了一个新的研究视角，也为我解决实际问题提供了宝贵的参考。