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出版社： 科学出版社

ISBN：9787030534958

商品编码：29941621891

包装：平装

出版时间：2018-04-01

图书基本信息
图书名称	光学卫星信号处理与增强
作者	(加)钱神恩著；王建宇译
定价	198.00元
出版社	科学出版社
ISBN	9787030534958
出版日期	2018-04-01
字数
页码	436
版次	31
装帧	平装
开本
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书全面介绍了近年来发展起来的光学卫星信号处理和增强的方法与算法，内容覆盖星载光学传感器的基本知识、卫星数据生成方法、光学卫星图像品质评估指标、星上数据压缩和数据定标方法。为了更好地进行图像信息增强和开发应用，还介绍了降低数据的噪声、提高信噪比和增强空间分辨率等改善光学卫星图像数据质量的方法及使用这些数据的技术。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

《预售 光学卫星信号处理与增强 科学出版社》图书简介 一、 核心主题与目标读者 本书紧密围绕“光学卫星信号处理与增强”这一前沿科学与工程交叉领域，旨在系统性地阐述光学卫星遥感信号从获取、传输到应用的全过程中的关键技术、理论方法与前沿进展。本书内容聚焦于如何有效地从原始光学卫星数据中提取有价值信息，并在此基础上，通过各种信号处理与增强技术，提升数据的质量、信噪比、空间分辨率、光谱分辨率以及信息提取的精度和效率。 本书的目标读者群广泛，主要包括： 高等院校相关专业的师生： 如遥感科学与技术、测绘工程、空间科学、电子工程、计算机科学与技术、光学工程、地理信息科学等专业的本科生、研究生及相关领域的教师。本书可作为教材、参考书或学术研究的起点。 科研院所的研究人员： 从事光学遥感、信号处理、图像处理、模式识别、机器学习、地球科学、环境科学、军事应用、灾害监测等领域的研究人员，本书将为其提供深入的理论指导和实用的技术参考。 相关行业的从业人员： 在测绘、国土资源管理、环境保护、农业监测、城市规划、海洋科学、气象预报、公共安全、国防军事等领域，需要应用光学卫星遥感数据进行决策分析和业务支撑的工程师、技术人员和项目管理者。 对光学卫星技术感兴趣的爱好者： 任何对太空探索、遥感技术及其应用前景抱有浓厚兴趣的公众，本书将以严谨的科学态度和清晰的逻辑，带您领略光学卫星信号处理的奥秘。 二、 内容框架与章节概览 本书的内容组织遵循从基础理论到具体技术，再到应用实践的逻辑脉络，力求全面、深入且结构清晰。 第一部分：光学卫星遥感基础与信号特性 第一章：光学卫星遥感系统概述 详细介绍光学卫星遥感的原理、发展历程、在现代科学和国民经济中的重要地位。 梳理不同类型光学卫星（如全色、多光谱、高光谱、成像光谱仪等）的特点、载荷组成与工作模式。 阐述光学卫星信号的形成机制、传播路径及其在传输过程中可能遇到的干扰与失真。 探讨光学卫星遥感数据的典型应用领域，为后续信号处理技术的引入奠定基础。 第二章：光学卫星信号的数学模型与统计特性 建立光学卫星信号的通用数学模型，分析其作为随机信号或确定性信号的特征。 深入研究光学卫星信号的统计特性，包括其概率密度函数、均值、方差、自相关函数、功率谱密度等。 分析不同噪声源（如传感器噪声、大气扰动、电子干扰等）对信号统计特性的影响。 介绍常用信号描述与分析的数学工具，为信号处理奠定理论基础。 第三章：光学卫星遥感数据的预处理流程 详细介绍光学卫星数据获取后的初步处理步骤，包括辐射定标、几何校正（包括地形校正、正射校正等）、大气校正等。 分析这些预处理步骤的科学原理、关键技术和影响因素。 探讨不同卫星平台和传感器数据预处理的共性与差异。 强调预处理对后续信号处理与增强效果的关键作用。 第二部分：光学卫星信号处理技术 第四章：噪声抑制与信号去噪技术 系统梳理光学卫星信号中常见的噪声类型及其来源。 深入介绍各种经典的信号去噪算法，如： 空间域滤波： 均值滤波、中值滤波、高斯滤波、高频滤波、拉普拉斯滤波等。 变换域滤波： 小波变换去噪、傅里叶变换去噪、DCT变换去噪等。 模型基去噪： 基于信号模型假设的去噪方法。 机器学习与深度学习去噪： 利用CNNs、Autoencoders等神经网络模型进行去噪。 分析不同去噪算法的优缺点、适用场景及其对信号特征的影响。 探讨客观评价去噪效果的指标。 第五章：信号增强与特征提取技术 对比度增强： 直方图均衡化、自适应直方图均衡化（CLAHE）、伽马校正等。 锐化与边缘检测： Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian算子，Canny边缘检测算法，Unsharp Masking等。 光谱增强： 针对多光谱与高光谱数据，介绍差值比值法、主成分分析（PCA）、最小噪声分离（MNF）等用于突出特定地物光谱特征的技术。 纹理分析与增强： 灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等纹理特征提取与分析方法。 形态学处理： 膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等，用于去除噪声、连接断裂的线状目标、分离粘连目标等。 第六章：分辨率增强与超分辨率技术 全色锐化（Pansharpening）： 详细介绍多种经典的 and 现代全色锐化算法，如 IHS（Intensity-Hue-Saturation）、PCA、Brovey、WM-P、currentComponent decomposition (MCD) 等，分析其原理、特点和适用性。 多光谱与高光谱分辨率增强： 介绍基于图像融合、插值、字典学习、深度学习的超分辨率重建技术，提高空间或光谱分辨率。 探讨分辨率增强对后续信息提取任务的实际意义。 第七章：信号降质补偿与畸变校正 研究由于大气湍流、传感器畸变、姿态变化等引起的信号降质现象。 介绍图像复原技术，如维纳滤波、盲去卷积等。 探讨几何畸变的精确校正方法，包括基于地面控制点（GCPs）和无GCPs的方法。 分析大气光学厚度（AOD）估算与反演在信号补偿中的作用。 第三部分：光学卫星信号处理的先进方法与应用 第八章：机器学习与深度学习在信号处理中的应用 监督学习： 支持向量机（SVM）、随机森林、卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）等在信号分类、目标检测、特征提取中的应用。 无监督学习： K-means聚类、Isodata、自组织映射（SOM）等在数据划分、异常检测中的应用。 深度学习模型： U-Net、SegNet等在语义分割、图像修复中的应用。 迁移学习与域自适应： 如何利用预训练模型解决光学卫星信号处理中的小样本问题。 第九章：高光谱与多时相光学卫星信号分析 高光谱数据： 针对高光谱数据量大、维度高的特点，介绍降维技术（如PCA、MNF、 bağımsız bileşen analizi (ICA)）、光谱混合分析（SMA）、光谱匹配等。 多时相数据： 介绍多时相光学卫星数据的时间序列分析方法，如变化检测、地物动态监测、植被指数变化分析等。 探讨不同光谱段（可见光、近红外、短波红外等）的信号特性及其处理策略。 第十章：面向特定应用的信号处理与增强 城市遥感： 城市建筑提取、道路网络分析、城市热岛效应监测中的信号处理。 农业遥感： 作物长势监测、病虫害识别、产量预测中的光谱与纹理分析。 环境监测： 污染源识别、水体质量评估、土壤侵蚀监测中的信号增强。 地质与矿产勘探： 矿物成分识别、地质构造分析中的光谱特征提取。 灾害监测与评估： 地震、洪涝、滑坡、火灾等灾害发生后的快速信息提取与变化监测。 军事与安全应用： 目标识别、地形分析、侦察与监视中的信号处理。 第十一章：数据融合与协同处理 多源数据融合： 介绍光学卫星数据与SAR、Lidar、地面传感器等数据的融合方法，提升信息精度与可靠性。 时空数据融合： 结合不同时间、不同分辨率的遥感数据，生成更高时空分辨率的遥感产品。 探讨数据融合的技术挑战与未来发展方向。 第四部分：发展趋势与展望 第十二章：光学卫星信号处理与增强的未来展望 总结当前研究的亮点与不足。 预测光学卫星信号处理在人工智能、大数据、云计算等技术融合下的发展趋势。 探讨实时、智能、自主的信号处理系统在未来光学卫星遥感中的应用前景。 分析小型化、低成本、高集成度卫星平台对信号处理技术提出的新要求。 展望光学卫星遥感在智慧地球、数字孪生等宏大愿景中的角色。 三、 内容特色与创新之处 本书内容丰富，结构严谨，理论与实践相结合，具有以下鲜明特色： 系统性强： 覆盖了光学卫星信号处理与增强的各个环节，从基础理论到前沿技术，形成完整的知识体系。 全面性广： 涵盖了从经典的信号处理算法到最新的机器学习、深度学习方法，以及针对不同应用领域的特有问题。 理论与实践并重： 在讲解理论的同时，穿插了大量的实际案例和应用场景分析，帮助读者理解技术的实际价值。 前沿性突出： 关注行业最新发展动态，重点介绍了人工智能、大数据等新兴技术在光学卫星信号处理中的应用。 数学工具严谨： 采用严谨的数学语言和模型来阐述信号处理原理，确保了科学的严谨性。 图文并茂： 包含丰富的示意图、流程图、对比图和实验结果图，增强了可读性和理解性。 语言通俗易懂： 在保证科学性的前提下，力求语言清晰、逻辑流畅，便于不同背景的读者理解。 四、 结语 《预售 光学卫星信号处理与增强》是科学出版社倾力打造的一部关于光学卫星信号处理与增强领域的权威性专著。本书汇集了众多行业专家和学者的智慧结晶，旨在为广大科研人员、工程技术人员和高等院校师生提供一个全面、深入、前沿的学习和研究平台。通过阅读本书，读者将能够深刻理解光学卫星信号的内在规律，掌握各类先进的信号处理与增强技术，并将其灵活应用于解决实际问题，从而推动光学卫星遥感技术的进步与应用。本书的出版，将为我国在空间科学、地球观测、信息技术等领域的发展贡献重要力量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引眼球，那种深邃的蓝色背景，点缀着微小的星辰，中间是醒目的“光学卫星信号处理与增强”几个大字，透露出一种科技的神秘感。我一直对卫星技术和光学成像充满好奇，尤其是看到“预售”二字，更是激起了我想要第一时间一探究竟的冲动。虽然我并不是这个领域的专业人士，但我相信科学出版社出版的书籍，在内容上一定有着扎实的学术基础和严谨的态度。我特别期待书中能够详细介绍光学卫星是如何工作的，它的成像原理是什么，以及那些所谓的“信号处理与增强”究竟是如何实现的。我设想，书中可能会涉及一些复杂的数学公式和算法，但我也希望它能用通俗易懂的方式来解释这些概念，让像我这样的普通读者也能有所收获。比如，它会讲解如何从模糊的图像中提取出清晰的信息吗？如何克服大气干扰、噪声污染等问题？我对书中可能包含的案例分析也很感兴趣，如果能看到一些实际应用的光学卫星图像，并了解它们是如何被处理和改进的，那将是多么令人兴奋的事情！这本书的出现，无疑满足了我对遥感技术和光学信号处理领域的一份探索欲，我迫不及待地想翻开它，去领略其中的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题《预售 光学卫星信号处理与增强》让我立刻联想到高科技的精密操作。我推测，这本书的核心内容应该会围绕着光学卫星接收到的原始信号，以及如何对其进行一系列的优化和提升，以获得更准确、更有用的信息。我特别好奇“信号处理”的具体含义，它是否包含了对信号的滤波、去噪、校正等操作？例如，当卫星信号受到大气扰动、仪器误差等因素影响时，书中会介绍如何通过数学模型和算法来还原真实的地理信息吗？而“增强”部分，则更让我充满想象。这是否意味着会对图像进行锐化、对比度调整，甚至是通过多光谱融合来提取肉眼无法识别的信息？我期待书中能够提供一些具体的案例，比如如何处理高分辨率的遥感影像，用于城市规划、农业监测，或者灾害评估。这本书是否会讨论到数据压缩、传输效率优化等问题，以确保海量卫星数据能够被有效利用？我深信，一本由科学出版社出版的书籍，在专业性和严谨性上都有保障，它应该能够为我们揭示光学卫星信号处理与增强的奥秘，并展现其在现代社会中的重要应用价值。

评分☆☆☆☆☆

对于一本以“预售”形式推出的专业书籍，我首先关注的是它所涵盖的知识深度和前沿性。我推测《光学卫星信号处理与增强》这本书，必然会深入探讨光学卫星在数据采集、传输、存储以及最终成像过程中的种种挑战。尤其是在“信号处理与增强”这个主题上，我设想它会详细解析各种降噪算法、去模糊技术、对比度增强、色彩校正等方法。或许还会介绍一些先进的机器学习或深度学习技术在图像识别和信息提取方面的应用，比如如何利用AI来自动识别地物、监测环境变化，甚至预测自然灾害。我尤其好奇书中是否会涉及时空融合技术，即如何将同一区域不同时间获取的卫星图像进行整合，以获得更丰富、更动态的信息。另外，对于“光学卫星”的界定，是泛指所有利用可见光或近红外波段成像的卫星，还是特指某些特定类型的卫星，书中是否会有清晰的界定和区分？这本书的出现，对于希望深入了解卫星遥感数据价值的行业人士，以及对前沿科技感兴趣的研究者来说，都具有重要的参考意义。它能否成为一本能够指导实践、启发创新的工具书，是我最为期待的。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对太空探索和遥感技术有着浓厚兴趣的普通读者，我一直被光学卫星的神奇能力所吸引。当我知道《光学卫星信号处理与增强》这本书即将出版时，我感到非常兴奋。我希望这本书能够以一种引人入胜的方式，向我展示光学卫星是如何捕捉地球的每一个细节的。我梦想着书中能够详细解释，那些我们在新闻里看到的精美卫星图片，背后经历了怎样的“魔法”。“信号处理”听起来有点专业，但我希望它能像一个侦探破案一样，教我如何从杂乱的信号中找出真相。而“增强”则让我联想到给照片“美颜”，我想知道科学家们是如何让模糊的图像变得清晰，让色彩更鲜艳，从而更好地理解地球的面貌。这本书会不会包含一些关于大气层对光学信号的影响，以及如何克服这些影响的技术？我是否能从中了解到，科学家们是如何利用这些技术来监测气候变化、研究地质构造，甚至是协助搜救行动的？我期待着这本书能为我打开一扇通往光学卫星世界的大门，让我能够以更深的理解去欣赏那些来自太空的眼睛。

评分☆☆☆☆☆

看到“科学出版社”这几个字，我脑海中立刻浮现出严谨、权威的形象，这大大增强了我对这本书的信心。我猜想，《光学卫星信号处理与增强》这本书，可能会从光学卫星的基本原理讲起，比如它的轨道设计、传感器类型、工作模式等。然后，逐步深入到信号处理的核心环节。我期待书中能够详细介绍常用的信号处理技术，例如傅里叶变换、小波变换等在图像去噪和特征提取中的应用。对于“增强”部分，我设想它会涵盖图像复原、超分辨率重建、纹理分析等内容。这本书能否为我们揭示如何从原始的、可能充满噪声的卫星影像中，挖掘出有价值的信息，并将其转化为可读性、可用性更强的结果，是我非常感兴趣的一点。我希望书中能够提供一些具体的算法流程和实例，让我们能够理解这些处理过程是如何一步步完成的。如果书中还能涉及到一些行业标准的制定，或者对不同处理方法的优劣进行对比分析，那将更具指导意义。这本书的出版，势必会为光学卫星信号处理领域的研究者和从业者，提供一个系统、全面的知识框架。