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PIE遙感數(shù)字圖像處理專題實踐 版權(quán)信息
- ISBN：9787302676911
- 條形碼：9787302676911 ; 978-7-302-67691-1
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PIE遙感數(shù)字圖像處理專題實踐 本書特色
本書是在國產(chǎn)遙感數(shù)據(jù)處理和分析平臺PIE系列軟件用戶手冊和培訓(xùn)素材的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)分析了其他相關(guān)教材在內(nèi)容構(gòu)成、形式表達以及在教學(xué)、科研及行業(yè)應(yīng)用中所存在的實際問題。
PIE遙感數(shù)字圖像處理專題實踐 內(nèi)容簡介
"本書是在國產(chǎn)遙感數(shù)據(jù)處理和分析平臺PIE系列軟件用戶手冊和培訓(xùn)素材的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)分析了其他相關(guān)教材在內(nèi)容構(gòu)成、形式表達以及在教學(xué)、科研及行業(yè)應(yīng)用中所存在的實際問題，集合作者多年教學(xué)經(jīng)驗以及實踐經(jīng)驗編寫而成。通過結(jié)合理論基礎(chǔ)與實際案例，提供了一個系統(tǒng)的學(xué)習(xí)和應(yīng)用平臺。全書共包括五個專題，18個實驗，分別為農(nóng)業(yè)遙感（專題一）、植被遙感（專題二）、土地覆蓋與生態(tài)環(huán)境遙感（專題三）、城市與人居環(huán)境遙感（專題四）、水環(huán)境遙感（專題五）五個專題。專題一為農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)信息提取的基本方法，包括四種方法，統(tǒng)計模式識別、知識規(guī)則、智能計算、面向?qū)ο螅粚ｎ}二為植被定量參數(shù)的反演以及覆蓋程度的監(jiān)測，包括植被覆蓋度遙感監(jiān)測、植被葉片葉綠素反演、葉面積指數(shù)監(jiān)測、草原與沙漠化監(jiān)測；專題三為地表地物類型的識別以及生態(tài)環(huán)境監(jiān)測，包括生態(tài)環(huán)境質(zhì)量遙感監(jiān)測、土地覆蓋與生態(tài)環(huán)境遙感、近二十年長白山地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況評價、秸稈焚燒火點提取、濕地遙感監(jiān)測；專題四圍繞著城市這一目標(biāo)展開，包括城市熱島效應(yīng)評估、城市積雪覆蓋信息提取、城市不透水面提取；專題五包括水域分布信息的提取以及水環(huán)境參數(shù)的反演。每個專題都配備了典型的實驗練習(xí)數(shù)據(jù)，留給學(xué)生充分的自我發(fā)揮與開拓空間。 本書可作為高等院校遙感、地理信息科學(xué)、自然地理學(xué)、環(huán)境科學(xué)、測繪工程以及其他相關(guān)專業(yè)學(xué)生的參考教材，也可以作為科學(xué)研究、工程技術(shù)等科研人員的參考用書。 "
PIE遙感數(shù)字圖像處理專題實踐PIE遙感數(shù)字圖像處理專題實踐 前言
遙感技術(shù)，猶如洞悉地球的慧眼，以其無垠的范圍和前所未有的精度，揭示地表微妙變遷，太空俯瞰下，洞察一切自然法則與人類足跡，開啟地球奧秘之旅，展現(xiàn)無限探索可能。在當(dāng)今數(shù)字化浪潮中，遙感技術(shù)作為連接地球與數(shù)字世界的橋梁，應(yīng)用廣泛，覆蓋環(huán)境保護、城市規(guī)劃、農(nóng)業(yè)精細管理以及災(zāi)害快速響應(yīng)等多個關(guān)鍵領(lǐng)域。因此，掌握遙感數(shù)字圖像處理技術(shù)不僅是行業(yè)創(chuàng)新實踐的基石，為解決現(xiàn)實問題提供技術(shù)支撐和解決方案，更是引領(lǐng)未來發(fā)展的重要引擎，推動社會向更加智能化、精細化的方向發(fā)展。然而，隨著衛(wèi)星遙感精度躍升、計算機算力迅猛發(fā)展，遙感數(shù)據(jù)海量、多樣、實時特征日益凸顯，高效的分析處理方法亟須探索。
遙感圖像數(shù)據(jù)不僅規(guī)模龐大，而且具有多樣性和復(fù)雜性。正確地處理和分析遙感圖像數(shù)據(jù)，不僅需要掌握扎實的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，包括圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等，還依賴于高效的數(shù)據(jù)處理和分析工具。過去幾十年間，國外軟件
PIE遙感數(shù)字圖像處理專題實踐 目錄
專題一農(nóng) 業(yè) 遙 感
實驗1基于統(tǒng)計模式識別的遙感圖像分類
1.1實驗要求
1.2實驗?zāi)繕?biāo)
1.3實驗軟件
1.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
1.4.1實驗數(shù)據(jù)
1.4.2實驗區(qū)域
1.5實驗原理
1.6實驗步驟
1.6.1監(jiān)督分類
1.6.2非監(jiān)督分類
1.6.3專題制圖
實驗2基于知識規(guī)則的遙感影像分類
2.1實驗要求
2.2實驗?zāi)繕?biāo)
2.3實驗軟件
2.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
2.4.1實驗數(shù)據(jù)
2.4.2實驗區(qū)域
2.5實驗原理
2.6實驗步驟
2.6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.6.2基于閾值的決策樹分類
2.6.3農(nóng)作物面積統(tǒng)計
2.6.4專題制圖
實驗3基于智能計算的遙感影像分類
3.1實驗要求
3.2實驗?zāi)繕?biāo)
3.3實驗軟件
3.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
3.4.1實驗數(shù)據(jù)
3.4.2實驗區(qū)域
3.5實驗原理
3.6實驗步驟
3.6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.6.2紋理特征提取
3.6.3農(nóng)作物信息提取
3.6.4農(nóng)作物面積統(tǒng)計
3.6.5專題制圖
實驗4面向?qū)ο蟮倪b感影像分類
4.1實驗要求
4.2實驗?zāi)繕?biāo)
4.3實驗軟件
4.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
4.4.1實驗數(shù)據(jù)
4.4.2實驗區(qū)域
4.5實驗原理
4.6實驗步驟
4.6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.6.2創(chuàng)建多尺度分割向?qū)?br />4.6.3圖像分割
4.6.4分類預(yù)處理
4.6.5農(nóng)作物信息提取
4.6.6分類后處理
4.6.7專題制圖
專題二植 被 遙 感
實驗5植被覆蓋度遙感監(jiān)測
5.1實驗要求
5.2實驗?zāi)繕?biāo)
5.3實驗軟件
5.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
5.4.1實驗數(shù)據(jù)
5.4.2實驗區(qū)域
5.5實驗原理
5.6實驗步驟
5.6.1波段合成
5.6.2輻射定標(biāo)
5.6.3大氣校正
5.6.4圖像裁剪
5.6.5NDVI計算
5.6.6NDVI掩膜提取
5.6.7應(yīng)用掩膜
5.6.8直方圖統(tǒng)計
5.6.9植被覆蓋度反演
5.6.10植被覆蓋度變化監(jiān)測
5.6.11專題制圖
實驗6植被葉片葉綠素反演
6.1實驗要求
6.2實驗?zāi)繕?biāo)
6.3實驗軟件
6.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
6.4.1實驗數(shù)據(jù)
6.4.2實驗區(qū)域
6.5實驗原理
6.6實驗步驟
6.6.1基于RVI模型反演
6.6.2基于NDVI模型反演
實驗7葉面積指數(shù)監(jiān)測
7.1實驗要求
7.2實驗?zāi)繕?biāo)
7.3實驗軟件
7.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
7.4.1實驗數(shù)據(jù)
7.4.2實驗區(qū)域
7.5實驗原理
7.6實驗步驟
7.6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
7.6.2植被指數(shù)計算
7.6.3LAI反演
7.6.4專題制圖
實驗8基于遙感的草原與沙漠化監(jiān)測
8.1實驗要求
8.2實驗?zāi)繕?biāo)
8.3實驗軟件
8.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
8.4.1實驗數(shù)據(jù)
8.4.2實驗區(qū)域
8.5實驗原理
8.6實驗步驟
8.6.1計算歸一化植被指數(shù)
8.6.2像元二分法計算植被覆蓋度
8.6.3提取并顯示2023年8月草原空間分布信息
8.6.42017—2023年草原變化監(jiān)測
8.6.5專題制圖
專題三土地覆蓋與生態(tài)環(huán)境遙感
實驗9生態(tài)環(huán)境質(zhì)量遙感監(jiān)測
9.1實驗要求
9.2實驗?zāi)繕?biāo)
9.3實驗軟件
9.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
9.4.1實驗數(shù)據(jù)
9.4.2實驗區(qū)域
9.5實驗原理
9.5.1指標(biāo)運算
9.5.2構(gòu)建遙感生態(tài)指數(shù)
9.6實驗步驟
9.6.1指標(biāo)運算
9.6.2歸一化處理
9.6.3專題制圖
實驗10土地覆蓋與生態(tài)環(huán)境遙感
10.1實驗要求
10.2實驗?zāi)繕?biāo)
10.3實驗軟件
10.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
10.4.1實驗數(shù)據(jù)
10.4.2實驗區(qū)域
10.5實驗原理
10.6實驗步驟
10.6.1圖像預(yù)處理
10.6.2土地覆蓋分類
10.6.3分類后處理
10.6.4專題制圖
實驗11秸稈焚燒火點提取
11.1實驗要求
11.2實驗?zāi)繕?biāo)
11.3實驗軟件
11.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
11.4.1實驗數(shù)據(jù)
11.4.2實驗區(qū)域
11.5實驗原理
11.6實驗步驟
11.6.1圖像預(yù)處理
11.6.2監(jiān)督分類
11.6.3分類后處理
11.6.4提取耕地
11.6.5提取火點
11.6.6專題制圖
實驗12近20年長白山地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況評價
12.1實驗要求
12.2實驗?zāi)繕?biāo)
12.3實驗軟件
12.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
12.4.1實驗數(shù)據(jù)
12.4.2實驗區(qū)域
12.5實驗原理
12.5.1監(jiān)督分類原理
12.5.2土地利用轉(zhuǎn)移矩陣及景觀格局原理介紹
12.5.3EI評價指標(biāo)模型的構(gòu)建
12.6實驗步驟
12.6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
12.6.2生態(tài)環(huán)境狀況評價指標(biāo)計算
12.6.3生態(tài)環(huán)境狀況指數(shù)計算及分級
12.6.4生態(tài)環(huán)境狀況分析
實驗13濕地實驗
13.1實驗要求
13.2實驗?zāi)繕?biāo)
13.3實驗軟件
13.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
13.4.1實驗數(shù)據(jù)
13.4.2實驗區(qū)域
13.5實驗原理
13.6實驗步驟
13.6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
13.6.2計算特征值
13.6.3濕地信息提取
13.6.4濕地面積統(tǒng)計
13.6.5專題制圖
專題四城市與人居環(huán)境遙感
實驗14城市熱島效應(yīng)評估
14.1實驗要求
14.2實驗?zāi)繕?biāo)
14.3實驗軟件
14.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
14.4.1實驗數(shù)據(jù)
14.4.2實驗區(qū)域
14.5實驗原理
14.6實驗步驟
14.6.1反演流程圖
14.6.2遙感影像預(yù)處理
14.6.3大氣校正
14.6.4NDVI計算
14.6.5地表比輻射率計算
14.6.6同溫度下黑體輻射亮度計算
14.6.7地表溫度反演
14.6.8專題制圖
實驗15積雪覆蓋信息提取
15.1實驗要求
15.2實驗?zāi)繕?biāo)
15.3實驗軟件
15.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
15.4.1實驗數(shù)據(jù)
15.4.2實驗區(qū)域
15.5實驗原理
15.5.1歸一化差異雪蓋指數(shù)
15.5.2歸一化差異水體指數(shù)
15.6實驗步驟
15.6.1數(shù)據(jù)導(dǎo)入與預(yù)處理
15.6.2波段運算
15.6.3掩膜處理
15.6.4研究區(qū)積雪提取
15.6.5專題制圖
實驗16城市不透水面的解譯
16.1實驗要求
16.2實驗?zāi)繕?biāo)
16.3實驗軟件
16.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
16.4.1實驗數(shù)據(jù)
16.4.2實驗區(qū)域
16.5實驗原理
16.6實驗步驟
16.6.1主成分分析
16.6.2*大似然分類
16.6.3建筑指數(shù)法
16.6.4專題制圖
實驗17植被指數(shù)類型的干旱遙感監(jiān)測
17.1實驗要求
17.2實驗?zāi)繕?biāo)
17.3實驗軟件
17.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
17.4.1實驗數(shù)據(jù)
17.4.2實驗區(qū)域
17.5實驗原理
17.6實驗步驟
17.6.1NDVI計算
17.6.2LST計算
17.6.3干旱指數(shù)計算
17.6.4干旱指數(shù)分級
專題五水環(huán)境遙感
實驗18水域分布遙感提取
18.1實驗要求
18.2實驗?zāi)繕?biāo)
18.3實驗軟件
18.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
18.4.1實驗數(shù)據(jù)
18.4.2實驗區(qū)域
18.5實驗原理
18.5.1魔術(shù)棒
18.5.2水體指數(shù)法
18.5.3一鍵提取功能
18.6實驗步驟
18.6.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
18.6.2魔術(shù)棒提取
18.6.3水體指數(shù)法提取水體
18.6.4水體提取功能提取水體
18.6.5水域面積統(tǒng)計
18.6.6專題制圖
實驗19水環(huán)境參數(shù)反演
19.1實驗要求
19.2實驗?zāi)繕?biāo)
19.3實驗軟件
19.4實驗區(qū)域與數(shù)據(jù)
19.4.1實驗數(shù)據(jù)
19.4.2實驗區(qū)域
19.5實驗原理
19.6實驗步驟
19.6.1數(shù)據(jù)的預(yù)處理
19.6.2基于波段運算的水環(huán)境參數(shù)反演
19.6.3制作水環(huán)境參數(shù)空間分布專題圖
19.6.4專題制圖
參考文獻
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PIE遙感數(shù)字圖像處理專題實踐 作者簡介
姜海玲,北京大學(xué)工學(xué)博士，吉林省遙感學(xué)會常務(wù)理事，主要從事高光譜遙感基礎(chǔ)理論及農(nóng)業(yè)應(yīng)用的研究。構(gòu)建了全生育期玉米理化參量反演的高光譜智能觀測模式，為高光譜智能觀測模式下的硬件調(diào)整和優(yōu)化提供技術(shù)支撐；系統(tǒng)研究了農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)時空演變，為農(nóng)作物布局優(yōu)化、農(nóng)業(yè)調(diào)控措施優(yōu)化提供基礎(chǔ)依據(jù)。
近5年主持國家自然科學(xué)基金、協(xié)同育人項目、吉林省科技廳、教育廳項目等10余項；發(fā)表學(xué)術(shù)論文30余篇；授權(quán)實用新型專利2件，軟件著作權(quán)登記10余項；參與編寫學(xué)術(shù)專著5部。
承擔(dān)研究生課程3門，本科生課程4門。獲得學(xué)位與研究生教育發(fā)展中心2023年主題案例；主講的《高光譜遙感》課程獲吉林省研究生課程思政示范課程；獲批吉林省高等教育教學(xué)改革研究課題；本科生《遙感數(shù)字圖像處理》課程思政教學(xué)案例在 2023 年 吉林省高校課程思政教學(xué)案例評審活動中被評為“典范案例”。
指導(dǎo)學(xué)生參加大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃項目國家級2項、省級4項；指導(dǎo)學(xué)生參加學(xué)科專業(yè)競賽近10項。
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