LY/T 1662.3-2008 数字林业标准与规范 第3部分：卫星遥感影像数据标准 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 艺建联图书专营店

出版社： 中国标准出版社

ISBN：155066218793

商品编码：1042191802

开本：16开

正文语种：中文

图书名称：LY/T1662.3-2008数字林业标准与规范 第3部分：卫星遥感影像数据标准
标准编号：LY/T1662.3-2008
标准价格：18元
标准状态： 现行
出版社：中国标准出版社
丛书名：中华人民共和国行业标准
开本：16开

标准简介：
在林业应用领域，卫星遥感影像数据按空间分辨率可分为三类，即

《遥感影像处理与应用技术》 内容简介 本书全面深入地探讨了遥感影像处理与应用的技术体系，旨在为读者提供一套系统、实用、前沿的学习与实践指南。全书结构清晰，逻辑严谨，涵盖了从基础理论到高级应用的各个层面，内容详实，理论与实践相结合，力求使读者在掌握遥感影像处理核心技能的同时，能够灵活运用这些技术解决实际问题。 第一部分 遥感影像基础理论与数据获取 本部分是理解遥感影像处理的前提。首先，我们将回顾遥感的基本原理，包括电磁波谱、遥感平台（卫星、航空器、无人机等）的类型、传感器的成像机制及其对数据质量的影响。重点介绍不同类型传感器的特点，如多光谱、高光谱、全色、雷达（SAR）等，并阐述其各自适用的应用领域。 接着，详细讲解各类遥感影像数据的获取途径、数据格式（如GeoTIFF、HDF、NetCDF等）及其元数据的理解。我们将深入分析影像的空间分辨率、光谱分辨率、时间分辨率和辐射分辨率的概念，并探讨它们如何影响影像的判读和分析。此外，还将介绍常用的遥感数据服务平台（如USGS EarthExplorer、ESA Copernicus Hub、中国资源卫星应用中心等）的使用方法，以及如何根据研究需求选择和下载合适的数据。 第二部分 遥感影像预处理技术 预处理是遥感影像处理中最关键的步骤之一，直接关系到后续分析的准确性。本部分将详尽介绍各种常用的预处理方法。 辐射定标与大气校正： 讲解如何将原始影像的 DN 值转换为具有物理意义的大气顶亮度和反射率，以及如何通过各种模型（如 FLAASH, QUAC, ATCOR, MODTRAN 等）去除大气散射、吸收等效应的影响，使影像数据具有可比性。 几何校正： 深入分析几何畸变产生的原因（如传感器畸变、平台姿态、地球曲率等），并详细介绍不同几何校正方法，包括辐射几何校正（无地面控制点）、有地面控制点几何校正（多项式模型、投影变换、RPC 模型等）以及地形校正（DEM 的应用）。 影像增强： 介绍多种增强技术，如对比度拉伸（线性、非线性、直方图均衡化）、空间滤波（平滑、锐化）、影像融合（如 IHS 融合、PCA 融合、小波融合等）等，旨在提高影像的视觉质量，突出地物特征，便于人眼判读。 噪声去除： 讲解不同类型的影像噪声（如椒盐噪声、高斯噪声等）的来源，并介绍多种滤波算法（如中值滤波、均值滤波、高斯滤波、Lee 滤波、Frost 滤波等）以有效去除噪声，改善影像质量。 第三部分 遥感影像分类与信息提取 本部分聚焦于如何从遥感影像中提取有用的地理信息，这是遥感应用的核心价值所在。 监督分类： 详细讲解监督分类的原理，包括训练样本的选取、分类器（如最大似然法、最小距离法、马氏距离法、支持向量机 SVM、随机森林 RF、神经网络 NN 等）的工作机制。重点介绍如何科学地选择和构建训练样本，以及如何评估分类结果的精度。 非监督分类： 阐述非监督分类（如 ISODATA, K-Means 等）的原理，即在无需预先定义类别的情况下，根据影像像素的光谱特征进行聚类。分析其适用场景和局限性。 面向对象分类（OBIA）： 介绍面向对象分类方法，强调其将影像分割成具有相似属性的对象，并基于对象的特征进行分类的优势，尤其适用于高分辨率影像。 影像变化检测： 阐述变化检测的基本原理，介绍多种变化检测方法，如图像代数法、变化向量分析（CVA）、主成分分析（PCA）结合变化检测、监督分类结合变化检测、面向对象变化检测等，并讨论如何分析变化的时间、类型和幅度。 特征提取与量测： 讲解如何提取影像中的各种地物特征，如植被指数（NDVI, EVI, SAVI 等）、地表温度（LST）、建筑物轮廓、道路网络等，并介绍相关的量测工具与方法。 第四部分 高级遥感影像处理技术与前沿应用 本部分将深入探讨更高级的遥感影像处理技术，并结合当前的热点应用领域进行阐述。 高光谱影像处理： 详细介绍高光谱影像的特点、数据预处理（如去相关、吸收特征提取等）、分类技术（如光谱角度映射 SAM, 纯像元分解 PPF, 混合像元分解 HYY, 机器学习方法等）以及在高光谱条件下进行的矿物填图、环境监测等应用。 合成孔径雷达（SAR）影像处理： 讲解 SAR 影像的基本原理、特点（如全天候、全天时成像），以及 SAR 影像的预处理（如斑点噪声去除、辐射定标、多视处理、地形校正）。深入介绍 SAR 干涉（InSAR）技术在地形测绘、形变监测（如地壳形变、滑坡监测、建筑物沉降）中的应用，以及极化 SAR 数据的处理与应用。 遥感影像融合技术： 拓展介绍各种先进的影像融合技术，包括多传感器融合（如全色与多光谱融合、可见光与 SAR 融合）、多时相融合等，以及这些融合技术在提高空间分辨率、光谱信息增强和信息提取方面的作用。 深度学习在遥感影像分析中的应用： 介绍卷积神经网络（CNN）等深度学习模型在遥感影像分类、目标检测、语义分割、变化检测等任务中的最新进展和应用案例。重点讲解如何构建和训练适用于遥感数据的深度学习模型。 三维重建与倾斜摄影： 介绍基于遥感影像（尤其是无人机倾斜摄影）进行城市三维模型重建的技术原理、数据处理流程以及在城市规划、测绘、旅游等领域的应用。 第五部分 遥感影像应用案例分析 本部分将通过一系列典型应用案例，生动展示遥感影像处理技术的实际应用价值。 土地利用/土地覆盖（LULC）变化监测与分析： 以大尺度区域为例，展示如何利用多时相遥感影像进行 LULC 变化监测，并分析其驱动因素和生态环境影响。 城市热岛效应监测与研究： 利用地表温度反演技术，对城市热岛效应进行定量分析，并探讨其空间格局与成因。 农业资源监测与管理： 介绍如何利用植被指数、产量模型等遥感技术，对农作物长势进行监测，估算产量，并辅助精准农业管理。 水体资源监测与管理： 展示遥感在水体提取、水质监测（如叶绿素 a、悬浮物浓度）、洪涝灾害监测中的应用。 地质灾害监测与预警： 介绍 SAR InSAR 技术在识别和监测滑坡、地面沉降等形变灾害中的作用。 林业资源调查与管理： 结合森林覆盖率估算、森林类型识别、森林病虫害监测等案例，说明遥感在林业管理中的重要性。 第六部分 遥感软件工具与平台介绍 为了帮助读者更好地实践，本部分将介绍常用的遥感影像处理软件和平台，包括但不限于： 商业软件： ERDAS IMAGINE, ENVI, ArcGIS (Spatial Analyst, Image Analyst, Remote Sensing), PCI Geomatica 等。 开源软件： QGIS (配合插件), GRASS GIS, GDAL/OGR, SNAP (Sentinel Application Platform), Orfeo Toolbox (OTB) 等。 编程接口与库： Python (Rasterio, GDAL, Scikit-image, TensorFlow, PyTorch), R (raster, rgdal) 等。 本书力求语言通俗易懂，逻辑清晰，图文并茂，并辅以大量实例和操作演示，适合高等院校相关专业学生、科研人员、遥感技术工程师、地理信息系统（GIS）从业人员以及对遥感技术感兴趣的读者阅读。通过学习本书，读者将能够熟练掌握遥感影像处理的各项技术，并将其有效地应用于解决实际问题，推动相关领域的研究与发展。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，初次翻阅这类技术规范类书籍时，难免会感到有些枯燥和晦涩，毕竟它不是一本通俗读物。然而，这本书在试图解释那些复杂的专业名词和流程时，似乎运用了大量的图表和流程图，这对理解抽象的概念大有裨益。我特别留意了其中关于“影像质量控制指标体系”的那一部分，那些图示帮助我快速定位了需要重点关注的质量阈值。这说明编写团队在内容组织上是极具同理心的，他们深知技术人员更喜欢“看图说话”而非大段文字堆砌。这种将复杂性转化为易于理解的视觉辅助材料的做法，极大地降低了学习和应用标准的门槛。

评分☆☆☆☆☆

我最近一直在研究几个关于林业资源监测的跨部门协作项目，迫切需要一套统一、明确的术语和数据交换规范来打通信息孤岛。这本书的出现，恰好填补了这方面的空白。它的章节结构逻辑性极强，从宏观的概念定义到微观的数据编码要求，层层递进，使得即便是初次接触该领域标准的读者，也能循序渐进地理解其核心框架。特别是其中关于“数据一致性校验”和“元数据完整性”的论述，条理清晰，提供了非常实用的操作指导，这比那些只停留在理论层面的参考资料要高明得多。我发现，一旦掌握了书中所述的原则，我们在撰写内部技术文档时，效率和准确性都有了显著的提升，真正起到了“规范”的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和印刷质量相当不错，纸张的触感也很舒服，拿在手里很有分量，感觉像是经过精心打磨的专业工具书。封面设计简洁大气，标准的行业规范格式，让人一眼就能看出其严肃性和权威性。内页的排版布局清晰合理，字体大小适中，即使是长时间阅读也不会感到眼睛疲劳。更让我惊喜的是，附带的光盘（如果有的线索指向这个）或者在线资源的访问指南非常明确，这对于需要经常查阅标准细节的专业人士来说无疑是极大的便利。整体来看，这本书的物质载体完全匹配了其内容应有的专业水准，绝对是图书馆或办公室书架上值得拥有的实体收藏品。这不仅仅是一本书，更像是一套严谨的工业流程的物理体现，体现了出版社对技术规范类出版物的尊重和投入。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值绝不仅仅在于罗列了那些密密麻麻的技术参数和代码。更深层次的意义在于，它构建了一套林业信息化的“通用语言”。在实际工作中，不同地区、不同单位使用的遥感设备和处理软件千差万别，导致数据成果的互操作性极差。我期待这本书能在这些方面提供强有力的支撑——比如，它如何指导我们处理不同分辨率、不同成像时间段的影像数据，确保它们能被同一个标准下的分析模型所识别和接受。如果它能成功建立起一个跨平台、跨供应商的数据交接标准，那么它对提升整个行业的数据处理效率的贡献将是不可估量的。这本书更像是一份行业内的“契约书”，明确了大家共同遵守的游戏规则。

评分☆☆☆☆☆

从应用实践的角度来看，这本书为我们解决实际工程问题提供了坚实的理论后盾。我目前正在负责一个山区植被长势的长期监测项目，其中一个棘手的难题是如何在不同年份的卫星影像中准确地提取和对比特定地物的变化。这本书中关于“时间序列数据标准化处理”的章节，无疑会成为我后续数据预处理阶段的重要参考手册。我预计，书中提供的标准流程能够帮助我们有效地消除因大气校正差异、传感器漂移等因素导致的系统误差，从而确保我们的监测结果具备科学的可比性。这本书真正体现了“理论指导实践”的价值，让原本凭经验摸索的工作变得有章可循，更加可靠和可复现。