遥感原理与应用/高等学校测绘工程专业核心课程规划教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

内容简介

　　随着社会的发展和科技的进步，遥感技术在经济和社会领域的应用已经非常广泛。
　　《遥感原理与应用/高等学校测绘工程专业核心课程规划教材》从信息传递的角度介绍了遥感的原理与应用。
　　《遥感原理与应用/高等学校测绘工程专业核心课程规划教材》共分为7章，主要内容包括：遥感的概念、遥感的物理基础、遥感数据的获取、遥感数据的处理、遥感信息的提取以及遥感的应用等。
　　《遥感原理与应用/高等学校测绘工程专业核心课程规划教材》注重内容的完整性和系统性，知识点丰富、新颖，既包含了遥感的基本理论，也介绍了遥感技术的最新应用，可作为测绘工程专业及相关专业遥感教学的教材，也可供其他从事相关工作的技术人员和对此有兴趣的读者阅读参考。

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目录

第1章 绪论
1.1 遥感的概念
1.2 遥感的分类与特点
1.2.1 遥感的分类
1.2.2 遥感的特点
1.3 电磁波遥感的过程
1.4 遥感技术系统
1.5 遥感发展简况
1.5.1 空中摄影萌芽阶段
1.5.2 航空遥感阶段
1.5.3 卫星遥感阶段
1.5.4 中国遥感发展概况
1.5.5 遥感技术的发展趋势
1.6 遥感与各学科发展的关系
习题

第2章 电磁波与光谱响应
2.1 电磁波及电磁波谱
2.1.1 电磁波与电磁波谱
2.1.2 物体的发射辐射
2.1.3 地物的反射辐射
2.2 电磁波在大气中传播的特性
2.2.1 电磁波的传输特性
2.2.2 大气对电磁辐射的影响
2.2.3 大气窗口与大气屏障
2.3 光谱响应与参比数据
2.3.1 光谱响应
2.3.2 参比数据
2.4 地物波谱特性的测定
2.4.1 实地测量
2.4.2 实验数据
2.4.3 参照数据
习题
实习

第3章 遥感平台与传感器
3.1 遥感平台
3.1.1 遥感平台的种类
3.1.2 卫星轨道及运行特点
3.2 传感器分类与特性
3.2.1 传感器的分类
3.2.2 传感器的特性
3.3 被动式遥感传感器
3.3.1 可见光与近红外传感器
3.3.2 热红外扫描成像传感器
3.3.3 多光谱（高光谱）扫描传感器
3.3.4 微波辐射计
3.4 主动式遥感传感器
3.4.1 雷达传感器
3.4.2 激光雷达传感器
3.4.3 声呐传感器
3.5 典型遥感平台
3.5.1 高分辨率卫星系列
3.5.2 中分辨率卫星系列
3.5.3 低分辨率卫星系列
3.5.4 其他平台
习题

第4章 遥感影像辐射与光谱处理
4.1 辐射处理
4.1.1 辐射误差
4.1.2 传感器本身的性能引起的辐射误差校正（传感器辐射定标）
4.1.3 太阳高度角和地形影响引起的辐射误差校正
4.1.4 大气校正
4.2 数字影像增强
4.2.1 辐射增强
4.2.2 影像平滑与锐化
4.2.3 多光谱影像增强
4.3 影像融合_
4.3.1 影像融合方法
4.3.2 影像融合的效果评价
4.3.3 遥感影像和DEM复合
4.4 典型遥感影像的增强处理
4.4.1 合成孑L径雷达影像的去噪与增强处理
4.4.2 传感器不同且分辨率差异极大的影像融合
习题
实习

第5章 遥感数字影像的几何处理
5.1 建立几何成像模型
5.1.1 坐标系及相互关系
5.1.2 共线方程模型
5.1.3 通用模型
5.2 影响遥感影像几何质量的因素
5.2.1 成像方式引起的影像变形
5.2.2 传感器外方位元素的变化引起的影像变形
5.2.3 地形起伏引起的像点位移
5.2.4 地球曲率引起的影像变形
5.2.5 大气折射引起的影像变形
5.2.6 地球自转对影像的影响
5.3 遥感传感器模型参数的求解与精化
5.3.1 多项式模型系数的解算
5.3.2 物理成像模型参数的解算与精化
5.3.3 像方几何变换系数的角牮算
5.3.4 有理多项式模型系数的解算与精化
5.4 影像几何纠正过程
5.4.1 影像几何纠正的概念和过程
5.4.2 影像坐标的正、反变换
5.4.3 影像灰度值重采样
5.4.4 影像几何纠正精度评价
5.5 地面控制点的获取方式
5.5.1 人工选择方式
5.5.2 基于控制点库的影像匹配方式
5.5.3 基于松弛法的整体影像匹配方式
5.6 遥感影像几何处理的应用举例
5.6.1 低空遥感平台获取的影像几何处理
5.6.2 数字影像镶嵌与配准
习题
实习

第6章 遥感数据到信息的转化
6.1 目视判读
6.1.1 遥感影像判读特征
6.1.2 遥感影像目视判读方法及过程
6.2 遥感影像分类
6.2.1 遥感影像分类的基本原理
6.2.2 遥感影像监督分类
6.2.3 遥感影像非监督分类
6.2.4 基于混合像元的遥感影像分类
6.2.5 非光谱信息在遥感影像分类中的应用
6.2.6 基于知识的遥感影像分类
6.2.7 面向对象的影像分类
6.3 高光谱影像分析
6.3.1 彩色合成
6.3.2 主成分分析
6.3.3 植被指数分析
6.3.4 高光谱断面分析
6.4 遥感变化检测
6.4.1 地物变化与遥感影像变化的关系
6.4.2 不同时相遥感影像之间的变化检测
习题

第7章 遥感应用
7.1 几何精纠正产品应用
7.1.1 影像地图制作
7.1.2 土地利用变化监测
7.1.3 影像匹配参考图
7.2 地理编码产品应用
7.2.1 基础地理信息
7.2.2 GPs地图导航
7.3 三维产品应用
7.3.1 数字城市
7.3.2 数字选线
7.3.3 战场环境仿真
7.4 专题产品应用
7.4.1 土地利用专题图
7.4.2 森林资源分布专题图
7.4.3 洪水风险专题图
7.5 遥感技术的其他领域应用
7.5.1 地质解译应用
7.5.2 综合防灾减灾应用
7.5.3 遥感考古应用
7.6 遥感影像处理系统
习题

参考文献

前言/序言

遥感：洞察地球的“千里眼” 自人类仰望星空的那一刻起，我们便渴望能够更清晰、更全面地认识我们所居住的这颗蓝色星球。从最初的地图绘制，到利用望远镜观测遥远的天体，人类对“看远”的追求从未停止。而当我们将目光从地球之外收回，聚焦于地球本身时，一种全新的视角应运而生——遥感。 遥感，顾名思义，即“遥远的感知”。它并非亲身抵达，而是借助于各种传感器，在远离目标物体的空间平台上，被动或主动地接收和记录地物反射或发射的电磁波信息，进而通过对这些信息的分析和解释，来识别、监测和研究地物。简单来说，遥感就是给地球安装上一双“千里眼”，让我们能够从高处、远方、甚至太空，俯瞰地球的每一个角落，洞察其细微的变化。 遥感技术的缘起与发展 遥感技术的萌芽可以追溯到19世纪末。1858年，法国人纳达尔（Nadar）利用热气球搭载照相机，拍摄了巴黎的航空照片，这被认为是遥感技术的雏形。随后，随着飞机和火箭等技术的进步，航空摄影得到了广泛应用，尤其是在军事侦察和地理测绘领域。然而，真正意义上的遥感技术，即利用电磁波的多光谱特性来获取地物信息，则是在20世纪中期才开始起步。 冷战时期，对侦察和情报的需求极大地推动了遥感技术的发展。科学家们开始研究如何利用不同波段的电磁波来区分不同的地物，例如土壤、植被、水体等。20世纪60年代，美国国家航空航天局（NASA） launch 的 Landsat 计划，标志着遥感进入了太空时代。Landsat 卫星搭载了多光谱扫描仪，能够获取地表的多光谱图像，为地球科学研究提供了前所未有的宝贵数据。 此后，遥感技术发展迅猛，传感器分辨率不断提高，光谱范围不断拓展，从可见光、红外、微波，到合成孔径雷达（SAR）、激光雷达（LiDAR）等。卫星平台也从单颗卫星发展到星座系统，实现对地观测的频次和覆盖范围大幅提升。如今，遥感技术已经渗透到人类活动的方方面面，成为我们认识和管理地球不可或缺的工具。 遥感的“眼睛”：传感器与平台 要实现“遥感的感知”，离不开两大核心要素：传感器和平台。 传感器是遥感的“眼睛”。它们负责捕捉来自地物的电磁波信号。按照工作原理，遥感传感器可以分为两大类： 被动式传感器：这类传感器不主动发射电磁波，而是接收地物反射或发射的太阳辐射或自身发出的热辐射。我们日常见到的相机、红外探测器等都属于被动式传感器。例如，当我们看到一片绿色的草地时，是因为草叶主要反射绿光，而大部分其他波段的光被吸收了。被动式传感器捕捉到的就是这种反射或发射的光。 主动式传感器：这类传感器主动向目标发射电磁波，然后接收目标反射回来的信号。合成孔径雷达（SAR）就是典型的例子。SAR 发射微波信号，通过分析反射回来的信号，可以获得地表的形貌、纹理、湿度等信息。主动式传感器不受光照条件限制，可以在白天或夜晚、晴天或阴雨天工作，具有很强的穿透能力。 传感器捕捉到的电磁波信号，由于不同地物在不同波段的电磁波反射率和发射率不同，会在传感器记录下的数据中形成独特的“光谱特征”。就像人类的指纹一样，这些光谱特征是识别地物的关键。 平台则是遥感传感器的“载体”。它将传感器送达观测目标的上空。常见的遥感平台包括： 航空平台：如飞机、无人机。它们具有灵活性高、分辨率高、作业范围可控的优点，适合小范围、高精度的观测任务，如城市规划、环境监测、灾害评估等。 航天平台：如人造地球卫星、空间站。卫星平台可以实现大范围、周期性的全球观测，获取宏观的地表信息。Landsat、Sentinel、高分系列等都是著名的地球观测卫星。随着技术的发展，遥感卫星的轨道和传感器也在不断优化，以满足不同用户的需求。 遥感的工作流程：从数据采集到信息提取 遥感技术的应用并非一蹴而就，它遵循一套严谨的工作流程，从原始数据的获取到最终信息的解读，每一步都至关重要。 1. 数据采集：这是遥感工作的起点。传感器安装在合适的平台上，按照预定的轨道或航线，对地球表面进行扫描，收集地物的电磁波信息。这些信息以原始的数字图像或数据文件的形式被记录下来。 2. 数据预处理：原始遥感数据往往包含各种误差和噪声，例如大气散射、传感器辐射不均匀、几何畸变等。预处理的目的是消除这些影响，使数据能够更准确地反映地物的真实信息。常见的预处理包括辐射定标、大气校正、几何校正等。 3. 图像增强：预处理后的图像可能在视觉上不够清晰，或者某些细节难以辨认。图像增强技术通过调整图像的对比度、亮度、色彩等，突出地物的特征，便于人眼观察和分析。 4. 信息提取：这是遥感应用的核心环节。通过对增强后的遥感图像进行分析，提取出我们关心的地物信息。信息提取的方法多种多样，主要包括： 目视解译：这是最传统但也仍然有效的方法。通过观察图像的色调、纹理、形状、阴影等视觉特征，结合先验知识，识别地物类型。 计算机图像处理与分析：随着计算机技术的发展，自动化、智能化的信息提取成为主流。这包括： 图像分类：将图像中的像素按照其光谱特征或空间特征划分为不同的地物类别，如植被、水体、土壤、建筑物等。 目标检测：在图像中识别出特定类型的目标，如船舶、飞机、油罐等。 变化检测：通过比较不同时期的遥感图像，识别地表发生的变化，如城市扩张、森林砍伐、水域萎缩等。 指数计算：利用不同波段的组合，计算出反映特定地物特征的指数，如归一化植被指数（NDVI）用于评估植被长势，归一化水体指数（NDWI）用于监测水体。 5. 信息产品的生产与应用：经过信息提取后，得到的是具有应用价值的成果，如土地利用图、植被覆盖图、灾害评估图、城市规划图等。这些信息产品被用于各个领域，为决策提供科学依据。 遥感技术的应用领域：无处不在的“地球视角” 遥感技术以其独特的优势，在国民经济和社会发展的各个领域发挥着越来越重要的作用。 农业：利用遥感监测作物长势、估算产量、预测病虫害，实现精准农业，提高农业生产效率。通过分析NDVI等植被指数，可以评估土壤肥力，指导施肥灌溉。 林业：监测森林覆盖率、评估森林健康状况、识别森林火灾、调查林业资源，为森林资源的保护和可持续利用提供支持。SAR技术可以穿透云层，监测雨林等区域。 水资源管理：监测地表水体（湖泊、河流、水库）的变化，评估水质，监测干旱和洪涝灾害，为水资源的合理开发利用和灾害预警提供依据。 城市规划与管理：监测城市扩张、评估城市热岛效应、绘制土地利用图、管理基础设施（道路、桥梁、电力线），为城市的可持续发展提供决策支持。高分辨率遥感影像成为城市精细化管理的重要工具。 地质与矿产勘探：利用遥感技术识别地质构造、调查矿产资源、监测地质灾害（滑坡、泥石流），为资源勘探和灾害防治提供信息。 环境保护：监测大气污染、水体污染、土壤污染，评估环境退化，监测湿地、珊瑚礁等生态系统，为环境保护和生态修复提供科学依据。 海洋科学：监测海冰、海浪、洋流、浒苔、赤潮等海洋现象，研究海洋资源，为航海安全和海洋经济发展提供支持。 灾害监测与应急响应：在地震、洪水、台风、火灾等自然灾害发生后，遥感技术能够快速获取灾区影像，评估灾情，指导救援工作，并在灾后重建中发挥重要作用。 国防安全：用于军事侦察、目标监测、国土安全等领域，是现代国防不可或缺的技术手段。 展望未来：更智能、更融合的遥感 随着科技的不断进步，遥感技术正朝着更加智能化、融合化的方向发展。 高光谱、超光谱成像：能够获取更精细的光谱信息，使得对地物种类的识别和物质成分的分析更加精确。 机器学习与人工智能：将AI技术应用于遥感数据分析，可以大幅提高信息提取的效率和精度，实现更智能的识别和预测。 多源数据融合：将遥感数据与其他地理信息系统（GIS）、地面观测数据、数值模型等进行融合，可以提供更全面、更深入的地球认知。 低成本、小型化传感器：随着无人机技术的发展，低成本、小型化的遥感传感器正在普及，使得高精度、近距离的遥感观测更加便捷。 星座化与实时观测：构建由大量低轨卫星组成的遥感星座，可以实现对地球表面的高频次、近乎实时的观测，为突发事件的监测和应急响应提供强大的支持。 遥感技术，这双洞察地球的“千里眼”，正在以惊人的速度发展，不断拓展着我们认识和改造世界的能力。它不仅是地理、测绘、环境、农业等传统学科的重要支撑，更是人工智能、大数据等新兴技术融合应用的沃土。在未来的日子里，遥感将继续为我们揭示地球的奥秘，守护我们的家园，驱动人类社会迈向更加美好的未来。