遥感数字图像处理

遥感数字图像处理是信息技术与地球观测科学紧密结合的领域，主要涉及从遥感卫星或航空器获取的原始数据，通过一系列复杂的技术手段转化为人类可理解的图像信息。这本书可能深入探讨了这一领域的核心技术、理论与应用。 遥感，即Remote Sensing，是指不直接接触目标而从远处获取其信息的技术。在遥感中，数字图像处理是关键的一环，它包括图像预处理、图像增强、特征提取、分类和图像分析等多个阶段。 图像预处理是遥感数字图像处理的起点，主要包括辐射校正、几何校正等步骤。辐射校正旨在消除大气、传感器等因素对图像光谱信息的影响，使图像反映地物的真实反射或发射特性；几何校正则是将图像从传感器坐标系转换到地理坐标系，确保图像上的点与地面点对应准确。 接下来，图像增强用于改善图像的视觉效果，如通过直方图均衡化提高图像对比度，或者采用空间滤波去除噪声，使图像细节更清晰。此外，还可以进行多光谱图像融合，结合不同波段的信息，提高图像的解析能力。 特征提取是识别地物的关键步骤，包括边缘检测、纹理分析、形状描述等方法。这些特征可以用于后续的分类任务，比如使用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等机器学习算法对地物进行自动分类。 分类后的图像可以用于土地覆盖/土地利用研究、环境监测、灾害评估等多种应用。例如，通过分析植被指数可以评估植被生长状况，判断森林火灾风险；通过水体指数可以监测湖泊、河流的变化，为水资源管理提供依据。 遥感数字图像处理还涉及到变化检测，通过比较同一地区的不同时相图像，发现地表变化情况，如城市扩张、森林砍伐等。此外，时间序列分析也是重要手段，可以跟踪长期的动态变化。 "遥感数字图像处理"这个主题涵盖了遥感技术的核心内容，从数据采集到信息提取，再到实际应用，都是一个复杂而系统的过程。这本书很可能详尽地介绍了这些内容，对于从事遥感、地理信息系统（GIS）或者相关领域的研究人员和学生来说，是非常宝贵的资源。通过学习和掌握这些知识，我们可以更好地理解和利用遥感图像，服务于环境保护、资源管理、灾害预警等诸多领域。