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第1章 遥感的本质1

1.1 引言1

1.2 遥感1

1.2.1 从遥感图像提取信息5

1.2.2 遥感的光谱因子6

1.3 光谱信号9

1.4 遥感系统12

1.4.1 空间和辐射特性12

1.4.2 光谱特性20

1.4.3 时相特性22

1.4.4 多遥感器编队飞行23

1.5 图像显示系统23

1.6 数据系统25

1.7 小结28

1.8 习题28

第2章 光学辐射模型29

2.1 概述29

2.2 可见光到短波红外光谱区29

2.2.1 太阳辐射29

2.2.2 辐射组成31

2.2.3 太阳辐射区域的图像实例36

2.3 中波段到热红外波段40

2.3.1 热辐射40

2.3.2 热辐射组成41

2.3.3 总的向上传播的太阳辐射和热辐射44

2.3.4 热辐射区的图像实例44

2.4 小结47

2.5 习题47

第3章 遥感器模型48

3.1 概述48

3.2 遥感器模型简介48

3.3 分辨率48

3.3.1 仪器响应48

3.3.2 空间分辨率49

3.3.3 光谱分辨率52

3.4 空间响应54

3.4.1 光学点扩散函数55

3.4.2 探测器点扩散函数56

3.4.3 图像运动点扩散函数56

3.4.4 电子点扩散函数56

3.4.5 总点扩散函数57

3.4.6 遥感器各个点扩散函数之间的比较58

3.4.7 成像系统模拟58

3.4.8 测量点扩散函数62

3.5 光谱响应67

3.6 信号放大69

3.7 采样与量化70

3.8 简化的遥感器模型71

3.9 几何变形71

3.9.1 遥感器定位模型72

3.9.2 遥感器姿态模型72

3.9.3 扫描仪模型73

3.9.4 地球模型74

3.9.5 摆扫几何模型77

3.9.6 推扫几何模型77

3.9.7 地形扭曲79

3.10 小结81

3.11 习题81

第4章 数据模型82

4.1 引言82

4.2 符号中的世界82

4.3 单变量的图像统计83

4.3.1 直方图83

4.3.2 累积直方图84

4.3.3 统计参数85

4.4 多变量图像统计85

4.4.1 约简为单变量统计91

4.5 噪声模型91

4.5.1 图像质量的统计测量94

4.5.2 噪声等价信号98

4.6 空间统计98

4.6.1 空间协方差的可视化98

4.6.2 协方差和半变量图99

4.6.3 功率谱密度103

4.6.4 共现矩阵106

4.6.5 分形几何106

4.7 地形和遥感器效应109

4.7.1 地形和光谱散布图109

4.7.2 遥感器特性和空间统计111

4.7.3 遥感器特性和光谱散布图113

4.8 小结117

4.9 习题117

第5章 光谱变换118

5.1 概述118

5.2 特征空间118

5.3 波段比率法119

5.3.1 植被指数121

5.3.2 图像示例123

5.4 主成分分析法124

5.4.1 标准化的主成分变换129

5.4.2 最大噪声分量131

5.5 缨帽主成分变换132

5.6 对比度增强134

5.6.1 全局变换135

5.6.2 局部变换141

5.6.3 彩色图像143

5.7 小结147

5.8 习题147

第6章 空间变换149

6.1 引言149

6.2 空间滤波的图像模型149

6.3 卷积滤波149

6.3.1 线性滤波器150

6.3.2 统计滤波器157

6.3.3 梯度滤波器159

6.4 傅里叶变换161

6.4.1 傅里叶分析和合成161

6.4.2 二维离散傅里叶变换161

6.4.3 傅里叶分量165

6.4.4 基于傅里叶变换的滤波165

6.4.5 采用傅里叶变换的系统模型169

6.4.6 功率谱172

6.5 尺度空间变换173

6.5.1 图像分辨率金字塔173

6.5.2 过零点滤波器176

6.5.3 小波变换182

6.6 小结184

6.7 习题184

第7章 校正与定标185

7.1 概述185

7.2 几何校正185

7.2.1 多项式校正模型187

7.2.2 坐标转换193

7.2.3 重采样195

7.3 遥感器调制传递函数补偿200

7.3.1 调制传递函数补偿举例202

7.4 噪声去除204

7.4.1 全局噪声205

7.4.2 局部噪声206

7.4.3 周期噪声209

7.4.4 探测器条纹210

7.5 辐射定标216

7.5.1 多光谱遥感器与图像217

7.5.2 高光谱遥感器与图像221

7.6 小结229

7.7 习题229

第8章 配准与融合230

8.1 概述230

8.2 什么是配准230

8.3 自动地面控制点定位231

8.3.1 区域相关231

8.3.2 其他空间特征方法234

8.4 正射校正234

8.4.1 低分辨率数字高程模型235

8.4.2 高分辨率数字高程模型236

8.5 多图像融合240

8.5.1 特征域融合241

8.5.2 空间域融合242

8.5.3 尺度-空间融合245

8.5.4 图像融合举例245

8.6 小结247

8.7 习题247

第9章 专题分类248

9.1 概述248

9.2 分类流程248

9.2.1 图像尺度和分辨率的重要性249

9.2.2 相似度概念251

9.2.3 硬分类和软分类的比较252

9.3 特征提取253

9.4 分类器训练253

9.4.1 监督分类254

9.4.2 非监督分类256

9.4.3 监督分类和非监督分类的混合训练259

9.5 非参数化分类器260

9.5.1 分级分片算法260

9.5.2 直方图估计分类器261

9.5.3 最近邻算法261

9.5.4 人工神经网络（ANN）算法261

9.5.5 非参数化分类器实例265

9.6 参数化分类器268

9.6.1 模型参数的估计268

9.6.2 辨析函数268

9.6.3 正态分布模型269

9.6.4 最近均值分类器271

9.6.5 参数化分类实例272

9.7 光谱空间分割276

9.7.1 区域生长276

9.8 混合像元分类算法278

9.8.1 线性混合模型280

9.8.2 模糊分类285

9.9 高光谱图像分析287

9.9.1 图像立方体的可视化287

9.9.2 分类训练288

9.9.3 从高光谱数据中提取特征288

9.9.4 高光谱数据的分类算法290

9.10 小结294

9.11 习题294

附录A 遥感器缩写词295

附录B 一维函数和二维函数296

参考文献299