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目录1

序1

前言1

第一章绪论1

1.1遥感数字图像1

1.1.1图像与遥感数字图像的概念1

1.1.2遥感图像的获取3

1.1.3遥感图像的数字化4

1.1.4遥感数字图像的基本特点与类型5

1.1.5多波段遥感数字图像的数据格式7

1.2.2遥感数字图像处理的内容9

1.2.1遥感数字图像处理9

1.2遥感数字图像处理的基本概念9

1.2.3遥感数字图像处理的特点11

1.2.4遥感数字图像处理的应用12

1.3遥感数字图像处理系统13

1.3.1遥感数字图像处理的硬件系统13

1.3.2遥感数字图像处理的软件系统15

1.3.3几种遥感数字图像处理系统介绍15

1.4遥感数字图像处理的发展及与其他学科的关系17

1.4.1遥感数字图像处理技术的发展17

1.4.2遥感数字图像处理与其他学科的关系18

2.1.1 n维向量21

第二章遥感数字图像处理的数学基础21

2.1向量与矩阵21

2.1.2向量的线性相关性23

2.1.3矩阵的概念25

2.1.4矩阵的运算26

2.1.5矩阵的求逆29

2.1.6特征值和特征向量31

2.1.7矩阵的迹与直积32

2.2随机变量及其分布32

2.2.1随机变量32

2.2.2数学期望35

2.2.3方差36

2.2.4协方差和相关系数37

2.2.5协方差矩阵38

2.3常用函数的介绍39

2.3.1矩形函数40

2.3.2阶跃函数40

2.3.3三角函数41

2.3.4 δ函数41

2.3.5梳状函数42

2.3.6高斯函数42

2.3.7 sinc函数43

2.4傅里叶变换43

2.4.1傅里叶级数44

2.4.2傅里叶积分45

2.4.3傅里叶变换47

2.4.4傅里叶变换的基本性质50

2.4.5离散函数的傅里叶变换（DFT）51

2.4.6快速傅里叶变换（FFT）51

2.5卷积与相关函数52

2.5.1一维卷积的定义52

2.5.2一维卷积的运算53

2.5.3一维卷积的性质55

2.5.4卷积定理56

2.5.6相关函数57

2.5.5二维卷积57

第三章遥感数字图像的几何处理60

3.1遥感数字图像几何处理概述60

3.1.1遥感图像的几何变形误差的影响因素60

3.1.2遥感数字影像几何纠正的一般过程66

3.2中心投影构像的几何纠正71

3.2.1中心投影构像原理71

3.2.2空间直角变换73

3.2.3中心投影构像方程76

3.2.4中心投影的数字正射纠正77

3.3多中心投影数字图像几何纠正81

3.3.1 CCD直线阵列推扫式传感器的构像方程81

3.3.2全景摄影机的构像原理与构像方程83

3.3.3红外和多光谱扫描仪的构像原理与构像方程86

3.3.4多中心投影构像的几何纠正88

3.4侧视雷达图像的几何纠正96

3.4.1侧视雷达图像的几何特点96

3.4.2合成孔径侧视雷达（SAR）的构像方程97

3.4.3合成孔径侧视雷达图像的几何处理100

第四章遥感图像的辐射校正104

4.1辐射校正概述104

4.1.1辐射校正的含义104

4.1.2辐射传输方程104

4.1.3辐射误差产生的原因104

4.2.1因传感器的灵敏度特性引起的辐射误差校正107

4.1.4辐射校正的目的107

4.2辐射误差校正的原理与方法107

4.2.2因大气影响引起的辐射误差校正109

4.2.3因太阳辐射引起的辐射误差校正113

4.2.4其他辐射误差校正115

4.3合成孔径侧视雷达（SAR）数据的辐射校正处理技术117

4.3.1 SAR辐射校正的含义与辐射误差源117

4.3.2 SAR辐射误差校正方法118

4.4遥感卫星辐射校正场概述119

4.4.1辐射校正场的国外发展概况119

4.4.2建立辐射校正场的目的120

4.4.3传感器辐射校正的基本原理与方法121

4.4.4我国的辐射校正场122

第五章遥感数字图像增强处理124

5.1辐射增强125

5.1.1直方图125

5.1.2线性变换128

5.1.3非线性变换129

5.1.4其他非线性变换130

5.2空间增强137

5.2.1邻域处理137

5.2.2卷积运算138

5.2.3 平滑139

5.2.4锐化142

5.3频率域增强148

5.3.1快速傅里叶变换148

5.3.2频率域平滑149

5.3.3频率域锐化151

5.3.4同态滤波153

5.4彩色增强154

5.4.1伪彩色增强154

5.4.2假彩色增强155

5.4.3彩色变换156

5.5.1加法运算158

5.5.2差值运算158

5.5图像运算158

5.5.3比值运算159

5.5.4植被指数160

5.5.5图像复合162

5.6多光谱增强163

5.6.1多光谱空间163

5.6.2 K-L变换164

5.6.3 K-T变换167

第六章遥感图像的计算机分类170

6.1遥感图像的计算机分类的一般原理170

6.1.1概述170

6.1.2计算机分类的基本原理173

6.1.3计算机分类处理的一般过程174

6.2判别函数176

6.2.1距离判别函数176

6.2.2最大似然法判别函数178

6.3非监督分类181

6.3.1初始类别参数的选定182

6.3.2 ISODATA法185

6.3.3 K-Mean算法187

6.3.4应用举例188

6.4监督分类189

6.4.1训练区的选择189

6.4.2判别分析分类190

6.4.3检验193

6.4.4应用实例195

6.5光谱特征分类中的辅助处理技术199

6.5.1上下文分析方法199

6.5.2基于地形信息的计算机分类处理202

6.5.3辅以纹理特征的光谱特征分类法203

6.6计算机分类新方法204

6.6.1神经网络分类器205

6.6.2基于小波神经网络遥感图像分类207

6.6.3模糊聚类法210

6.6.4树分类器211

6.6.5专家系统方法的应用213

6.7雷达遥感图像分类新方法214

第七章遥感数字图像分析方法219

7.1一般分析方法219

7.1.1邻域分析219

7.1.2查找分析221

7.1.3指标分析224

7.1.4叠加分析226

7.1.5归纳分析227

7.1.6分类后处理的四种分析229

7.1.7总结235

7.2地形分析方法235

7.2.1坡度分析235

7.2.2坡向分析236

7.2.3高程分带238

7.2.4地形阴影239

7.2.5地形校正处理241

7.2.6栅格等高线243

7.2.7基于ERDAS和ArcView相同地形分析的对比分析与讨论244

7.3空间建模与实践248

7.3.1空间建模工具的组成248

7.3.2图形模型的基本类型249

7.3.3图形模型的形成过程249

7.3.4模型生成器251

7.3.5模型生成器工具面板251

7.3.6空间建模操作过程252

第八章遥感数字图像处理软件简介259

8.1 ERDAS遥感图像处理软件259

8.1.1 ERDAS IMAGINE软件概述259

8.1.2ERDAS IMAGINE的启动和退出262

8.1.3ERDASIMAGINE系统简介263

8.1.4 ERDAS IMAGINE主要功能简介264

8.2其他遥感图像处理软件268

8.2.1 GeoImager遥感图像处理软件268

8.2.2PCI遥感图像处理软件270

8.2.3 Imagexuite RS遥感影像处理软件271

参考文献273