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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21

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26

1.7　小结28

1.8　习题29

第2章　光学辐射模型30

2.1　概述30

2.2　可见光到短波红外光谱区30

2.2.1　太阳辐射30

2.2.2　辐射组成32

2.2.3　太阳辐射区域的图像实例38

2.3　中波段到热红外波段41

2.3.1　热辐射42

2.3.2　热辐射组成42

2.3.3　总的向上传播的太阳辐射和热辐射45

2.3.4　热辐射区的图像实例46

2.4　小结48

2.5　习题48

第3章　遥感器模型50

3.1　概述50

3.2　遥感器模型简介50

3.3　分辨率50

3.3.1　仪器响应50

3.3.2　空间分辨率51

3.3.3　光谱分辨率54

3.4　空间响应56

3.4.1　光学PSF57

3.4.2　探测器PSF58

3.4.3　图像运动PSF58

3.4.4　电子PSF58

3.4.5　总PSF59

3.4.6　遥感器各个PSF之间的比较60

3.4.7　成像系统模拟60

3.4.8　测量PSF64

3.5　光谱响应69

3.6　信号放大71

3.7　采样与量化72

3.8　简化的遥感器模型73

3.9　几何变形73

3.9.1　遥感器定位模型74

3.9.2　遥感器姿态模型74

3.9.3　扫描仪模型75

3.9.4　地球模型76

3.9.5　摆扫几何模型79

3.9.6　推扫几何模型79

3.9.7　地形扭曲81

3.10　小结83

3.11　习题83

第4章　数据模型84

4.1 引言84

4.2　符号中的世界84

4.3　单变量的图像统计85

4.3.1　直方图85

4.3.2　累积直方图86

4.3.3　统计参数87

4.4　多变量图像统计87

4.4.1　约简为单变量统计93

4.5　噪声模型93

4.5.1　图像质量的统计测量96

4.5.2　噪声等价信号100

4.6　空间统计100

4.6.1　空间协方差的可视化101

4.6.2　协方差和半变量图101

4.6.3　功率谱密度106

4.6.4　共现矩阵108

4.6.5　分形几何110

4.7　地形和遥感器效应112

4.7.1　地形和光谱散布图112

4.7.2　遥感器特性和空间统计114

4.7.3　遥感器特性和光谱散布图116

4.8　小结120

4.9　习题120

第5章　光谱变换121

5.1　概述121

5.2　特征空间121

5.3　波段比率法122

5.3.1　植被指数124

5.3.2　图像示例126

5.4　主成分分析法127

5.4.1　标准化的主成分132

5.4.2　最大噪声分量134

5.5　缨帽主成分变换135

5.6　对比度增强137

5.6.1　全局变换138

5.6.2　局部变换144

5.6.3　彩色图像146

5.7　小结151

5.8　习题151

第6章　空间变换153

6.1 引言153

6.2　空间滤波的图像模型153

6.3　卷积滤波153

6.3.1　线性滤波器154

6.3.2　统计滤波器161

6.3.3　梯度滤波器163

6.4　傅里叶变换165

6.4.1　傅里叶分析和合成165

6.4.2　二维离散傅里叶变换165

6.4.3　傅里叶分量169

6.4.4　基于傅里叶变换的滤波169

6.4.5　采用傅里叶变换的系统模型173

6.4.6　功率谱176

6.5　尺度空间变换177

6.5.1　图像分辨率金字塔177

6.5.2　过零点滤波器180

6.5.3　小波变换186

6.6　小结188

6.7　习题188

第7章　校正与定标190

7.1　概述190

7.2　几何校正190

7.2.1　多项式校正模型192

7.2.2　坐标转换198

7.2.3　重采样200

7.3　遥感器MTF补偿205

7.3.1 MTF补偿举例207

7.4　噪声去除209

7.4.1　全局噪声210

7.4.2　局部噪声211

7.4.3　周期噪声214

7.4.4　探测器条纹215

7.5　辐射定标221

7.5.1　多光谱遥感器与图像222

7.5.2　高光谱遥感器与图像226

7.6　小结234

7.7　习题234

第8章　配准与融合235

8.1　概述235

8.2　什么是配准235

8.3 自动GCP定位236

8.3.1　区域相关236

8.3.2　其他空间特征方法239

8.4　正射校正239

8.4.1 低分辨率DEM240

8.4.2　高分辨率DEM241

8.5　多图像融合245

8.5.1　特征域融合247

8.5.2　空间域融合247

8.5.3　尺度-空间融合250

8.5.4　图像融合举例250

8.6　小结253

8.7　习题253

第9章　专题分类254

9.1　概述254

9.2　分类流程254

9.2.1　图像尺度和分辨率的重要性255

9.2.2　相似度概念257

9.2.3　硬分类和软分类的比较258

9.3　特征提取259

9.4　分类器训练259

9.4.1　监督分类260

9.4.2　非监督分类262

9.4.3　监督分类和非监督分类的混合训练265

9.5　非参数化分类器266

9.5.1　分级分片算法266

9.5.2　直方图估计分类器267

9.5.3　最近邻算法267

9.5.4　人工神经网络算法267

9.5.5　非参数化分类器实例271

9.6　参数化分类器274

9.6.1　模型参数的估计274

9.6.2　辨析函数274

9.6.3　正态分布模型275

9.6.4　最近均值分类器277

9.6.5　参数化分类实例278

9.7　光谱空间分割282

9.7.1　区域生长282

9.8　混合像元分类算法284

9.8.1　线性混合模型286

9.8.2　模糊分类291

9.9　高光谱图像分析293

9.9.1　图像立方体的可视化293

9.9.2　分类训练294

9.9.3　从高光谱数据中提取特征294

9.9.4　高光谱数据的分类算法296

9.10　小结300

9.11　习题300

附录A　遥感器缩写词302

附录B　一维函数和二维函数303

参考文献306