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地理國情監測理論與技術(簡體書)
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商品簡介

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目次

書摘/試閱

    《地理國情監測理論與技術》是根據作者(史文中)在遙感與地理信息系統理論與方法的研究積累和在地理國情監測領域的最新研究成果所撰寫的,系統闡述地理國情監測的理論與技術。全書分為10章,分別介紹地理國情監測的概念、基本內容,地理國情監測數據的獲取、處理、組織與管理,地理國情空間分析與數據挖掘,地理國情監測結果的質量控制、發布與可視化以及地理國情監測的標準體系和相關應用等內容。
    《地理國情監測理論與技術》可作為從事地理國情監測研究與應用的科技人員參考用書.也可作為地理國情監測專業的本科生、研究生的專業教材。
《地理國情監測理論與技術》注重科學性、創新性和實踐性,圖文并茂,內容全面,理論和方法體系較為完整,為地理國情監測領域的發展和研究指明了方向。
前言
第1章 概論
1.1 引言
1.2 地理國情監測的理解
1.2.1 學術界對地理國情監測的理解
1.2.2 測繪職能部門對地理國情監測的理解
1.2.3 本書對地理國情監測的理解
1.3 地理國情監測的內容和框架
1.3.1 國際上地理國情監測相關的內容
1.3.2 地理國情監測的領域與要素
1.3.3 地理國情監測的數據特點
1.3.4 地理國情監測系統的功能
1.3.5 地理國情監測技術
1.3.6 地理國情監測內容的框架
1.4 地理國情監測的特點
1.5 本章小結
參考文獻

第2章 地理國情監測的數據獲取
2.1 地理國情監測數據及其獲取方法
2.1.1 地理國情監測數據類型和作用
2.1.2 地理國情監測數據獲取的技術特點
2.1.3 地理國情監測數據獲取的要求
2.1.4 地理國情監測數據獲取方法分類
2.2 航天遙感地理國情監測數據獲取技術
2.2.1 地理國情監測可用的高分影像資源及其適用范圍
2.2.2 資源三號衛星與地理國情監測
2.2.3 航天衛星遙感在地理國情監測中的應用
2.3 航空遙感地理國情監測數據獲取技術
2.3.1 數碼航空攝影測量技術
2.3.2 機載LiDAR技術
2.4 低空無人遙感技術
2.4.1 低空無人遙感平臺及其技術特點
2.4.2 低空無人遙感在地理國情監測中的應用
2.5 地面車載移動測量技術
2.5.1 車載移動測量系統
2.5.2 可量測實景影像產品
2.5.3 車載移動測量技術在地理國情監測中的應用
2.6 船載水上水下三維地形一體化測量技術
2.6.1 船載水上水下三維地形測量系統
2.6.2 船載水上水下三維地形測量在地理國情監測中的應用
2.7 眾源式地理國情監測數據獲取技術
2.7.1 眾源模式及其技術特點
2.7.2 基于0SM的眾源地理國情監測數據獲取模式及其適用領域
2.8 本章小結
參考文獻

第3章 地理國情監測遙感數據處理
3.1 特征提取與匹配
3.1.1 特征提取
3.1.2 特征匹配技術
3.2 遙感影像幾何糾正
3.3 影像數據配準
3.3.1 影像間配準
3.3.2 矢量與影像配準
3.4 遙感影像分類
3.4.1 遙感影像分類概述
3.4.2 基于模糊拓撲支持向量機的遙感影像分類
3.4.3 遙感影像分類的決策樹方法
3.5 遙感影像融合
3.5.1 多源影像數據融合概述
3.5.2 多源影像融合模型
3.5.3 多源影像數據融合的方法
3.6 地表參數反演
3.6.1 地表參數反演概述
3.6.2 地表參數反演技術流程
3.6.3 數據同化
3.6.4 地表參數反演實例
3.7 變化檢測技術
3.7.1 變化檢測技術進展
3.7.2 變化檢測技術方案
3.7.3 影像間變化檢測方法
3.8 本章小結
參考文獻

第4章 地理國情監測數據組織與管理
4.1 地理國情監測數據特征
4.2 地理國情時空數據組織模型
4.2.1 時空數據結構化組織模型
4.2.2 移動對象數據組織模型和抽象時空類型數據模型
4.3 地理國情數據組織方法
4.3.1 基于地理網格的地理國情數據組織方法
4.3.2 面向對象的地理國情數據組織方法
4.4 地理國情數據集成建庫
4.4.1 地理國情數據整合集成
4.4.2 地理國情數據建庫
4.5 地理國情數據維護與更新
4.5.1 數據維護更新的原則
4.5.2 數據維護更新的內容
4.5.3 數據維護更新的步驟
4.5.4 數據維護更新方法
4.6 本章小結
參考文獻

第5章 地理國情空間分析與數據挖掘
5.1 地理國情基本空間分析
5.1.1 緩沖區分析
5.1.2 疊加分析
5.1.3 網絡分析
5.2 地理國情空間分布分析
5.2.1 地理國情點模式空間分析
5.2.2 地理國情面格局空間分析
5.3 地理國情數據相關性分析
5.3.1 空間多因素相關分析
5.3.2 空間回歸模型
5.4 地理國情專題數據統計分析
5.4.1 主體功能區規劃實施監測信息統計分析
5.4.2 城市發展變化監測信息統計分析
5.4.3 主題農業大宗產品優勢產區監測信息統計分析
5.4.4 地理國情災害監測信息統計分析
5.5 地理國情時空過程建模
5.5.1 空間馬爾可夫鏈模型
5.5.2 元胞自動機模型
5.5.3 土地利用變化及其效應模型
5.6 地理國情空間數據挖掘
5.6.1 地理國情空間關聯規則挖掘
5.6.2 地理國情空間聚類挖掘
5.6.3 地理國情空間分類挖掘
5.6.4 地理國情空間離群點挖掘
5.6.5 地理國情時空數據挖掘
5.7 本章小結
參考文獻

第6章 地理國情變化檢測的不確定性與質量檢驗
6.1 變化檢測
6.2 變化檢測的不確定性來源
6.2.1 影像獲取階段不確定性主要來源
6.2.2 遙感數據處理過程中引入的不確定性
6.2.3 遙感影像分析過程中引入的不確定性
6.3 變化檢測中不確定性的傳播
6.3.1 概率矢量
6.3.2 不確定性傳播理論
6.4 變化檢測的不確定性度量
6.4.1 分類中概率矢量相應的參數指標
6.4.2 變化檢測中概率矩陣的參數指標
6.5 變化檢測的質量檢驗方法
6.6 變化檢測中的空間抽樣
6.6.1 常用空間抽樣模型
6.6.2 變化監測中的抽樣
6.7 變化檢測結果精度與影像配準誤差的關系
6.7.1 影像差分法
6.7.2 實驗結果
6.7.3 本節小結
6.8 本章小結
參考文獻

第7章 地理國情可視化與發布
7.1 地理國情的可視化問題
7.1.1 地理國情可視化的概念
7.1.2 地理國情監測的可視化框架和內容
7.1.3 地理國情可視化的步驟
7.2 地理國情的基礎可視化方法
7.2.1 地圖表達方法
7.2.2 圖像表示方法
7.2.3 統計圖表方法
7.2.4 三維方法
7.2.5 虛擬現實與虛擬地理環境
7.3 地理國情變化檢測的可視化
7.3.1 變化信息的表達
7.3.2 不同時相數據的對比顯示技術
7.4 地理國情監測時空動態變化可視化
7.4.1 時序數據的動畫可視化
7.4.2 地理國情時空數據綜合可視化
7.5 地理國情數據分發概述
7.5.1 地理國情數據分發的特征
7.5.2 地理國情數據分發的主要內容
7.5.3 地理國情數據分發的對象
7.5.4 地理國情數據的分發模式
7.6 地理國情數據分發的關鍵技術
7.6.1 地理國情數據的聚合
7.6.2 地理國情信息推送
7.6.3 數字水印
7.6.4 云計算服務
7.7 地理國情數據的在線分發
7.7.1 地理國情數據在線分發的基本內容
7.7.2 地理國情數據在線分發系統框架
7.8 本章小結
參考文獻

第8章 地理國情監測的標準規范
8.1 地理國情監測標準參考依據
8.1.1 國際相關標準
8.1.2 國內的相關標準
8.2 地理國情監測標準體系框架
8.2.1 地理國情監測標準的類別劃分
8.2.2 地理國情監測標準體系的基本框架
8.2.3 與其他標準體系之間的關系
8.3 地理國情監測標準制定流程
8.3.1 標準的層級
8.3.2 標準的制定流程
8.3.3 地理國情監測標準制定實例
8.4 本章小結
參考文獻

第9章 地理國情監測應用
9.1 大氣環境監測
9.1.1 利用衛星監測空氣污染
9.1.2 空氣污染建模
9.2 水環境監測
9.2.1 香港水環境監測
9.2.2 湖北省水環境監測
9.2.3 東湖水質監測
9.3 城市熱島監測
9.3.1 遙感的城市生態與植被研究
9.3.2 城市熱島效應及其對社會經濟的影響
9.4 城市形態監測
9.4.1 監測區概況
9.4.2 數據來源與研究方法
9.4.3 基于衛星影像的城市建成區提取
9.4.4 衛星影像預處理
9.4.5 衛星影像監督分類
9.4.6 武漢城市建成區提取
9.5 公共衛生監測
9.6 本章小結
參考文獻

第10章 總結與展望
10.1 內容總結
10.2 發展展望
彩圖
前言
第1章 概論
1.1 引言
1.2 地理國情監測的理解
1.2.1 學術界對地理國情監測的理解
1.2.2 測繪職能部門對地理國情監測的理解
1.2.3 本書對地理國情監測的理解
1.3 地理國情監測的內容和框架
1.3.1 國際上地理國情監測相關的內容
1.3.2 地理國情監測的領域與要素
1.3.3 地理國情監測的數據特點
1.3.4 地理國情監測系統的功能
1.3.5 地理國情監測技術
1.3.6 地理國情監測內容的框架
1.4 地理國情監測的特點
1.5 本章小結
參考文獻
第2章 地理國情監測的數據獲取
2.1 地理國情監測數據及其獲取方法
2.1.1 地理國情監測數據類型和作用
2.1.2 地理國情監測數據獲取的技術特點
2.1.3 地理國情監測數據獲取的要求
2.1.4 地理國情監測數據獲取方法分類
2.2 航天遙感地理國情監測數據獲取技術
2.2.1 地理國情監測可用的高分影像資源及其適用范圍
2.2.2 資源三號衛星與地理國情監測
2.2.3 航天衛星遙感在地理國情監測中的應用
2.3 航空遙感地理國情監測數據獲取技術
2.3.1 數碼航空攝影測量技術
2.3.2 機載LiDAR技術
2.4 低空無人遙感技術
2.4.1 低空無人遙感平臺及其技術特點
2.4.2 低空無人遙感在地理國情監測中的應用
2.5 地面車載移動測量技術
2.5.1 車載移動測量系統
2.5.2 可量測實景影像產品
2.5.3 車載移動測量技術在地理國情監測中的應用
2.6 船載水上水下三維地形一體化測量技術
2.6.1 船載水上水下三維地形測量系統
2.6.2 船載水上水下三維地形測量在地理國情監測中的應用
2.7 眾源式地理國情監測數據獲取技術
2.7.1 眾源模式及其技術特點
2.7.2 基于0SM的眾源地理國情監測數據獲取模式及其適用領域
2.8 本章小結
參考文獻
第3章 地理國情監測遙感數據處理
3.1 特征提取與匹配
3.1.1 特征提取
3.1.2 特征匹配技術
3.2 遙感影像幾何糾正
3.3 影像數據配準
3.3.1 影像間配準
3.3.2 矢量與影像配準
3.4 遙感影像分類
3.4.1 遙感影像分類概述
3.4.2 基于模糊拓撲支持向量機的遙感影像分類
3.4.3 遙感影像分類的決策樹方法
3.5 遙感影像融合
3.5.1 多源影像數據融合概述
3.5.2 多源影像融合模型
3.5.3 多源影像數據融合的方法
3.6 地表參數反演
3.6.1 地表參數反演概述
3.6.2 地表參數反演技術流程
3.6.3 數據同化
3.6.4 地表參數反演實例
3.7 變化檢測技術
3.7.1 變化檢測技術進展
3.7.2 變化檢測技術方案
3.7.3 影像間變化檢測方法
3.8 本章小結
參考文獻
第4章 地理國情監測數據組織與管理
4.1 地理國情監測數據特征
4.2 地理國情時空數據組織模型
4.2.1 時空數據結構化組織模型
4.2.2 移動對象數據組織模型和抽象時空類型數據模型
4.3 地理國情數據組織方法
4.3.1 基于地理網格的地理國情數據組織方法
4.3.2 面向對象的地理國情數據組織方法
4.4 地理國情數據集成建庫
4.4.1 地理國情數據整合集成
4.4.2 地理國情數據建庫
4.5 地理國情數據維護與更新
4.5.1 數據維護更新的原則
4.5.2 數據維護更新的內容
4.5.3 數據維護更新的步驟
4.5.4 數據維護更新方法
4.6 本章小結
參考文獻
第5章 地理國情空間分析與數據挖掘
5.1 地理國情基本空間分析
5.1.1 緩沖區分析
5.1.2 疊加分析
5.1.3 網絡分析
5.2 地理國情空間分布分析
5.2.1 地理國情點模式空間分析
5.2.2 地理國情面格局空間分析
5.3 地理國情數據相關性分析
5.3.1 空間多因素相關分析
5.3.2 空間回歸模型
5.4 地理國情專題數據統計分析
5.4.1 主體功能區規劃實施監測信息統計分析
5.4.2 城市發展變化監測信息統計分析
5.4.3 主題農業大宗產品優勢產區監測信息統計分析
5.4.4 地理國情災害監測信息統計分析
5.5 地理國情時空過程建模
5.5.1 空間馬爾可夫鏈模型
5.5.2 元胞自動機模型
5.5.3 土地利用變化及其效應模型
5.6 地理國情空間數據挖掘
5.6.1 地理國情空間關聯規則挖掘
5.6.2 地理國情空間聚類挖掘
5.6.3 地理國情空間分類挖掘
5.6.4 地理國情空間離群點挖掘
5.6.5 地理國情時空數據挖掘
5.7 本章小結
參考文獻
第6章 地理國情變化檢測的不確定性與質量檢驗
6.1 變化檢測
6.2 變化檢測的不確定性來源
6.2.1 影像獲取階段不確定性主要來源
6.2.2 遙感數據處理過程中引入的不確定性
6.2.3 遙感影像分析過程中引入的不確定性
6.3 變化檢測中不確定性的傳播
6.3.1 概率矢量
6.3.2 不確定性傳播理論
6.4 變化檢測的不確定性度量
6.4.1 分類中概率矢量相應的參數指標
6.4.2 變化檢測中概率矩陣的參數指標
6.5 變化檢測的質量檢驗方法
6.6 變化檢測中的空間抽樣
6.6.1 常用空間抽樣模型
6.6.2 變化監測中的抽樣
6.7 變化檢測結果精度與影像配準誤差的關系
6.7.1 影像差分法
6.7.2 實驗結果
6.7.3 本節小結
6.8 本章小結
參考文獻
第7章 地理國情可視化與發布
7.1 地理國情的可視化問題
7.1.1 地理國情可視化的概念
7.1.2 地理國情監測的可視化框架和內容
7.1.3 地理國情可視化的步驟
7.2 地理國情的基礎可視化方法
7.2.1 地圖表達方法
7.2.2 圖像表示方法
7.2.3 統計圖表方法
7.2.4 三維方法
7.2.5 虛擬現實與虛擬地理環境
7.3 地理國情變化檢測的可視化
7.3.1 變化信息的表達
7.3.2 不同時相數據的對比顯示技術
7.4 地理國情監測時空動態變化可視化
7.4.1 時序數據的動畫可視化
7.4.2 地理國情時空數據綜合可視化
7.5 地理國情數據分發概述
7.5.1 地理國情數據分發的特征
7.5.2 地理國情數據分發的主要內容
7.5.3 地理國情數據分發的對象
7.5.4 地理國情數據的分發模式
7.6 地理國情數據分發的關鍵技術
7.6.1 地理國情數據的聚合
7.6.2 地理國情信息推送
7.6.3 數字水印
7.6.4 云計算服務
7.7 地理國情數據的在線分發
7.7.1 地理國情數據在線分發的基本內容
7.7.2 地理國情數據在線分發系統框架
7.8 本章小結
參考文獻
第8章 地理國情監測的標準規范
8.1 地理國情監測標準參考依據
8.1.1 國際相關標準
8.1.2 國內的相關標準
8.2 地理國情監測標準體系框架
8.2.1 地理國情監測標準的類別劃分
8.2.2 地理國情監測標準體系的基本框架
8.2.3 與其他標準體系之間的關系
8.3 地理國情監測標準制定流程
8.3.1 標準的層級
8.3.2 標準的制定流程
8.3.3 地理國情監測標準制定實例
8.4 本章小結
參考文獻
第9章 地理國情監測應用
9.1 大氣環境監測
9.1.1 利用衛星監測空氣污染
9.1.2 空氣污染建模
9.2 水環境監測
9.2.1 香港水環境監測
9.2.2 湖北省水環境監測
9.2.3 東湖水質監測
9.3 城市熱島監測
9.3.1 遙感的城市生態與植被研究
9.3.2 城市熱島效應及其對社會經濟的影響
9.4 城市形態監測
9.4.1 監測區概況
9.4.2 數據來源與研究方法
9.4.3 基于衛星影像的城市建成區提取
9.4.4 衛星影像預處理
9.4.5 衛星影像監督分類
9.4.6 武漢城市建成區提取
9.5 公共衛生監測
9.6 本章小結
參考文獻
第10章 總結與展望
10.1 內容總結
10.2 發展展望
彩圖


圖斑為單元提取T2影像的特征,并以T1期的GIS數據為引導,建立樣本特征庫或分類知識庫,以此為基礎對影像進行知識引導下的對象分類,將分類的結果與T1數據進行比較,確定變化圖斑并識別變化類別。
3.7.3 影像間變化檢測方法
近年來,隨著信息化技術的飛速發展,尤其是“3S”技術中的遙感數據獲取技術及GPS技術的發展,短時間內獲取海量空間數據已經成為可能。利用遙感影像數據對地球表面的信息進行提取與分析,通過對變化檢測的結果分析與信息挖掘,實現自然災害分析、農作物估產、病蟲害監測、政府決策、城市規劃、環境評估等眾多應用。因此,變化檢測已經成為當今各國學者專家的研究熱點。由于影像獲取的快速與便捷性、直觀等特點,影像與影像間的變化檢測成為研究重點,一些有效的變化檢測方法也已經開始形成,本小節將對這些方法進行總結和歸納,并通過示例揭示其基本原理和應用方法。
1.分類后處理方法
分類后比較變化檢測方法(post—classification change,PCC)是先對兩期遙感影像按照相同的分類體系進行分類,然后進行疊置分析,從而得出同一空間位置的類別相對變化信息。此方法本身符合人們直觀思維習慣,較為簡單明晰,在20世紀70年代被廣泛應用于Landsat衛星數據的變化檢測,曾經被認為是非常可靠的變化檢測技術,因而通常作為其他變化檢測方法的校準方法來使用(Weismiller et al.,1977)。
PCC變化檢測方法的監測效果由分類結果的精度決定,因此,在應用分類后變化檢測方法時。針對不同的數據,選擇相應的有效的分類算法,是非常關鍵的。常用的遙感影像分類算法有很多種,從其分類過程中是否需要訓練樣本的角度來講,可以大致分為監督和非監督分類方法,具體的方法有決策樹分類、貝葉斯分類、神經網絡分類、支持向量機分類(suppoft vector machine,SVM)等。無論是監督分類還是非監督分類算法,在具體的應用中,應根據實際需求和數據特點來選擇相應的分類器。分類后變化檢測方法能夠提供類間變化的信息,如由裸地—房屋、草地—沙漠等,同時分類后比較算法可以進行多個時相的連續變化分析,由此實現變化趨勢的分析與預測。但該方法也有一些不可避免的缺點,這些缺陷在本書中概括如下。
(1)分類后比較方法對分類體系的要求及分類結果要求較高。若類別劃分過細則會導致大量的邊緣點,從而導致變化檢測誤差增加,監測精度降低;若類別劃分得過粗又會使不同性質類別合并,不能很好地反映實際情況。
(2)分類過程和變化檢測結果的分離。當分類過程與變化檢測相對獨立時,比較分析是基于由兩幅影像中得到的中間信息而不是原始信息,這會導致信息量減少,從而造成準確性的喪失。
(3)分類比較法當分類錯誤時,變化檢測結果會明顯下降,因此,分類后變化檢測方法對分類結果是敏感的。這里,我們以支持向量機分類技術(El—Naqa et al.,2002)在變化檢測中的應用為例來闡述分類后比較變化檢測技術的一般過程。

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