- 作 者：李成范,劉嵐著
- 出版社：上海大學出版社有限公司
- 出版時間：2016-08-01
- 開 本：16開
- 頁 數：222
- 印刷時間：2016-08-01
- 字 數：250000
- 裝 幀：平裝
- 語 種：中文
- 版 次：1
- 印 次：1
- I S B N：9787567124424
內容簡介
本書重點闡述了遙感的基本概念、技術體系、成像原理與圖像特徵、圖像處理與解譯套用、主成份分析、獨立分量分析、支持向量機、變分貝葉斯ICA方法、火山灰雲監測的研究現狀、經濟建設和社會發展需求等內容。
本書目錄
第1章緒論
1.1問題的提出
1.1.1火山灰雲概述
1.1.2火山灰雲危害
1.1.3問題的提出
1.2遙感概述
1.2.1遙感基本概念
1.2.2遙感過程與遙感技術系統
1.2.3遙感發展簡史
1.2.43S集成技術
1.3遙感技術在火山灰雲監測中的套用
1.3.1火山灰雲衛星遙感監測
1.3.2研究現狀
1.3.3經濟建設和社會發展需求
第2章遙感物理基礎
2.1物理基礎
2.1.1電磁波譜與電磁輻射
2.1.2物體輻射特徵
2.1.3大氣對太陽輻射的影響
2.1.4微波的散射特性
2.2成像原理與圖像特徵
2.2.1衛星遙感和影像特徵
2.2.2微波遙感與成像特徵
2.2.3合成孔徑側視雷達
2.3遙感圖像處理
2.3.1遙感圖像復原
2.3.2遙感圖像增強
2.3.3多源遙感數據融合
2.4遙感圖像解譯
2.4.1遙感圖像的目視解譯
2.4.2遙感圖像的計算機解譯
第3章遙感技術用於火山灰雲監測的方法研究
3.1基礎理論
3.1.1主成分分析
3.1.2獨立分量分析
3.1.3支持向量機
3.1.4變分貝葉斯ICA算法
3.2綜合變分貝葉斯ICA與SVM的火山灰雲遙感監測算法
3.2.1綜合變分貝葉斯ICA與SVM算法
3.2.2火山灰雲監測案例——以桑厄昂火山灰云為例
3.3綜合PCA-ICA加權與SVM的火山灰雲遙感監測算法
3.3.1綜合PCA-ICA加權與SVM算法
3.3.2火山灰雲監測案例——以桑厄昂火山灰云為例
3.4其他火山灰雲遙感監測算法
3.4.1火山灰雲礦物成分及光譜特徵
3.4.2熱紅外差值法
3.4.3假彩色合成法
3.4.4紫外吸收法
3.4.5可見光吸收法
3.4.6改進型算法
第4章遙感技術在火山灰雲經典案例中的套用
4.1FY-3A遙感數據在火山灰雲監測中的套用
4.1.1前言
4.1.2FY-3A衛星遙感數據概況
4.1.3FY-3A遙感數據在艾雅法拉火山灰雲識別套用的探討
4.1.4新方法在FY-3A遙感數據火山灰雲識別套用中的探討
4.1.5FY-3A遙感數據火山灰雲識別結果驗證
4.2CALIOP遙感數據在火山灰雲監測中的套用
4.2.1數據和方法
4.2.2CALIOP遙感數據在艾雅法拉火山灰雲識別套用的探討
4.2.3結論和討論
第5章火山灰沉降數值模擬與防災減災
5.1火山灰沉降數值模擬基礎理論
5.1.1理論模型選擇
5.1.2Suzuki模型方程和參數
5.1.3Suzuki模型驗證及改進
5.2火山灰沉降數值模擬
5.2.1長白山天池火山灰沉降模擬
5.2.2艾雅法拉火山灰沉降數值模擬
5.3艾雅法拉火山灰雲分布和擴散
5.3.1數據選取
5.3.3艾雅法拉火山灰雲分布區劃
5.3.3火山灰雲分布遙感監測結果驗證
5.4艾雅法拉火山灰雲監測與防災減災
5.4.1火山噴發的危害
5.4.2艾雅法拉火山噴發的影響
5.4.3艾雅法拉火山灰雲的防災減災
第6章結論與展望
6.1結論
6.2展望
參考文獻
附錄：英文縮略語
1.1問題的提出
1.1.1火山灰雲概述
1.1.2火山灰雲危害
1.1.3問題的提出
1.2遙感概述
1.2.1遙感基本概念
1.2.2遙感過程與遙感技術系統
1.2.3遙感發展簡史
1.2.43S集成技術
1.3遙感技術在火山灰雲監測中的套用
1.3.1火山灰雲衛星遙感監測
1.3.2研究現狀
1.3.3經濟建設和社會發展需求
第2章遙感物理基礎
2.1物理基礎
2.1.1電磁波譜與電磁輻射
2.1.2物體輻射特徵
2.1.3大氣對太陽輻射的影響
2.1.4微波的散射特性
2.2成像原理與圖像特徵
2.2.1衛星遙感和影像特徵
2.2.2微波遙感與成像特徵
2.2.3合成孔徑側視雷達
2.3遙感圖像處理
2.3.1遙感圖像復原
2.3.2遙感圖像增強
2.3.3多源遙感數據融合
2.4遙感圖像解譯
2.4.1遙感圖像的目視解譯
2.4.2遙感圖像的計算機解譯
第3章遙感技術用於火山灰雲監測的方法研究
3.1基礎理論
3.1.1主成分分析
3.1.2獨立分量分析
3.1.3支持向量機
3.1.4變分貝葉斯ICA算法
3.2綜合變分貝葉斯ICA與SVM的火山灰雲遙感監測算法
3.2.1綜合變分貝葉斯ICA與SVM算法
3.2.2火山灰雲監測案例——以桑厄昂火山灰云為例
3.3綜合PCA-ICA加權與SVM的火山灰雲遙感監測算法
3.3.1綜合PCA-ICA加權與SVM算法
3.3.2火山灰雲監測案例——以桑厄昂火山灰云為例
3.4其他火山灰雲遙感監測算法
3.4.1火山灰雲礦物成分及光譜特徵
3.4.2熱紅外差值法
3.4.3假彩色合成法
3.4.4紫外吸收法
3.4.5可見光吸收法
3.4.6改進型算法
第4章遙感技術在火山灰雲經典案例中的套用
4.1FY-3A遙感數據在火山灰雲監測中的套用
4.1.1前言
4.1.2FY-3A衛星遙感數據概況
4.1.3FY-3A遙感數據在艾雅法拉火山灰雲識別套用的探討
4.1.4新方法在FY-3A遙感數據火山灰雲識別套用中的探討
4.1.5FY-3A遙感數據火山灰雲識別結果驗證
4.2CALIOP遙感數據在火山灰雲監測中的套用
4.2.1數據和方法
4.2.2CALIOP遙感數據在艾雅法拉火山灰雲識別套用的探討
4.2.3結論和討論
第5章火山灰沉降數值模擬與防災減災
5.1火山灰沉降數值模擬基礎理論
5.1.1理論模型選擇
5.1.2Suzuki模型方程和參數
5.1.3Suzuki模型驗證及改進
5.2火山灰沉降數值模擬
5.2.1長白山天池火山灰沉降模擬
5.2.2艾雅法拉火山灰沉降數值模擬
5.3艾雅法拉火山灰雲分布和擴散
5.3.1數據選取
5.3.3艾雅法拉火山灰雲分布區劃
5.3.3火山灰雲分布遙感監測結果驗證
5.4艾雅法拉火山灰雲監測與防災減災
5.4.1火山噴發的危害
5.4.2艾雅法拉火山噴發的影響
5.4.3艾雅法拉火山灰雲的防災減災
第6章結論與展望
6.1結論
6.2展望
參考文獻
附錄：英文縮略語
