М.: Техносфера, 2010. - 560 с. - ISBN: 978-5-94836-244-1
Классическое учебное пособие, в котором последовательно изложены современные методы дистанционного зондирования и обработки космических снимков. В книге дано описание съемочных систем новейших спутников NASA Terra, Aqua и EO-1, а также коммерческих спутников IKONOS и Quickbird. В книге представлены материалы по атмосферной и ФПМ-коррекции, пространственной чувствительности датчиков, методам подавления шума и алгоритмам совмещения гиперспектральных снимков. Добавлено более 15 новых упражнений, 16 цветных иллюстраций и более 40 рисунков. Значительная часть книги посвящена обсуждению таких актуальных тем, как анализ гиперспектральных данных, методы разделения смешанных пикселов и использование стереоснимков для построения цифровой модели рельефа. Подробное описание алгоритмов обработки данных и многочисленные примеры их использования позволят читателям лучше понять связь между характеристиками съемочных систем и той информацией, которую можно получить на основании космических снимков. Для лучшего усвоения материала книги в конце каждой главы помещен раздел с упражнениями.
Книга адресована студентам, преподавателям, а также инженерам и научным сотрудникам, занимающимся разработкой и внедрением систем обработки данных дистанционного зондирования.
Содержание.
Предисловие к третьему изданию.
Предисловие ко второму изданию.
Основы дистанционного зондирования земли.
Введение.
Дистанционное зондирование Земли.
Интерпретация снимков.
Спектральные диапазоны съемки.
Спектральные образы объектов.
Системы дистанционного зондирования.
Пространственные и радиометрические характеристики.
Спектральные характеристики.
Временные характеристики.
Группировки искусственных спутников Земли.
Системы отображения снимков.
Системы обработки данных.
Выводы.
Упражнения.
Излучение в оптическом диапазоне спектра.
Введение.
Видимый и коротковолновой инфракрасный диапазоны спектра.
Солнечное излучение.
Компоненты излучения.
Отраженное солнечное излучение, распространяющееся без рассеяния.
Отраженное рассеянное излучение.
Рассеянное излучение, распространяющееся без отражения.
Суммарная плотность потока солнечного излучения.
Примеры снимков в области доминирования солнечного излучения.
Теневая отмывка рельефа.
Эффекты затенения.
Атмосферная коррекция.
Средний и тепловой инфракрасные диапазоны спектра.
Тепловое излучение.
Компоненты собственного излучения Земли.
Излучение поверхности Земли.
Атмосферное излучение, отраженное от поверхности Земли.
Прямое излучение атмосферы.
Суммарная спектральная плотность энергетической светимости.
Плотность суммарного потока регистрируемого излучения.
Примеры снимков в тепловом ИК-диапазоне спектра.
Выводы.
Упражнения.
Модели датчика.
Введение.
Общая модель датчика.
Разрешение.
Отклик прибора.
Пространственное разрешение.
Спектральное разрешение.
Пространственный отклик.
Функция рассеяния точки оптической системы.
Функция рассеяния точки детектора.
Функция рассеяния точки, связанная со смещением изображения.
Функция рассеяния точки электронной схемы.
Общая функция рассеяния точки.
Сравнение функций рассеяния точки различных датчиков.
Моделирование съемочной системы.
Измерение функции рассеяния точки.
Измерение функции рассеяния линии для съемочной системы ALI.
Измерение функции рассеяния линии для съемочной системы QuickBird.
Спектральный отклик.
Усиление сигнала.
Дискретизация и аналого-цифровое преобразование.
Упрощенная модель датчика.
Геометрические искажения.
Модели положения датчика.
Модели ориентации датчика.
Модели сканирующих систем.
Модель Земли.
Геометрия съемки при использовании линейных сканирующих систем и поперечных ПЗС-сканеров.
Геометрия съемки при использовании продольных ПЗС-сканеров.
Топографические искажения.
Выводы.
Упражнения.
Модели данных.
Введение.
Замечание о форме записи.
Одномерный статистический анализ изображений.
Гистограмма.
Нормальное распределение.
Кумулятивная гистограмма.
Статистические характеристики.
Многомерный статистический анализ изображений.
Сведение задачи к одномерной.
Модели шума.
Статистическая оценка качества изображения.
Контрастность.
Коэффициент модуляции.
Отношение сигнал/шум.
Национальная шкала дешифрируемости снимков (США).
Сигнал, эквивалентный шуму.
Пространственный статистический анализ данных.
Способы представления пространственной ковариации.
Ковариационная функция и семивариограмма.
Мультипликативность и анизотропия.
Спектральная плотность мощности.
Матрица сочетаний.
Фрактальная геометрия.
Влияние рельефа и конструкции датчика.
Рельеф местности и спектральные диаграммы рассеяния.
Пространственная статистика и характеристики датчиков.
Характеристики датчиков и спектральные диаграммы рассеяния.
Выводы.
Упражнения.
Спектральные преобразования.
Введение.
Пространство спектральных признаков.
Многозональные индексы.
Вегетационные индексы.
Примеры изображений.
Метод главных компонент.
Стандартизованный метод главных компонент.
Метод главных компонент с минимизацией шума.
Преобразование «колпак с кисточкой».
Повышение контрастности снимков.
Общие преобразования.
Линейное растяжение.
Нелинейное растяжение.
Нормальное растяжение.
Референтное растяжение.
Разделение по пороговому значению.
Локальные преобразования.
Цветные снимки.
Минимаксное растяжение.
Нормальное растяжение.
Референтное растяжение.
Декорреляционное растяжение.
Преобразование цветового пространства.
Пространственное смешивание.
Выводы.
Упражнения.
Пространственные преобразования.
Введение.
Модель изображения при пространственной фильтрации.
Фильтры-свертки.
Линейные фильтры.
Свертка.
Фильтры низких и высоких частот.
Фильтр усиления высоких частот.
Полосовые фильтры.
Направленные фильтры.
Граничная область.
Характеристики обработанных изображений.
Применение алгоритма совмещения к пространственной фильтрации.
Алгоритм расчета усредняющего фильтра.
Последовательность линейных фильтров.
Статистические фильтры.
Морфологические фильтры.
Градиентные фильтры.
Преобразования Фурье.
Фурье-анализ.
Дискретное преобразование Фурье для двумерного случая.
Формы представления Фурье-образа.
Фильтрация с помощью преобразования Фурье.
Функция передачи модуляции.
Использование преобразования Фурье для моделирования съемочной системы.
Пространственный спектр мощности сигнала.
Многомасштабные преобразования.
Пирамиды изображений.
Фильтры нулевого уровня.
Фильтры LoG (лапласиан гауссовой функции).
Фильтры DoG (разность гауссовых функций).
Вейвлет-преобразования.
Выводы.
Упражнения.
Коррекция и калибровка.
Введение.
Устранение искажений.
Полиномиальная модель искажений.
Наземные контрольные точки.
Преобразование координат.
Картографические проекции.
Повторная дискретизация.
Компенсация функции передачи модуляции датчика.
Примеры компенсации функции передачи модуляции.
Устранение шума.
Глобальный шум.
Сигма-фильтр.
Фильтр Нагао — Мацуямы.
Локальный шум.
Использование метода главных компонент.
Периодический шум.
Полосовой шум.
Глобальное линейное согласование детекторов.
Нелинейное согласование детекторов.
Рандомизация.
Создание маски пространственного фильтра.
Десегментация.
Радиометрическая калибровка.
Многозональные съемочные системы и снимки.
Калибровка по излучению у датчика.
Атмосферная коррекция.
Поправка на угол восхождения Солнца и рельеф местности.
Примеры коррекции снимков.
Гиперспектральные съемочные системы и снимки.
Калибровка по излучению у датчика.
Атмосферная коррекция.
Методы нормировки.
Примеры изображений.
Выводы.
Упражнения.
Совмещение и объеденение изображений.
Введение.
Процедура совмещения изображений.
Автоматизированное определение положения наземных контрольных точек.
Корреляция площадных объектов.
Связь с пространственными статистическими характеристиками.
Использование других пространственных элементов.
Ортотрансформирование.
Цифровые модели рельефа с низким разрешением.
Цифровые модели рельефа с высоким разрешением.
Алгоритм иерархического деформирования.
Объединение изображений.
Объединение изображений в пространстве признаков.
Объединение изображений в пространственной области.
Модуляция высоких частот.
Разработка фильтра для модуляции высоких частот.
Повышение резкости изображения с помощью модели датчика .
Многомасштабное объединение.
Примеры объединения изображений.
Выводы.
Упражнения.
Тематическая классификация.
Введение.
Процесс классификации.
Важность масштаба и разрешения снимка.
Понятие сходства.
Сравнение жесткой и мягкой классификации.
Выделение признаков.
Обучение классификатора.
Контролируемое обучение.
Анализ разделимости.
Неконтролируемое обучение.
Алгоритм кластеризации методом К-средних.
Примеры кластеризации.
Гибридное контролируемое/неконтролируемое обучение.
Непараметрическая классификация.
Классификатор срезов слоев.
Классификатор на основе анализа гистограммы.
Классификатор ближайших соседей.
Классификатор искусственной нейронной сети (АК1Ч).
Алгоритм обратного распространения.
Примеры непараметрической классификации.
Параметрическая классификация.
Оценка параметров модели.
Дискриминантные функции.
Модель нормального распределения.
Классификатор ближайшего среднего.
Примеры параметрической классификации.
Пространственно-спектральная сегментация.
Наращивание областей.
Классификация подпикселов.
Модель линейного смешивания.
Примеры разделения смеси.
Связь фракций с выходом нейронной сети.
Определение конечного члена.
Классификация нечеткого множества.
Нечеткие С-средние (РСМ) кластеризации.
Нечеткая управляемая классификация.
Анализ гиперспектрального изображения.
Визуализация образа куба.
Обучение классификации.
Извлечение признака из гиперспектральных данных.
Остаточные изображения.
Параметры полосы поглощения.
Отношения спектральных производных.
Спектральные опознавательные признаки.
Алгоритмы классификации для гиперспектральных данных.
Двоичное кодирование.
Спектрально-угловое картирование.
Ортогональная проекция подпространства (ОПП).
Выводы.
Упражнения.
Приложения.
О.Н. Гершензон, В.Е. Гершензон. Российские космические технологии в сфере космосъемки: реалии и перспективы.
В.В. Лавров. Космические съемочные системы сверхвысокого разрешения.
Классическое учебное пособие, в котором последовательно изложены современные методы дистанционного зондирования и обработки космических снимков. В книге дано описание съемочных систем новейших спутников NASA Terra, Aqua и EO-1, а также коммерческих спутников IKONOS и Quickbird. В книге представлены материалы по атмосферной и ФПМ-коррекции, пространственной чувствительности датчиков, методам подавления шума и алгоритмам совмещения гиперспектральных снимков. Добавлено более 15 новых упражнений, 16 цветных иллюстраций и более 40 рисунков. Значительная часть книги посвящена обсуждению таких актуальных тем, как анализ гиперспектральных данных, методы разделения смешанных пикселов и использование стереоснимков для построения цифровой модели рельефа. Подробное описание алгоритмов обработки данных и многочисленные примеры их использования позволят читателям лучше понять связь между характеристиками съемочных систем и той информацией, которую можно получить на основании космических снимков. Для лучшего усвоения материала книги в конце каждой главы помещен раздел с упражнениями.
Книга адресована студентам, преподавателям, а также инженерам и научным сотрудникам, занимающимся разработкой и внедрением систем обработки данных дистанционного зондирования.
Содержание.
Предисловие к третьему изданию.
Предисловие ко второму изданию.
Основы дистанционного зондирования земли.
Введение.
Дистанционное зондирование Земли.
Интерпретация снимков.
Спектральные диапазоны съемки.
Спектральные образы объектов.
Системы дистанционного зондирования.
Пространственные и радиометрические характеристики.
Спектральные характеристики.
Временные характеристики.
Группировки искусственных спутников Земли.
Системы отображения снимков.
Системы обработки данных.
Выводы.
Упражнения.
Излучение в оптическом диапазоне спектра.
Введение.
Видимый и коротковолновой инфракрасный диапазоны спектра.
Солнечное излучение.
Компоненты излучения.
Отраженное солнечное излучение, распространяющееся без рассеяния.
Отраженное рассеянное излучение.
Рассеянное излучение, распространяющееся без отражения.
Суммарная плотность потока солнечного излучения.
Примеры снимков в области доминирования солнечного излучения.
Теневая отмывка рельефа.
Эффекты затенения.
Атмосферная коррекция.
Средний и тепловой инфракрасные диапазоны спектра.
Тепловое излучение.
Компоненты собственного излучения Земли.
Излучение поверхности Земли.
Атмосферное излучение, отраженное от поверхности Земли.
Прямое излучение атмосферы.
Суммарная спектральная плотность энергетической светимости.
Плотность суммарного потока регистрируемого излучения.
Примеры снимков в тепловом ИК-диапазоне спектра.
Выводы.
Упражнения.
Модели датчика.
Введение.
Общая модель датчика.
Разрешение.
Отклик прибора.
Пространственное разрешение.
Спектральное разрешение.
Пространственный отклик.
Функция рассеяния точки оптической системы.
Функция рассеяния точки детектора.
Функция рассеяния точки, связанная со смещением изображения.
Функция рассеяния точки электронной схемы.
Общая функция рассеяния точки.
Сравнение функций рассеяния точки различных датчиков.
Моделирование съемочной системы.
Измерение функции рассеяния точки.
Измерение функции рассеяния линии для съемочной системы ALI.
Измерение функции рассеяния линии для съемочной системы QuickBird.
Спектральный отклик.
Усиление сигнала.
Дискретизация и аналого-цифровое преобразование.
Упрощенная модель датчика.
Геометрические искажения.
Модели положения датчика.
Модели ориентации датчика.
Модели сканирующих систем.
Модель Земли.
Геометрия съемки при использовании линейных сканирующих систем и поперечных ПЗС-сканеров.
Геометрия съемки при использовании продольных ПЗС-сканеров.
Топографические искажения.
Выводы.
Упражнения.
Модели данных.
Введение.
Замечание о форме записи.
Одномерный статистический анализ изображений.
Гистограмма.
Нормальное распределение.
Кумулятивная гистограмма.
Статистические характеристики.
Многомерный статистический анализ изображений.
Сведение задачи к одномерной.
Модели шума.
Статистическая оценка качества изображения.
Контрастность.
Коэффициент модуляции.
Отношение сигнал/шум.
Национальная шкала дешифрируемости снимков (США).
Сигнал, эквивалентный шуму.
Пространственный статистический анализ данных.
Способы представления пространственной ковариации.
Ковариационная функция и семивариограмма.
Мультипликативность и анизотропия.
Спектральная плотность мощности.
Матрица сочетаний.
Фрактальная геометрия.
Влияние рельефа и конструкции датчика.
Рельеф местности и спектральные диаграммы рассеяния.
Пространственная статистика и характеристики датчиков.
Характеристики датчиков и спектральные диаграммы рассеяния.
Выводы.
Упражнения.
Спектральные преобразования.
Введение.
Пространство спектральных признаков.
Многозональные индексы.
Вегетационные индексы.
Примеры изображений.
Метод главных компонент.
Стандартизованный метод главных компонент.
Метод главных компонент с минимизацией шума.
Преобразование «колпак с кисточкой».
Повышение контрастности снимков.
Общие преобразования.
Линейное растяжение.
Нелинейное растяжение.
Нормальное растяжение.
Референтное растяжение.
Разделение по пороговому значению.
Локальные преобразования.
Цветные снимки.
Минимаксное растяжение.
Нормальное растяжение.
Референтное растяжение.
Декорреляционное растяжение.
Преобразование цветового пространства.
Пространственное смешивание.
Выводы.
Упражнения.
Пространственные преобразования.
Введение.
Модель изображения при пространственной фильтрации.
Фильтры-свертки.
Линейные фильтры.
Свертка.
Фильтры низких и высоких частот.
Фильтр усиления высоких частот.
Полосовые фильтры.
Направленные фильтры.
Граничная область.
Характеристики обработанных изображений.
Применение алгоритма совмещения к пространственной фильтрации.
Алгоритм расчета усредняющего фильтра.
Последовательность линейных фильтров.
Статистические фильтры.
Морфологические фильтры.
Градиентные фильтры.
Преобразования Фурье.
Фурье-анализ.
Дискретное преобразование Фурье для двумерного случая.
Формы представления Фурье-образа.
Фильтрация с помощью преобразования Фурье.
Функция передачи модуляции.
Использование преобразования Фурье для моделирования съемочной системы.
Пространственный спектр мощности сигнала.
Многомасштабные преобразования.
Пирамиды изображений.
Фильтры нулевого уровня.
Фильтры LoG (лапласиан гауссовой функции).
Фильтры DoG (разность гауссовых функций).
Вейвлет-преобразования.
Выводы.
Упражнения.
Коррекция и калибровка.
Введение.
Устранение искажений.
Полиномиальная модель искажений.
Наземные контрольные точки.
Преобразование координат.
Картографические проекции.
Повторная дискретизация.
Компенсация функции передачи модуляции датчика.
Примеры компенсации функции передачи модуляции.
Устранение шума.
Глобальный шум.
Сигма-фильтр.
Фильтр Нагао — Мацуямы.
Локальный шум.
Использование метода главных компонент.
Периодический шум.
Полосовой шум.
Глобальное линейное согласование детекторов.
Нелинейное согласование детекторов.
Рандомизация.
Создание маски пространственного фильтра.
Десегментация.
Радиометрическая калибровка.
Многозональные съемочные системы и снимки.
Калибровка по излучению у датчика.
Атмосферная коррекция.
Поправка на угол восхождения Солнца и рельеф местности.
Примеры коррекции снимков.
Гиперспектральные съемочные системы и снимки.
Калибровка по излучению у датчика.
Атмосферная коррекция.
Методы нормировки.
Примеры изображений.
Выводы.
Упражнения.
Совмещение и объеденение изображений.
Введение.
Процедура совмещения изображений.
Автоматизированное определение положения наземных контрольных точек.
Корреляция площадных объектов.
Связь с пространственными статистическими характеристиками.
Использование других пространственных элементов.
Ортотрансформирование.
Цифровые модели рельефа с низким разрешением.
Цифровые модели рельефа с высоким разрешением.
Алгоритм иерархического деформирования.
Объединение изображений.
Объединение изображений в пространстве признаков.
Объединение изображений в пространственной области.
Модуляция высоких частот.
Разработка фильтра для модуляции высоких частот.
Повышение резкости изображения с помощью модели датчика .
Многомасштабное объединение.
Примеры объединения изображений.
Выводы.
Упражнения.
Тематическая классификация.
Введение.
Процесс классификации.
Важность масштаба и разрешения снимка.
Понятие сходства.
Сравнение жесткой и мягкой классификации.
Выделение признаков.
Обучение классификатора.
Контролируемое обучение.
Анализ разделимости.
Неконтролируемое обучение.
Алгоритм кластеризации методом К-средних.
Примеры кластеризации.
Гибридное контролируемое/неконтролируемое обучение.
Непараметрическая классификация.
Классификатор срезов слоев.
Классификатор на основе анализа гистограммы.
Классификатор ближайших соседей.
Классификатор искусственной нейронной сети (АК1Ч).
Алгоритм обратного распространения.
Примеры непараметрической классификации.
Параметрическая классификация.
Оценка параметров модели.
Дискриминантные функции.
Модель нормального распределения.
Классификатор ближайшего среднего.
Примеры параметрической классификации.
Пространственно-спектральная сегментация.
Наращивание областей.
Классификация подпикселов.
Модель линейного смешивания.
Примеры разделения смеси.
Связь фракций с выходом нейронной сети.
Определение конечного члена.
Классификация нечеткого множества.
Нечеткие С-средние (РСМ) кластеризации.
Нечеткая управляемая классификация.
Анализ гиперспектрального изображения.
Визуализация образа куба.
Обучение классификации.
Извлечение признака из гиперспектральных данных.
Остаточные изображения.
Параметры полосы поглощения.
Отношения спектральных производных.
Спектральные опознавательные признаки.
Алгоритмы классификации для гиперспектральных данных.
Двоичное кодирование.
Спектрально-угловое картирование.
Ортогональная проекция подпространства (ОПП).
Выводы.
Упражнения.
Приложения.
О.Н. Гершензон, В.Е. Гершензон. Российские космические технологии в сфере космосъемки: реалии и перспективы.
В.В. Лавров. Космические съемочные системы сверхвысокого разрешения.