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第一章 绪论1

1．1 遥感的基本概念1

1．2 遥感的发展历程和趋势2

1．3 遥感技术系统的结构和功能4

1．4 本书的主要内容和安排5

第二章 遥感基础6

2．1 电磁波与电磁波谱6

2．1．1 电磁波的概念6

2．1．2 电磁波的产生7

2．1．3 电磁波的性质8

2．1．4 电磁波谱9

2．2 物体的电磁波发射特性11

2．2．1 辐射量的定义11

2．2．2 黑体辐射12

2．2．3 太阳的波谱辐射特性14

2．2．4 地物的波谱发射特性16

2．2．5 红外波段中的太阳辐射与地物发射情况18

2．3 物体的电磁波反射特性19

2．3．1 物体反射电磁波的三种形式19

2．3．2 地物的波谱反射特性20

2．3．3 地物反射波谱特性的测量25

2．4 大气对电磁波传输过程的影响26

2．4．1 大气的组成和大气层的结构26

2．4．2 大气对电磁波传输过程的影响28

2．4．3 辐射传输方程32

第三章 遥感平台33

3．1 遥感平台的种类33

3．2．1 卫星在空间中的位置和姿态34

3．2 遥感卫星34

3．2．2 几种遥感卫星简介38

3．2．3 部分对地观测卫星计划41

第四章 传感器及其图象特性44

4．1 传感器的分类及其基本组成44

4．1．1 传感器的分类44

4．1．2 传感器的组成44

4．2 摄影型传感器45

4．2．1 单镜头框幅式摄影机45

4．2．2 缝隙式摄影机47

4．2．3 全景式摄影机48

4．2．4 多光谱摄影机48

4．3 摄影象片的特性50

4．3．1 框幅式象片的几何特性50

4．3．2 缝隙式象片的几何特性52

4．3．3 全景象片的几何特性56

4．3．4 摄影象片的地面分辨率58

4．3．5 摄影象片的物理特性59

4．4 扫描方式的传感器60

4．4．1 光机扫描仪61

4．4．2 推帚式扫描仪67

4．5 扫描图象的特性72

4．5．1 光机扫描图象的几何特性72

4．5．2 CCD固体扫描图象的几何特性75

4．5．3 扫描图象的物理特性77

4．6 侧视雷达成象79

4．6．1 侧视雷达的一般结构80

4．6．2 真实孔径侧视雷达80

4．6．3 合成孔径侧视雷达82

4．6．4 合成孔径侧视雷达的数字成象处理85

4．6．5 INSAR的基本原理87

4．7．1 侧视雷达图象的几何特性89

4．7 侧视雷达图象的特性89

4．7．2 侧视雷达图象的色调特性92

第五章 遥感图象目视判读96

5．1 遥感图象的判读特征96

5．2 遥感图象的目视判读方法100

第六章 遥感图象校正105

6．1 遥感图象的辐射量校正105

6．1．1 光学镜头的非均匀性引起的边缘减光现象的改正106

6．1．2 光电变换系统的特性引起的辐射误差校正106

6．1．3 太阳高度引起的辐射误差校正107

6．1．4 地形坡度引起的辐射误差校正107

6．1．5 大气校正108

6．2．1 成象投影方式引起的图象变形109

6．2 遥感图象的几何变形109

6．2．2 传感器外方位元素变化引起的图象变形110

6．2．3 地形起伏引起的图象变形113

6．2．4 地球曲率引起的图象变形114

6．2．5 大气折射引起的图象变形115

6．2．6 地球自转引起的图象变形117

6．3 遥感图象的几何校正119

6．3．1 遥感图象几何校正的一般过程119

6．3．2 图象几何校正中的重采样和内插方法120

6．3．3 遥感图象的多项式校正122

6．3．4 几种遥感图象的精确校正122

6．3．5 图象的镶嵌处理132

第七章 遥感信息增强处理135

7．1 彩色合成135

7．2．1 基于HIS变换的遥感影象信息融合136

7．2 遥感影象信息融合136

7．2．2 基于小波变换的遥感影象信息融合138

7．2．3 遥感影象和DTM数据之间的复合140

7．3 主成分分析140

7．3．1 主成分分析算法及其应用140

7．3．2 快速近似主成分分析算法142

7．4 K-T变换及其应用146

7．4．1 K-T变换在MSS数据分析中的应用146

7．4．2 K-T变换在TM数据分析中的应用149

7．5 植被指数特征及其应用149

7．5．1 植被指数模型149

7．5．2 植被指数特征的应用151

第八章 遥感图象分类153

8．1 遥感图象分类的基本原理153

8．2．1 基于最小错误概率的Bayes分类器155

8．2 遥感图象监督分类155

8．2．2 子空间分类器157

8．2．3 概率松弛算法159

8．3 遥感图象非监督分类161

8．3．1 聚类中的相似性度量161

8．3．2 K-均值算法162

8．3．3 ISODATA算法162

8．3．4 模糊聚类算法164

8．4 基于混合象元的遥感图象分类165

8．5 非光谱信息在遥感图象分类中的应用166

8．5．1 高程信息在遥感图象分类中的应用167

8．5．2 纹理信息在遥感图象分类中的应用167

8．6 基于知识的遥感图象分类170

附录 遥感图象处理软件包简介173

参考文献176