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PIE遥感图像处理基础教程

PIE遥感图像处理基础教程

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图文详情
  • ISBN:9787030693228
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:255
  • 出版时间:2021-07-01
  • 条形码:9787030693228 ; 978-7-03-069322-8

内容简介

本书基于PIE6.0版本软件,详细介绍了国产PIE系列软件的功能及遥感图像处理流程和方法,主要内容包括遥感图像预处理、图像增强、图像分类、矢量数据处理、遥感专题制图、面向对象分类、卫星影像测绘处理、高光谱图像处理、SAR图像处理、无人机遥感影像处理。 本书可作为遥感科学与技术、地理信息科学、测绘工程、地理国情监测等专业本科生、研究生的遥感上机实践参考用书,也可供相关专业科研人员参考。

目录

目录
序一
序二
前言
**篇 基础篇
第1章 PIE软件概述 3
1.1 PIE软件背景 3
1.2 PIE软件体系 3
1.3 PIE软件特色 14
第2章 PIE-Basic基础 15
2.1 地图浏览、量测与可视化 15
2.1.1 地图浏览 15
2.1.2 量测工具 15
2.1.3 显示控制 15
2.2 图像信息查看与统计 18
2.2.1 数据信息查看 18
2.2.2 图像特征统计 19
2.3 图像投影与几何变换 21
2.3.1 投影转换 21
2.3.2 图像几何变换 26
2.4 图像格式转换 27
2.4.1 格式转换 27
2.4.2 矢栅转换 29
2.5 图像运算 30
2.5.1 波段运算 30
2.5.2 波谱运算 32
2.5.3 波段合成 32
2.6 实用工具 33
2.6.1 掩膜工具 33
2.6.2 图像重采样 34
2.6.3 创建金字塔 35
2.6.4 设置无效值 35
2.6.5 剔除栅格块 35
2.6.6 坏线修复 35
第3章 图像预处理 37
3.1 辐射校正 37
3.1.1 辐射定标 37
3.1.2 大气校正 38
3.2 几何校正 39
3.2.1 影像配准 40
3.2.2 正射校正 42
3.3 图像融合 44
3.3.1 色彩标准化融合 44
3.3.2 SFIM融合 45
3.3.3 PCA融合 45
3.3.4 Pansharp融合 46
3.4 图像裁剪 46
3.5 图像镶嵌 47
3.5.1 图像快速拼接 47
3.5.2 图像镶嵌 48
3.6 分幅处理 50
3.6.1 标准分幅 50
3.6.2 矢量分幅 50
第4章 图像增强 52
4.1 图像变换 52
4.1.1 彩色空间变换 52
4.1.2 主成分变换 53
4.1.3 *小噪声分离变换 55
4.1.4 小波变换 56
4.1.5 缨帽变换 57
4.1.6 傅里叶变换 57
4.1.7 去相关拉伸 58
4.2 图像滤波 58
4.2.1 空域滤波 58
4.2.2 频域滤波 62
4.2.3 自定义滤波 64
4.3 边缘增强 65
4.3.1 定向滤波 65
4.3.2 微分锐化 65
4.4 纹理分析 66
第5章 图像分类 68
5.1 非监督分类 68
5.1.1 ISODATA分类 68
5.1.2 K-Means分类 69
5.1.3 BP神经网络分类 70
5.2 监督分类 71
5.2.1 样本采集 71
5.2.2 距离分类 73
5.2.3 *大似然分类 74
5.3 分类后处理 75
5.3.1 分类统计 75
5.3.2 分类合并 75
5.3.3 过滤 76
5.3.4 聚类 77
5.3.5 主/次要分析 78
5.3.6 精度分析 79
5.3.7 分类后变化检测 80
5.4 智能化信息提取 80
第6章 矢量数据处理 82
6.1 矢量创建 82
6.2 矢量编辑 82
6.3 矢量工具 84
6.4 捕捉参数设置 86
6.5 矢量统计分析 87
6.5.1 要素缓冲区分析 87
6.5.2 文件缓冲区分析 87
6.5.3 图斑面积自动计算 88
6.5.4 热力图 88
6.5.5 克里金插值 89
6.5.6 反距离权重 90
6.5.7 样条插值算法 90
6.5.8 等值线(面) 90
第7章 遥感专题制图 92
7.1 制图视图操作 92
7.2 专题图设置 92
7.2.1 图框设置 93
7.2.2 字体设置 93
7.2.3 专题图模板 93
7.3 地图整饰 94
7.3.1 文本 94
7.3.2 比例尺文本 94
7.3.3 注释 94
7.3.4 当前日期 95
7.3.5 当前时间 95
7.3.6 内图廓线 96
7.3.7 指北针 97
7.3.8 比例尺 97
7.3.9 图例 98
7.3.10 格网 98
7.4 标注标绘 99
7.4.1 标绘图元 99
7.4.2 编辑图元 100
7.4.3 图元属性 100
7.5 制图元素设置 103
7.5.1 元素排列 103
7.5.2 元素顺序 104
7.5.3 元素分布 104
7.6 专题图输出 104
7.6.1 页面设置 104
7.6.2 导出地图 105
第二篇 高级篇
第8章 面向对象分类 109
8.1 影像分割 109
8.1.1 新建工程 109
8.1.2 分割对象 109
8.1.3 分割尺度调节 111
8.1.4 导出分割矢量 111
8.2 样本管理 111
8.2.1 样本选择 111
8.2.2 自动样本选择 112
8.2.3 高精度自动样本选择 113
8.2.4 导入样本 114
8.3 影像分类 115
8.3.1 分类特征 115
8.3.2 分类算法 116
8.4 分类后处理 120
8.4.1 类别合并 120
8.4.2 平滑 120
8.4.3 类别转换 120
8.4.4 分类结果栅格化 121
8.5 智能交互提取 121
8.5.1 水体魔术棒 121
8.5.2 图层魔术棒 122
8.5.3 保存矢量 122
8.5.4 加载矢量数据 123
8.6 变化检测 123
8.6.1 矢量变化检测 123
8.6.2 栅格变化检测 124
第9章 卫星影像测绘处理 126
9.1 区域网平差 126
9.1.1 连接点/控制点匹配 126
9.1.2 点位测量 129
9.1.3 单片模型解算 132
9.1.4 区域网平面平差 133
9.1.5 区域网立体平差 134
9.1.6 配准点生成 135
9.2 正射校正 136
9.2.1 影像纠正 136
9.2.2 正射影像融合 136
9.2.3 真彩色工具 137
9.2.4 影像匀色 139
9.2.5 影像镶嵌 141
9.2.6 产品输出 147
9.3 DEM/DSM制作 147
9.3.1 核线影像 147
9.3.2 核线初始匹配 148
9.3.3 特征点采集 148
9.3.4 DSM密集匹配 148
9.3.5 DEM/DSM编辑 149
9.4 质量评价 150
9.4.1 精度检查 150
9.4.2 图面检查 153
第10章 高光谱图像处理 155
10.1 影像质量评价与图谱分析 155
10.1.1 影像质量评价 155
10.1.2 统计分析 158
10.1.3 地物波谱库 158
10.1.4 图谱浏览 161
10.1.5 光谱处理 162
10.2 高光谱影像图像预处理 166
10.2.1 图像修复 166
10.2.2 高光谱影像预处理 168
10.2.3 异源融合 171
10.3 混合像元分解 174
10.3.1 端元数目估计 174
10.3.2 端元提取 174
10.3.3 丰度反演 176
10.4 高光谱影像图像分类 178
10.4.1 非监督分类 178
10.4.2 监督分类 181
10.5 高光谱影像目标探测 185
10.5.1 异常探测(检测) 185
10.5.2 目标探测 185
10.6 高光谱影像定量应用 189
10.6.1 指数工具箱 189
10.6.2 定量反演 190
第11章 SAR图像处理 194
11.1 SAR基础工具 194
11.1.1 SAR数据导入 194
11.1.2 复数据转换 194
11.1.3 多视处理 195
11.1.4 自适应滤波 196
11.1.5 地理编码 202
11.1.6 图像裁剪 203
11.1.7 斜地距转换 203
11.1.8 地形辐射校正 204
11.1.9 转DB影像 204
11.1.10 GF-3轮廓 204
11.2 SAR平差 205
11.2.1 自动匹配 205
11.2.2 区域网平差 208
11.2.3 几何精校正 209
11.2.4 镶嵌线编辑 210
11.3 干涉SAR 211
11.3.1 InSAR模块 211
11.3.2 DInSAR模块 220
11.4 极化SAR 223
11.4.1 基本原理 223
11.4.2 极化合成 224
11.4.3 极化矩阵转换 225
11.4.4 极化滤波 226
11.4.5 极化分解 229
11.4.6 RGB通道合成 233
11.5 图像分类 234
11.5.1 非监督分类 234
11.5.2 监督分类 235
11.5.3 SAR图像目标检测 236
第12章 无人机遥感影像处理 240
12.1 工程管理 240
12.1.1 新建工程 240
12.1.2 地理位置信息 240
12.1.3 相机模型 242
12.2 无人机影像处理 243
12.2.1 影像匹配 243
12.2.2 影像对齐 244
12.2.3 DSM/DEM 245
12.2.4 镶嵌线 247
12.2.5 正射校正 247
12.2.6 影像匀色 247
12.2.7 影像镶嵌 248
12.2.8 编辑控制点 248
12.3 3D视图工具 252
12.3.1 图层 252
12.3.2 标签 252
12.3.3 视图 252
12.3.4 选择 252
12.3.5 点云编辑 253
主要参考文献 254
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节选

**篇 基础篇 第1章 PIE软件概述 1.1 PIE软件背景 PIE(pixel information expert)是我国自主研发的新一代遥感图像处理软件,具有卓越的国产卫星数据支持能力,内嵌基于深度学习的图像智能解译引擎,形成覆盖全载荷、全流程、全行业应用的遥感图像处理产品体系,可实现图像预处理、融合镶嵌、智能解译、综合制图、流程定制等全流程操作。 PIE是在对遥感应用客户进行充分调研,并认真分析国内外优秀遥感处理软件优缺点的基础上,研制开发的遥感图像处理软件产品,是中国人自己的遥感影像处理软件。PIE在国产卫星数据处理与应用方面能力卓越,行业应用范围较广。PIE实现了遥感信息全要素提取、导航数据高精度定位,以及卫星数据与行业信息的融合应用,服务于自然资源、生态环境、应急管理、气象、海洋、水利、农业、林业等国家部委及省市管理部门,提供全流程、全要素遥感信息分析处理,支撑政府机构实施精细化监管和科学决策;服务于其他有关部门,提供目标自动识别、精确导航定位、环境信息分析,助力有关部门实施移动指挥、特定场景仿真及特殊区域环境保障;服务于金融保险、精准农业、能源电力、交通运输等企业用户,提供空天大数据分析和信息服务,有助于提升企业决策能力和运营效率。 1.2 PIE软件体系 PIE软件采用云+端的技术架构,秉承工作流、组件插件式、多层和多模块结构的设计思路,研制了包含强大底层库的PIE-SDK二次开发组件包和多种用于光学、雷达、高光谱、无人机数据生产的专业工具软件(PIE-Basic遥感图像基础处理软件、PIE-Ortho卫星影像测绘处理软件、PIE-SAR雷达影像数据处理软件、PIE-Hyp高光谱影像数据处理软件、PIE-UAV无人机影像数据处理软件),用于遥感影像智能解译的专业工具(PIE-SIAS尺度集影像分析软件和PIE-AI遥感图像智能解译软件),以及用于地理信息和行业应用的二、三维可视化展示平台(PIE-Map地理信息系统软件)。同时依托遥感云服务平台PIE-Engine,对PIE各产品及多项行业应用成果进行标准化集成和运行,构建云+端协同一体化的遥感云服务体系。PIE系列软件产品体系如图1-1所示。 1.PIE-Basic遥感图像基础处理软件 PIE-Basic是集遥感与地理信息系统(geographical information system,GIS)于一体的遥感图像基础处理软件,面向国内外主流遥感数据,具备遥感数据预处理、图像增强、图像分类、综合判读、矢量处理、监测分析、专题制图全流程处理功能,广泛应用于教育、科研、气象、海洋、水利、农业、林业、国土、减灾、环保等多个领域。 PIE-Basic遥感图像基础处理软件包含数据显示与浏览、数据格式转换、图像投影转换、数据转换、空间测量、图像预处理、图像变换、图像滤波、图像运算、图像分类、矢量处理、专题制图等功能模块,如表1-1所示。 图1-1 PIE系列软件产品体系 表1-1 PIE-Basic功能模块 PIE-Basic遥感图像基础处理软件具有如下特点。 1)卓越的国产卫星数据支持能力 支持国内外常见的遥感数据,特别是对国产卫星数据,如资源系列、高分系列、环境系列、风云系列、海洋系列、天绘卫星、吉林1号等具备卓越的处理能力,对新兴传感器类型具备快速扩展能力。 2)完备的基础图像处理工具集 提供完备的基础图像处理工具集,包括图像辐射校正、几何校正、图像融合、裁切、分幅等图像预处理工具;同时提供了图像增强、图像分类、分类后处理和精度评价等工具。 3)集遥感图像处理与GIS制图于一体 集遥感图像处理与GIS制图于一体,提供遥感图像全流程处理、基本空间分析和快速制图功能,GIS符号库样式齐全,并支持符号快速扩展。 4)多语言向导式二次开发 SDK提供了丰富的二次开发接口,支持插件式和组件式两种开发模式,可基于C++、C#等多种语言进行二次开发。 5)支持国内外主流操作系统 支持Windows、Linux、Mac等国外主流操作系统,完成与中标麒麟、银河麒麟等国内主流操作系统的兼容性适配。 2.PIE-Ortho卫星影像测绘处理软件 PIE-Ortho可实现全流程不落盘高速处理技术与不依赖第三方软件的人机交互精调色平台工具箱相结合,针对国内外卫星遥感影像数据进行专业测绘生产处理,可快速批量化完成数字正射影像(digital orthophoto map,DOM)、数字高程模型(digital elevation model,DEM)、数字表面模型(digital surface model,DSM)生产。软件支持集群分布式运算,可满足不同规模的数据生产需求,能够充分利用计算资源,实现海量数据的分布式自动化处理,进而大大提升作业效率,缩短项目周期。 PIE-Ortho卫星影像测绘处理软件包含基本工具、工程管理、区域网平差、正射影像生产、DSM/DEM制作、质量评价、调度管理等功能模块,如表1-2所示。 表1-2 PIE-Ortho功能模块 PIE-Ortho卫星影像测绘处理软件具有如下几个特点。 1)全流程不落盘,过程实时可视化 基于全流程中央处理器(center processing unit, CPU)/图形处理器(graphics processing unit, GPU)内存逻辑处理技术,实现一键式全流程实时可视化处理,可大幅度提高数据处理效率,节约存储空间。另外,系统提供了丰富的人机交互工具,可对生产流程中的每个处理环节进行随时干预,确保各处理环节都能达到预设指标。 2)大区域多源遥感影像自动匹配和联合平差 支持大区域可见光、热红外、LiDAR、SAR、栅格化矢量地图等多源异构数据自动匹配和联合平差。 3)不依赖于第三方软件的高效率匀光匀色 基于自主研发的地理模板匀色、区域网平差匀色和交互式精调色技术,形成了不依赖于第三方软件的高质量影像匀光匀色能力。地理模板匀色算法为整体调色设计,区域网平差匀色技术则可以满足影像接边处色彩自然过渡。在先整体后局部自动调色的基础上,人工精调色工具集为局部精细化微调提供了保障。与其他同类软件相比,PIE软件的大区域影像匀光、匀色效率大幅度提高。 4)部署模式灵活 支持单机和集群两种部署模式,以满足用户不同规模的数据生产处理需求。 3.PIE-SAR雷达影像数据处理软件 目前已支持国内外主流星载SAR传感器(特别是国产GF-3卫星)的数据处理与分析,包括基础处理、区域网平差处理、InSAR地形测绘、DInSAR形变监测和极化SAR分割分类等功能,并针对不同行业用户,开发了水体提取、海岸线提取、舰船目标检测、土地覆盖变化检测等应用模块。 PIE-SAR基本涵盖了处理星载雷达影像的常用工具,包含数据导入、基础SAR、SAR平差、干涉SAR、极化SAR、图像分类、专题提取等功能模块,如表1-3所示。 表1-3 PIE-SAR功能模块

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