Urban Remote Sensing (精裝版) 邵振峰 9787040637281 【台灣高等教育出版社】

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書名：Urban Remote Sensing (精裝版)
ISBN：9787040637281
出版社：高等教育
著編譯者：邵振峰
頁數：256
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1711460
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內容簡介
在全球城市化背景下，城市遙感技術在城市觀測、監測、規劃、建設和管理等方面發揮了重要作用。本書介紹了城市多源遙感大數據獲取原理、城市遙感圖像處理方法和城市遙感在相關行業的具體應用。具體內容涵蓋城市遙感現狀和發展趨勢、城市遙感空天地多平臺傳感器的數據特性，重點包括城市遙感”時空譜角”觀測模型、城市遙感圖像解譯原理和方法、城市遙感圖像預處理和信息提取方法、基於深度學習模型的城市遙感圖像處理方法、城市遙感變化檢測和動態監測，以及城市生態環境遙感監測技術與實踐。
本書內容包括遙感基礎知識和城市遙感當前研究方向，可以作為高等院校遙感、測繪、地理信息及相關專業本科生和研究生教材，也可供城市遙感領域的科學工作者參考。

作者簡介
邵振峰，1976年生，武漢大學博士，二級教授，測繪遙感信息工程國家重點實驗室工作，攝影測量與遙感專業博士生導師，現擔任美國攝影測量與遙感會刊Photogrammetry Engineering & Remote Sensing副主編，主要研究城市遙感。先後入選教育部”新世紀優秀人才”（2012年）、湖北省自然科學基金”傑青人才”計劃（2013年）、武漢市”晨光計劃”（2015年）、科技部”中青年科技創新領軍人才”和”全國優秀科技工作者”（2016年）、第1*”萬人計劃”科技創新領軍人才（2017年），主持國家重點研發計劃戰略性國際科技創新合作重點專項項目、香港聯合基金項目、國家自然科學基金面上項目多項，參與國家重點研發計劃項目和重大基金項目多項。先後在美國紐約州立大學布法羅分校（2013年）、印第安納州立大學（2016年）和加利福尼亞大學默塞德分校（2017年）作訪問學者，已發表學術論文100餘篇，其中SCI檢索80餘篇，出版專著《城市遙感》。已獲美國授權發明專利2項，中國授權國家發明專利32項、軟件著作權11項，獲國際學術會議最佳論文獎4項（其中2014年獲得美國攝影測量與遙感領域Talbert Abrams Award）、國家科技進步一等獎1項（2020年）、國家科技進步二等獎1項（2015年）、省部級一等獎5項（2012～2019年）、中國專利優秀獎1項（2018年），並獲得王之卓青年科學家獎（2019年）。

目錄

Preface
About the Author
Chapter 1 Urban Spatio-Temporal-Spectral-Angular Observation Model
1 1 Urban Remote Sensing Observation Demand
1 1 1 The observation objects of urban remote sensing
1 1 2 The demand for urban application services for remote sensing platform
1 1 3 The demand for sensor diversity in urban remote sensing
1 1 4 Remote sensing platform for various urban ouтeapplications
1 2 Multi-platform Multi-sensor Collaborative Network Observation Mode of Space-Air-Ground for Urban Service Demand
1 3 Theoretical Model of Urban Spatio-Temporal-Spectral-Angular Observation
1 4 Urban Remote Sensing Observation Services
Questions
References
Chapter 2 Big Data Characteristics of Urban Remote Sensing
2 1 Multi-source Heterogeneous Remote Sensing Big Data withLong Time Series
2 1 1 Urban satellite imagery
2 1 2 Urban aerial imagery
2 1 3 Urban UAV imagery
2 1 4 Urban mobile mapping system
2 1 5 Urban crowdsourcing images
2 2 Data Characteristics of Urban Visible Panchromatic Remote Sensing Imagery
2 2 1 Image characteristics of urban houses
2 2 2 Image characteristics of urban roads
2 2 3 Image characteristics of urban green space
2 2 4 Image characteristics of urban water bodies
2 3 Data Characteristics of Urban Multi-spectral Remote Sensing Images
2 3 1 Data characteristics of urban green space
2 3 2 Data characteristics of urban water bodies
2 4 Data Characteristics of Urban Hyperspectral Imagery
2 5 Data Characteristics of Urban Thermal Infrared Images
2 6 Data Characteristics of Urban Microwave Remote Sensing Images
2 7 Data Characteristics of Urban LiDAR Data
2 8 Data Characteristics of Urban Nighttime Light Remote Sensing Imagery
2 9 Data Characteristics of Urban Crowdsourcing Images
Questions
References
Chapter 3 Principles and Methods of Urban Remote Sensing Image Interpretation
3 1 The Task of Urban Remote Sensing Imagery Interpretation
3 2 The Objects of Urban Remote Sensing Imagery Interpretation
3 2 1 Image spatial interpretation
3 2 2 Interpretation of spectrum space
3 2 3 Interpretation of feature space
3 3 The Mechanism of Urban Remote Sensing Imagery Interpretation
3 3 1 Direct interpretation signs
3 3 2 Indirect interpretation signs
3 4 Methods of Urban Remote Sensing Imagery Interpretation
3 4 1 Visual interpretation
3 4 2 Semi-automatic interpretation
3 4 3 Automatic interpretation based on machine learning
3 4 4 Automatic interpretation based on deep learning
3 4 5 Interpretation of remote sensing big data
Questions
References
Chapter 4 Preprocessing Methods of Urban Remote Sensing Imagery
4 1 Cloud Detection Methods for Urban Remote Sensing Imagery
4 2 Shadow Detection Methods for Urban Remote Sensing Imagery
4 3 Image Enhancement Methods for Urban Remote Sensing Imagery
4 4 Super-Resolution Reconstruction Methods for Urban Remote Sensing Imagery
4 5 Fusion Demands of Urban Remote Sensing Imagery
4 5 1 Spatial-spectral fusion methods
4 5 2 Spatio-temporal fusion methods
Questions
References
Chapter 5 Classification and Information Extraction Methods for Urban Remote Sensing Imagery
5 1 Classification and Information Extraction Demands for Urban Remote Sensing Imagery
5 2 Unsupervised Classification Methods for Urban Remote Sensing Imagery
5 3 Supervised Classification Methods for Urban Remote Sensing Imagery
5 4 New Classification Methods for Urban Remote Sensing Imagery
5 5 Urban Road Extraction Methods Based on Remote Sensing Imagery
5 5 1 Automatic extraction method of urban roads
5 5 2 Road extraction method based on deep learning models
5 6 Urban Building Extraction Methods Based on Remote Sensing Imagery
5 7 Urban Lake Extraction Methods Based on Remote SensingImagery
Questio

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