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地震災(zāi)害遙感綜合評(píng)估與示范

包郵 地震災(zāi)害遙感綜合評(píng)估與示范

出版社:科學(xué)出版社出版時(shí)間:2016-03-01
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 253
本類榜單:科普讀物銷量榜
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地震災(zāi)害遙感綜合評(píng)估與示范 版權(quán)信息

  • ISBN:9787030477958
  • 條形碼:9787030477958 ; 978-7-03-047795-8
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊(cè)數(shù):暫無(wú)
  • 重量:暫無(wú)
  • 所屬分類:

地震災(zāi)害遙感綜合評(píng)估與示范 本書特色

本書從理論、方法、應(yīng)用三個(gè)方面系統(tǒng)介紹了利用多源遙感數(shù)據(jù)開展典型震害綜合評(píng)估的方法和技術(shù)體系! ∈紫冉榻B了不同遙感影像類型的獲取方式及原理,在深入分析多源遙感數(shù)據(jù)(多光譜、sar、lidar)的震害特征和遙感圖像成像機(jī)理基礎(chǔ)上,建立了基于光譜和散射等特征的遙感震害信息提取模型,編制了遙感震害分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),制定了遙感震害評(píng)估技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范,研發(fā)了遙感震害快速定量評(píng)估軟件系統(tǒng),以國(guó)內(nèi)外近幾年發(fā)生的地震為例,詳細(xì)介紹了現(xiàn)階段地震遙感應(yīng)急震害信息提取工作方式,闡述了不同遙感影像類型震害信息提取方法,重點(diǎn)論述了基于多源遙感影像的震害信息定量提取原理及方法。

地震災(zāi)害遙感綜合評(píng)估與示范 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書從理論、方法、應(yīng)用三個(gè)方面系統(tǒng)介紹了利用多源遙感數(shù)據(jù)開展典型震害綜合評(píng)估的方法和技術(shù)體系! ∈紫冉榻B了不同遙感影像類型的獲取方式及原理,在深入分析多源遙感數(shù)據(jù)(多光譜、SAR、LiDAR)的震害特征和遙感圖像成像機(jī)理基礎(chǔ)上,建立了基于光譜和散射等特征的遙感震害信息提取模型,編制了遙感震害分類分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),制定了遙感震害評(píng)估技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范,研發(fā)了遙感震害快速定量評(píng)估軟件系統(tǒng),以國(guó)內(nèi)外近幾年發(fā)生的地震為例,詳細(xì)介紹了現(xiàn)階段地震遙感應(yīng)急震害信息提取工作方式,闡述了不同遙感影像類型震害信息提取方法,重點(diǎn)論述了基于多源遙感影像的震害信息定量提取原理及方法。

地震災(zāi)害遙感綜合評(píng)估與示范 目錄

序前言第1章 緒論 1.1 地震與地震烈度 1.1.1 地震災(zāi)害的宏觀現(xiàn)象 1.1.2 地震烈度 1.2 遙感震害評(píng)估背景與意義 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1.4 需要解決的問(wèn)題與難點(diǎn) 參考文獻(xiàn)第2章 遙感基礎(chǔ) 2.1 可見光遙感 2.2 微波遙感 2.2.1 輻射特性 2.2.2 幾何特性 2.2.3 極化特性 2.3 激光雷達(dá)遙感 2.3.1 機(jī)載LiDAR 2.3.2 地面LiDAR 2.4 常用震害遙感數(shù)據(jù)源 2.4.1 光學(xué)遙感數(shù)據(jù)源 2.4.2 SAR遙感數(shù)據(jù)源 參考文獻(xiàn)第3章 震害遙感圖像處理技術(shù) 3.1 震害圖像幾何校正 3.1.1 光學(xué)遙感圖像誤差校正 3.1.2 SAR圖像幾何校正 3.2 圖像震害信息增強(qiáng) 3.2.1 輻射增強(qiáng) 3.2.2 空間增強(qiáng) 3.2.3 彩色增強(qiáng) 3.2.4 震害信息組合增強(qiáng) 3.2.5 SAR圖像噪聲抑制與增強(qiáng) 3.3 震害圖像融合 3.4 震害圖像紋理分析 3.4.1 統(tǒng)計(jì)法 3.4.2 灰度共生矩陣法 3.5 地面三維激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理 3.5.1 數(shù)據(jù)配準(zhǔn) 3.5.2 數(shù)據(jù)縮減 3.5.3 數(shù)據(jù)分割與數(shù)據(jù)分類 3.5.4 三維建模 參考文獻(xiàn)第4章 震害遙感機(jī)理與特征分析 4.1 震害遙感分類和分級(jí) 4.1.1 建筑物震害 4.1.2 交通道路震害 4.1.3 地震次生災(zāi)害 4.2 光學(xué)圖像震害特征與機(jī)理 4.2.1 建筑物震害特征機(jī)理 4.2.2 交通道路震害特征機(jī)理 4.2.3 次生災(zāi)害震害特征機(jī)理 4.3 SAR圖像震害機(jī)理 4.3.1 建筑物震害特征機(jī)理 4.3.2 交通道路震害特征機(jī)理 4.3.3 次生災(zāi)害震害特征機(jī)理 4.4 LiDAR圖像震害特征 4.5 多源圖像建筑物聯(lián)合剖面分析 4.5.1 平頂建筑物剖面分析 4.5.2 尖頂建筑物剖面分析 4.6 遙感圖像震害解譯標(biāo)志 4.6.1 光學(xué)圖像震害解譯標(biāo)志 4.6.2 SAR圖像震害解譯標(biāo)志 參考文獻(xiàn)第5章 監(jiān)督與非監(jiān)督震害信息提取 5.1 分類原理與基本過(guò)程 5.2 監(jiān)督分類 5.2.1 *大似然分類 5.2.2 決策樹分類法 5.2.3 支持向量機(jī)(SVM) 5.3 非監(jiān)督分類 5.3.1 K-均值聚類法 5.3.2 ISODATA(迭代自組織法) 5.4 分類結(jié)果后處理 5.4.1 主/次要分析 5.4.2 聚類分析 5.4.3 過(guò)濾分析 5.5 精度評(píng)價(jià)分析 5.5.1 混淆矩陣 5.5.2 ROC曲線分析 5.5.3 面積或長(zhǎng)度比計(jì)算 參考文獻(xiàn)第6章 面向?qū)ο笳鸷π畔⑻崛? 6.1 面向?qū)ο笮畔⑻崛「攀? 6.2 遙感圖像分割 6.2.1 圖像分割 6.2.2 圖像分割方法 6.3 多尺度分割 6.3.1 基本概念 6.3.2 多尺度分割算法 6.3.3 *優(yōu)分割尺度選擇 6.4 遙感圖像對(duì)象特征 6.4.1 對(duì)象特征 6.4.2 類問(wèn)相關(guān)特征 6.4.3 全局特征 6.4.4 遙感震害數(shù)據(jù)庫(kù)及特征規(guī)則 6.4.5 典型震害特征規(guī)則集 6.5 面向?qū)ο筮b感圖像分類方法 6.5.1 *近鄰分類法 6.5.2 模糊分類 6.5.3 基于產(chǎn)生式規(guī)則的知識(shí)表示 6.6 基于面向?qū)ο蟮恼鸷μ崛? 6.6.1 震害建筑物信息提取 6.6.2 震害道路信息提取 6.6.3 次生災(zāi)害信息提取 6.7 精度評(píng)價(jià) 參考文獻(xiàn)第7章 遙感圖像變化檢測(cè)震害信息提取 7.1 變化檢測(cè)原理 7.2 變化檢測(cè)應(yīng)考慮的幾個(gè)問(wèn)題 7.2.1 遙感系統(tǒng)因素的影響及數(shù)據(jù)源的選擇 7.2.2 圖像匹配 7.2.3 閾值選擇 7.2.4 檢測(cè)窗口的尺度效應(yīng) 7.3 變化檢測(cè)的基本方法 7.3.1 基于光學(xué)的變化檢測(cè)方法 7.3.2 基于SAR圖像的變化檢測(cè)方法 7.4 變化檢測(cè)后處理與精度評(píng)價(jià) 7.4.1 變化檢測(cè)的后處理 7.4.2 精度評(píng)價(jià) 參考文獻(xiàn)第8章 遙感地震應(yīng)急與震害評(píng)估 8.1 遙感應(yīng)急響應(yīng)與震害評(píng)估流程 8.2 地震遙感應(yīng)急 8.3 地震災(zāi)害遙感評(píng)估 8.3.1 遙感震害評(píng)估基本流程 8.3.2 震害指數(shù) 8.3.3 遙感震害評(píng)估統(tǒng)計(jì)與計(jì)算方法 8.4 多源數(shù)據(jù)震害快速評(píng)估 8.5 評(píng)估成果產(chǎn)出 8.5.1 震害道路 8.5.2 震害建筑物 8.5.3 次生災(zāi)害 參考文獻(xiàn)第9章 多源遙感震害綜合評(píng)估系統(tǒng) 9.1 系統(tǒng)概述 9.1.1 遙感評(píng)估系統(tǒng)需求 9.1.2 系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境 9.2 系統(tǒng)功能模塊介紹 9.2.1 系統(tǒng)構(gòu)成 9.2.2 功能模塊介紹 9.3 業(yè)務(wù)應(yīng)用運(yùn)行 9.3.1 業(yè)務(wù)運(yùn)行流程 9.3.2 業(yè)務(wù)產(chǎn)品內(nèi)容及形式 參考文獻(xiàn)第10章 震害遙感應(yīng)用示范 10.1 汶川地震遙感應(yīng)用示范 10.1.1 震害信息提取 10.1.2 地震遙感烈度評(píng)估 10.2 雅安蘆山地震遙感應(yīng)用示范 參考文獻(xiàn)
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