遥感图像分析：空间域的探索

"Remote Sensing Image Analysis: Including the Spatial Domain" 是一本由国际知名研究者编写的书籍，汇聚了来自全球不同领域的专业知识，专注于遥感图像分析。这本书旨在为专业人员和研究人员提供指导，他们在工作中应用遥感图像分析、图像解释和图像分类。同时，它也适合地理、地质、植物学、生态学、林业、制图、水资源管理、土壤科学、工程、城市与区域规划等领域的博士生和研究生作为教科书或参考文献，这些领域均需要利用地球观测影像中的地空数据。 该书是"Remote Sensing and Digital Image Processing"系列的第五卷，由Freek D. vander Meer（荷兰国际地球信息科学与地球观测研究所和荷兰代尔夫特理工大学地球技术系）担任系列编辑，Steven M. de Jong（荷兰乌得勒支大学地理科学学院物理地理系）和Freek D. vander Meer共同编辑。编辑顾问委员会包括来自NASA喷气推进实验室、英国南安普敦大学地理系、澳大利亚CSIRO土地与水部门、荷兰乌得勒支大学地理系和瓦赫宁根大学地理信息中心的专家。 "Remote Sensing Image Analysis: Including the Spatial Domain"涵盖了遥感图像处理的广泛主题，包括空间域的分析。在遥感图像分析中，空间域是指图像像素的位置和相互关系，这是理解图像特征和提取地物信息的关键。书中可能详细讨论了以下关键知识点： 1. 遥感基础：介绍遥感的基本原理，如电磁波谱、传感器类型和成像过程，以及如何通过遥感获取地球表面的信息。 2. 图像预处理：包括辐射校正、几何校正、图像增强等，以改善图像质量和准备后续分析。 3. 图像分类：讲述监督和非监督分类方法，如支持向量机、最大似然法和随机森林，用于识别和区分不同地物类型。 4. 影像特征提取：探讨如何从图像中提取有用信息，如边缘检测、纹理分析和形状描述。 5. 虚拟解译：使用数字图像处理技术进行虚拟飞行或地面观察，辅助传统的目视解译。 6. 空间统计与模式识别：运用空间统计方法（如克里金插值、相邻矩阵分析）来识别和分析空间模式和趋势。 7. 遥感图像融合：结合多源数据，如多光谱、高光谱和雷达图像，以提高图像解析度和信息含量。 8. 地理信息系统（GIS）集成：讨论如何将遥感数据与GIS结合，进行空间分析和决策支持。 9. 应用案例：书中可能包含多个实际应用案例，涉及环境监测、灾害评估、城市规划和自然资源管理等领域。 本书对于想要深入理解和应用遥感图像分析的专业人士来说是一份宝贵的资源，提供了理论知识和实践技巧的综合，有助于提升对地球表面现象的理解和分析能力。