遥感图像分析与变化检测：ENVI/IDL和Python算法

"《Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing with Algorithms for ENVI/IDL and Python》是由Morton J. Canty编写的第三版专业书籍，主要探讨了遥感图像分析、分类和变化检测的技术，同时提供了ENVI/IDL和Python的算法支持。本书由CRC Press（Taylor & Francis Group的印记）于2014年出版，旨在为读者提供可靠的信息源，但不承担所有材料的准确性和使用后果的责任。作者和出版者已经尽力追踪所有复制材料的版权持有者，并对未能事先获取许可的版权持有者表示歉意。" 遥感图像分析是地球观测和环境研究中的关键技术，它涉及从卫星或航空平台收集的数据中提取有用信息。本书深入探讨了这一领域的多个方面，包括： 1. 图像预处理：在进行图像分类和变化检测之前，通常需要对原始遥感数据进行预处理，如辐射校正、大气校正、几何校正等，以消除影像中的噪声和误差。 2. 图像分类：利用统计和机器学习方法（如支持向量机、随机森林、最大似然分类等）将图像像素分到不同的类别，如植被、水体、建筑物等。这些分类算法在ENVI/IDL和Python中都有实现。 3. 变化检测：通过比较同一地区的两期或多期遥感图像，识别地表特征的变化，如城市扩张、森林砍伐、洪水等。变化检测通常涉及图像配准、差异分析和变化指数计算等步骤。 4. ENVI/IDL支持：ENVI（Environment for Visualizing Images）是一个广泛使用的遥感图像处理软件，IDL（Interactive Data Language）则是其配套的编程语言，提供了丰富的图像处理和分析功能。 5. Python集成：Python作为开源且强大的编程语言，近年来在遥感领域得到了广泛应用。本书介绍如何利用Python库（如GDAL、OpenCV、Scikit-image、Pandas等）进行图像处理和数据分析。 6. 应用案例：书中可能包含各种实际应用案例，展示了这些理论和技术如何解决实际问题，如灾害监测、土地覆盖变化研究、环境保护等。 7. 数据处理与可视化：除了算法和理论，本书还会讨论如何有效地管理和可视化遥感数据，以帮助用户理解复杂的结果并作出决策。 《Image Analysis, Classification and Change Detection in Remote Sensing with Algorithms for ENVI/IDL and Python》是一本全面介绍遥感图像分析技术的书籍，适合遥感、地理信息系统（GIS）和环境科学等相关领域的研究人员、学生和从业者参考学习。通过阅读本书，读者可以掌握遥感图像处理的关键技术和工具，提升在变化检测和分类方面的专业技能。