本書分為基礎(chǔ)篇和增強(qiáng)篇�；�礎(chǔ)篇內(nèi)容包括導(dǎo)論、ENVI窗口組成、圖像預(yù)處理、圖像增強(qiáng)、圖像分類、高分辨率遙感圖像特征提取、遙感制圖與三維可視化、圖像變化檢測；增強(qiáng)篇內(nèi)容包括高光譜分析技術(shù)、雷達(dá)圖像處理、合成孔徑雷達(dá)干涉測量、地形特征提取、多特征信息提取與分析、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)圖像分類。

本書全面探討高光譜影像處理的核心技術(shù)及其應(yīng)用，涵蓋分類、光譜解混、亞像元定位、異常/變化檢測及可視化五大方向。在傳統(tǒng)方法基礎(chǔ)上，深度融合深度學(xué)習(xí)與空譜協(xié)同理論，提出非平行SVM分類模型、基于LSVM的光譜解混不確定性分析、多位移圖像亞像元定位等創(chuàng)新算法，并系統(tǒng)構(gòu)建面向任務(wù)的可視化評價體系。全書以作者團(tuán)隊(duì)原創(chuàng)成果為主線，

本書以高光譜遙感影像為研究對象，基于深度學(xué)習(xí)模型，研究空間特征、光譜特征、空間-光譜特征協(xié)同的分類技術(shù),主要內(nèi)容包括：高光譜遙感影像的基礎(chǔ)理論與技術(shù)發(fā)展，主流深度學(xué)習(xí)模型，針對空間特征的多尺度殘差卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，針對光譜特征的雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，以及融合空-譜多維特征的協(xié)同分類方法。相關(guān)實(shí)驗(yàn)基于Indian

《遙感數(shù)智基礎(chǔ)》是遙感科學(xué)與技術(shù)專業(yè)計算機(jī)編程的入門教材。本書從遙感科學(xué)與技術(shù)的基本概念出發(fā)，以C語言基本語法為主線，系統(tǒng)介紹了C語言的基本語法、程序結(jié)構(gòu)、數(shù)組、指針、函數(shù)和文件的基本操作等基礎(chǔ)知識。本書注重編程實(shí)踐。在介紹基本語法時，注重語法的實(shí)際運(yùn)用，結(jié)合了大量實(shí)例進(jìn)行講解。講解形式貼近實(shí)際授課，采用日常用語以評述

本書面向遙感數(shù)字圖像處理方法與實(shí)踐技能的教學(xué)與業(yè)務(wù)應(yīng)用，旨在搭建遙感數(shù)據(jù)獲取與遙感應(yīng)用之間的技術(shù)橋梁。立足國產(chǎn)高分系列數(shù)據(jù)，以國產(chǎn)遙感數(shù)字圖像處理軟件PIE為軟件操作平臺，實(shí)踐應(yīng)用為導(dǎo)向，從遙感數(shù)字圖像處理流程及目標(biāo)的角度出發(fā)，側(cè)重遙感數(shù)字圖像運(yùn)算和變換基礎(chǔ)方法，對遙感數(shù)字圖像質(zhì)量改善（輻射校正、幾何校正、圖像去噪聲、

本書全面、系統(tǒng)地介紹遙感影像三維重建相關(guān)的技術(shù)基礎(chǔ)與具體實(shí)現(xiàn)方法，包括基于矢量數(shù)據(jù)的交互式三維重建技術(shù)、基于LiDAR數(shù)據(jù)的半自動三維重建技術(shù)、傾斜攝影自動三維重建技術(shù)基礎(chǔ)和實(shí)踐、傾斜攝影三維模型編輯技術(shù)、衛(wèi)星遙感影像三維重建技術(shù)以及三維模型發(fā)布技術(shù)。

本書論述了高分遙感智能解譯面臨的問題與挑戰(zhàn)，闡明了”特征提取在遙感影像智能解譯中的重要性”以及”特征提取從傳統(tǒng)人工構(gòu)筑特征->監(jiān)督學(xué)習(xí)驅(qū)動的特征學(xué)習(xí)->自監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征學(xué)習(xí)的意義”。在此基礎(chǔ)上，本書系統(tǒng)地論述了遙感自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的理論、算法及應(yīng)用，以期為數(shù)據(jù)源極大豐富條件下開展遙感影像智能解譯研究提供新的視

本書共兩個部分10個章節(jié)，詳細(xì)介紹了PIE7.0遙感圖像處理軟件功能及高分衛(wèi)星遙感圖像處理流程和方法，主要內(nèi)容包括高分專項(xiàng)系列衛(wèi)星概述、PIE7.0遙感數(shù)字圖像處理軟件、遙感圖像預(yù)處理、遙感圖像分類，以及遙感應(yīng)用綜合實(shí)踐。

本書聚焦于光學(xué)遙感圖像中的目標(biāo)檢測技術(shù)，分析圖像中目標(biāo)的特征及其對應(yīng)的標(biāo)簽問題，并歸納出三種常見的標(biāo)簽情況，即標(biāo)簽錯誤、標(biāo)簽單一和標(biāo)簽缺失，進(jìn)而引出弱標(biāo)簽的概念，并對每種標(biāo)簽問題的現(xiàn)有解決方案及其局限性進(jìn)行探討。基于此，書中進(jìn)一步提出了針對不同標(biāo)簽問題的創(chuàng)新方法，并展示了相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。此外，部分方法還在嵌入式設(shè)備上得到

本書對高光譜的光譜學(xué)基本概念、光譜機(jī)理及光譜分析方法進(jìn)行全面的總結(jié)研究；對python的編程基礎(chǔ)和科學(xué)計算方法進(jìn)行了較全面的研究；對python高光譜數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)工具進(jìn)行系統(tǒng)分析；對常用的開源地物光譜數(shù)據(jù)庫及使用方法進(jìn)行全面研究；全面開展高光譜遙感地物分析的算法研究；開展對東天山-北山成礦帶高光譜礦物及找礦應(yīng)用；進(jìn)行了