遙感影像多尺度分類是目前遙感影像處理與解譯研究的熱點之一。本書以遙感影像像素-對象-場景分類為主線，基于人工智能方法，開展像素級分類、面向對象分類和場景級分類研究，建立了多種遙感影像多尺度分類和解譯方法。這些研究旨在提高遙感影像智能分類精度和異常值探測性能，推動遙感影像分類技術的應用與發(fā)展，兼具理論和實踐的雙重意義。
遙感圖像中的目標檢測對城市規(guī)劃、人口估計和地形圖制作具有重要意義。不同觀測平臺在進行數據采集時，由于成像機理、天氣及地物復雜性等原因，將產生不同程度的噪聲，對采集到的圖像進行處理時，錯分、漏分現象比較普遍，這些都會影響目標檢測的效果。深度學習方法在各種計算機視覺任務中顯示出可喜的成果，包括遙感圖像中的目標檢測，它可以自
"仿真作為一種實驗手段，在衛(wèi)星論證、設計、制造與評價中始終發(fā)揮著關鍵作用。為適應近二十年來航天遙感的爆發(fā)式快速發(fā)展，遙感技術與仿真技術的交叉融合逐漸成為一種必然。本書將衛(wèi)星遙感仿真作為一個學術研究領域，在不斷實踐基礎上形成對仿真遙感學的認知與理解，構建出像元級仿真理論以及面向遙感信息品種、規(guī)格、質量、規(guī)模與時效性的仿真
首先，緒論介紹空間對地觀測光學衛(wèi)星視頻智能處理的定義和特點。著重論述了空間對地觀測視頻衛(wèi)星的發(fā)展應用、視頻智能處理方法的發(fā)展現狀和難點、數據集的發(fā)展等重點內容，為后續(xù)章節(jié)的內容奠定理論基礎。衛(wèi)星視頻智能處理任務方面的章節(jié)中，專著既強調了任務的概念與內涵，又詳細介紹了方法的發(fā)展脈絡、應用案例以及提出的先進的模型算法，使讀
遙感數據是空間大數據的一個子集。面向大數據處理，需要新的思維指導實踐。新思維之一：尋找多源數據不變特征的思維，基于不變特征減弱同地、同譜、同時不同傳感器數據之間的不一致性，不同傳感器數據可綜合集成應用。本書數據處理篇多源數據的幾何一致性處理、輻射一致性處理等都是這一思維指導下的關鍵技術。新思維之二：將信息提取轉化為數據
本著作全面闡述了遙感圖像分割、變化檢測、SVM分類、精準識別等的定義、研究現狀和算法原理。書中依次介紹了遙感圖像分割、變化檢測、分類等板塊的相關概念、應用和發(fā)展現狀與趨勢，重點論述了基于MRF模型的SAR圖像分割、基于區(qū)域相似性的高分辨率遙感影像分割、基于MRF模型的SAR圖像變化檢測、基于SVM的遙感圖像分類、基于G
本書根據作者多年從事遙感應用研究和ENVI軟件應用經驗編著而成，系統(tǒng)、全面地介紹了ENVI6.0軟件功能及遙感圖像處理流程和方法。全書共17章，涵蓋了ENVI軟件概述、ENVI遙感圖像處理基礎、數據顯示操作、遙感圖像預處理、圖像增強、圖像分類、矢量處理、制圖、正射校正、面向對象圖像特征提取、機器學習與深度學習圖像分類、
本書主要研究內容是利用圖學習方法進行高光譜影像分類，重點圍繞模型構建、改進圖信息傳播方式、提升構圖質量等方面展開研究，提出了多種基于圖學習的高光譜影像分類方法。本書的主要研究內容總結如下：第1章主要介紹了本書的研究背景，說明了高光譜遙感影像分類的現實意義，概述了高光譜遙感影像分類現狀和存在的問題。第2章闡述了圖半監(jiān)督學
高分專項的建設旨在大幅度提高我國自主對地觀測信息獲取能力，掌握高空間分辨率、高時間分辨率、高光譜分辨率等信息資源自主權，及時把握全球經濟、資源、環(huán)境、社會發(fā)展及軍事斗爭的態(tài)勢，使我國躋身于世界對地觀測強國行列，是建設我國“數字國土”“數字戰(zhàn)場”“數字農業(yè)”等不可或缺的關鍵系統(tǒng)，為國家政治、外交、公共安全以及農業(yè)、災害、
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