本書從三個側(cè)面給出了圖像情報(bào)解譯研究領(lǐng)域的研究動態(tài)和方法闡述：第一部分是認(rèn)識篇，包括第一、第二章，主要對圖像情報(bào)解譯的歷史進(jìn)行回顧，凝練面臨的難點(diǎn)問題和待突破的本質(zhì)問題，提出圖像情報(bào)解譯實(shí)際操作的共性原理；第二部分是方法篇，包括第三、第四、第五、第六、第七共五章，結(jié)合近年高速發(fā)展的多種高分辨率影像資源，研究提出“時空頻

楊曉云，火箭軍工程大學(xué)從事遙感影像處理等課程教學(xué)和應(yīng)用研究，對制導(dǎo)炸彈目標(biāo)影像處理方法、原理具有一定研究基礎(chǔ)。近年來發(fā)表論文十多篇，EI檢索7篇，SCI檢索2篇，主編教材6部。

本書以結(jié)合幾何劃分與層次化影像建模的高分辨率遙感影像分割方法理論與實(shí)踐為主線，重點(diǎn)闡述基于Voronoi劃分的影像域劃分、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的層次分割模型、各類分割模型的最優(yōu)分割解，對每類分割問題給出相應(yīng)的高分辨率遙感影像分割案例，以表征其分割模型的有效性和實(shí)用性，并提出了一種普適的遙感影像層次結(jié)構(gòu)建模其理論基礎(chǔ)，同時給出

目前，光學(xué)衛(wèi)星成像已由單傳感器成像時代全面進(jìn)入多傳感器成像時代。多源遙感圖像融合技術(shù)是光學(xué)衛(wèi)星多傳感器成像應(yīng)用的關(guān)鍵核心技術(shù)，在遙感制圖、圖像判讀、圖像解釋等應(yīng)用中發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用。本書系統(tǒng)地介紹了遙感圖像融合的研究背景、概念內(nèi)涵和主要方法，包括多源遙感圖像融合評價方法、寬幅多源光學(xué)遙感圖像配準(zhǔn)方法、全色與多光譜圖像高

隨著人工智能技術(shù)的成熟，圖像語義分割方法迎來了飛速發(fā)展的機(jī)會。語義分割是一種像素級的預(yù)測任務(wù)，基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）的分割方法，為了獲得較高的分割精度，需耗費(fèi)大量的計(jì)算資源。然而隨著自動駕駛和移動終端需求的日益增長，在分割精度和分割速度之間進(jìn)行平衡顯得尤為重要，如何在計(jì)算力有限的設(shè)備上應(yīng)用語義分割技術(shù)、減少計(jì)算量

本書主要介紹高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差處理與應(yīng)用，重點(diǎn)圍繞高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星高精度區(qū)域網(wǎng)平差模型、方法和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行論述。全書共6章，綜合介紹國內(nèi)外高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，重點(diǎn)介紹高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星幾何成像模型構(gòu)建、高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差模型構(gòu)建、高分辨率光學(xué)遙感衛(wèi)星影像匹配和大型區(qū)

本書是在國產(chǎn)時空遙感云服務(wù)平臺PIE-Engine系列用戶手冊和培訓(xùn)素材的基礎(chǔ)上，集作者多年遙感大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等理論研究和開發(fā)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)升華凝練而成的。本書結(jié)合時空遙感云服務(wù)平臺PIE-Engine設(shè)計(jì)理念、基本功能和技術(shù)特色，系統(tǒng)介紹了時空遙感云服務(wù)平臺PIE-Engine基本理論、關(guān)鍵技術(shù)、操作流程和專題應(yīng)

本書從自然語言圖像中面臨的圖像增強(qiáng)與修復(fù)、自然圖像語義分割算法展開，深入理解自然圖像。接著，進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法的建模實(shí)現(xiàn)遙感圖像的語義分割問題。最后，通過算法，實(shí)現(xiàn)下游任務(wù)（比如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的分類問題和多源信息融合問題）。本書重點(diǎn)從以下三個部分著重展開，并且分別用章節(jié)的形式呈現(xiàn)。第一部分：機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法研究

本書圍繞小樣本遙感圖像分類任務(wù)展開具體研究工作，研究過程采用改善圖像特征提取和分類器設(shè)計(jì)兩種不同的子空間學(xué)習(xí)模式，重點(diǎn)解決小樣本圖像分類任務(wù)中存在的由于預(yù)訓(xùn)練特征提取器無法適應(yīng)新的數(shù)據(jù)類別，導(dǎo)致提取的特征鑒別性不足以及含標(biāo)簽樣本過少，帶來的樣本分布與實(shí)際數(shù)據(jù)分布存在偏差等問題。本書提出了系列的子空間學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步改善

本書圍繞航空光電成像高分辨率、寬覆蓋及激光三維成像三個方面展開，就其研究現(xiàn)狀、系統(tǒng)方案及實(shí)現(xiàn)過程中所遇到的問題及解決方案進(jìn)行詳細(xì)論述。第一部分像元超高分辨成像，主要介紹了亞像元、L形異形像元及空間編碼掃描等效異形像元超分辨成像原理、工程實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果；第二部分大視場高分辨率成像系統(tǒng)，介紹了共心多尺度成像系統(tǒng)、面陣動態(tài)多