本書系統(tǒng)介紹國產(chǎn)高分定量遙感產(chǎn)品的反演和信息提取技術(shù)，內(nèi)容涵蓋多個關(guān)鍵領(lǐng)域。本書首先詳細介紹定量遙感參數(shù)反演技術(shù)，包括基于高分數(shù)據(jù)的植被覆蓋度、潛熱通量和地表反照率產(chǎn)品的反演方法。之后，探討典型要素提取的研究方法，包括多源土地覆被產(chǎn)品的一致性分析與評價、遙感影像分割尺度的優(yōu)化與應用研究、多源信息協(xié)同的城鎮(zhèn)用地提取、城市空間格局的多源遙感協(xié)同提取，以及遙感地學協(xié)同的地表要素提取技術(shù)體系和應用。

本書主要利用里德堡原子半徑大、輻射壽命長、躍遷偶極矩大和極化率大等特性，通過里德堡電磁誘導透明實現(xiàn)可溯源到國際標準單位制的微波傳感器的構(gòu)建。首先，通過微波-光學的激發(fā)方法實現(xiàn)里德堡原子P3/2和F7/2系列量子虧損的測量；其次，利用多載波調(diào)制技術(shù)精確測量里德堡相干光譜的Autler-Townes分裂，并通過光學諧振腔與里德堡原子的強耦合效應進一步提高里德堡態(tài)相干光譜的信噪比；最后，通過構(gòu)建多種能級結(jié)構(gòu)的里德堡原子系統(tǒng)，利用多微波輔助的量子相干效應，實現(xiàn)弱場條件下里德堡原子相干光譜分辨率的提升。本

在中華人民共和國成立七十五周年之際，我國遙感科學與技術(shù)領(lǐng)域最早開拓者之一的童慶禧院士即將迎來他人生九十華誕。童院士見證了中國由弱到強史詩般飛躍，也親歷實踐了中國遙感事業(yè)從誕生成長到壯大輝煌的絢麗歷史進程。本書圖文并茂，詳細介紹了童院士的主要人生經(jīng)歷。他參加了珠峰第一次科考，參與了中國遙感初創(chuàng)發(fā)展規(guī)劃的制定；策劃組織了我國早期的新疆哈密、云南騰沖及津渤綜合遙感實驗；主持建成了先進的高空機載遙感實用系統(tǒng)；開創(chuàng)了我國高光譜遙感科學與應用領(lǐng)域；推動了高性能對地觀測小衛(wèi)星系統(tǒng)研制、國際合作與商業(yè)運營；倡導

本書是一本探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像融合、識別任務上應用的專業(yè)著作，旨在為讀者提供全面而實用的知識體系，使其能夠深入理解圖像融合與識別的原理和實現(xiàn)，并應用于各個領(lǐng)域。本書涵蓋了從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡基礎(chǔ)概念到圖像融合、識別前沿技術(shù)的全面內(nèi)容，并詳細介紹了著者自身的研究成果。本書共8章，主要包括：圖像融合與目標識別的目的、意義、基本概念、技術(shù)指標和研究歷史及現(xiàn)狀，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，特征表示學習的多源圖像融合，多域特征對齊的多源圖像融合，小樣本遙感目標識別，復雜樣本分布的遙感目標識別，圖像融合和目標識別的實際應用，

本書主要講述了智能遙感衛(wèi)星的遙感影像在軌高精度處理與實時智能服務系統(tǒng)的設(shè)計理念與核心技術(shù)，重點圍繞智能遙感衛(wèi)星在軌處理與實時智能服務的服務模式、流式架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)算法和處理系統(tǒng)進行論述。本書包括7個核心章節(jié)，分別介紹了對智能遙感衛(wèi)星得發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢、智能遙感衛(wèi)星在軌流式處理架構(gòu)與服務模式、面向任務遙感衛(wèi)星協(xié)同自主任務規(guī)劃、任務驅(qū)動在軌興趣區(qū)域產(chǎn)品處理、遙感影像在軌信息提取與智能處理、光學衛(wèi)星遙感影像高倍智能壓縮以及珞珈三號01星智能遙感衛(wèi)星服務示范系統(tǒng)。

高光譜遙感綜合了影像學和光譜學等學科優(yōu)勢，可實現(xiàn)對水體環(huán)境狀況的空間分布和光譜特征的統(tǒng)一探測，為水體環(huán)境監(jiān)測提供了一種新手段。高分5號衛(wèi)星高光譜遙感數(shù)據(jù)在光譜分辨率和信噪比等技術(shù)指標方面均有顯著提升，為提高水環(huán)境參數(shù)反演精度和實現(xiàn)內(nèi)陸水體環(huán)境的業(yè)務化遙感監(jiān)測等提供了新的契機。本書是在國家自然科學基金重大項目、國家重點研發(fā)計劃項目和高分辨率對地觀測系統(tǒng)重大專項項目研究成果基礎(chǔ)上形成的，共分為10章，主要論述高光譜遙感輻射傳輸機理、水環(huán)境參數(shù)反演算法和遙感應用示范等方面的研究成果，為內(nèi)陸水體業(yè)務化遙

超高空間分辨率(VHR)遙感影像中陰影的形成主要是由于光線被物體阻擋，從而降低了地物的光譜亮度。高效的陰影消除方法可以恢復陰影中地物的光譜信息，是遙感影像分析的關(guān)鍵預處理步驟。然而，由于缺乏精確陰影掩膜和無陰影圖像的原因，導致VHR影像陰影消除中存在“數(shù)據(jù)缺陷”。為了獲得高精度的陰影掩膜，為陰影消除提供準確的位置信息，因此，陰影檢測是至關(guān)重要的。 本書將詳細講解遙感影像色彩一致性處理算法理論，然后講解如何基于該方法進行遙感影像陰影檢測和消除。并結(jié)合當下流行的深度學習前沿技術(shù)，講解基于深度學習的遙

遙感影像作為人們獲取地理信息的重要數(shù)據(jù)來源，在環(huán)境監(jiān)測、農(nóng)業(yè)發(fā)展和國土利用和規(guī)劃等方面起著十分重要的作用，但是獲取影像數(shù)據(jù)時容易受不均勻的光照、不同的環(huán)境條件和不同的傳感器平臺等因素的影響，導致遙感影像內(nèi)部存在局部亮度和色彩分布不均勻現(xiàn)象，特別是在由若干幅影像拼接而成的多源拼接影像中，影像內(nèi)部色彩差異較大，使得影像看起來是由很多“色塊”組成，嚴重影響了人類的視覺體驗和后續(xù)的科研應用。本書針對多源拼接影像中色塊間的顏色差異問題，提出了一種基于HSV顏色空間的影像色彩一致性全自動處理方法。針對當前遙

在當今的自動駕駛和智能交通系統(tǒng)領(lǐng)域，視頻車道線檢測技術(shù)扮演著至關(guān)重要的角色。本書將帶您深入探索這一領(lǐng)域，揭示如何使用深度學習技術(shù)來實現(xiàn)精確、魯棒和實時的車道線檢測。本書全面系統(tǒng)地介紹了基于深度學習的視頻車道線檢測技術(shù)，包括基于深度學習的車道線檢測理論基礎(chǔ)、基于SwinTransformer的車道線檢測技術(shù)、基于深度混合網(wǎng)絡的連續(xù)多幀駕駛場景的魯棒車道線檢測技術(shù)、基于深度學習的視頻車道線檢測技術(shù)、基于MMA-Net的輕量級視頻實例車道線檢測技術(shù)、基于記憶模板的多幀實例車道線檢測技術(shù)、未來展望與發(fā)展

本書基于非合作目標雷達特性、運動特性和形狀特征，分析了影響目標ISAR成像的因素，重點對稀疏重構(gòu)成像方法和彈道目標特征提取方法進行了闡述分析，針對非合作目標成像、特征提取與識別面臨的成像時間短、積累信號少、成像質(zhì)量不高和特征提取識別難的問題，提出了多種基于聯(lián)合稀疏重構(gòu)和二維稀疏重構(gòu)的成像方法，并闡述了機動非合作目標的快速高分辨成像方法。針對彈道目標快速運動特征和微動特征，在建立目標中段運動及微動模型的基礎(chǔ)上，對回波信號進行仿真分析，從其距離像序列及二維ISAR像序列出發(fā)，總結(jié)彈道目標的特征提取方