本書主要介紹高分辨率光學遙感衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差處理與應用，重點圍繞高分辨率光學遙感衛(wèi)星高精度區(qū)域網(wǎng)平差模型、方法和關鍵技術進行論述。全書共6章，綜合介紹國內外高分辨率光學遙感衛(wèi)星的技術發(fā)展現(xiàn)狀，重點介紹高分辨率光學遙感衛(wèi)星幾何成像模型構建、高分辨率光學遙感衛(wèi)星影像區(qū)域網(wǎng)平差模型構建、高分辨率光學遙感衛(wèi)星影像匹配和大型區(qū)

光學偏振遙感信息鏈路涉及地球大氣-地表系統(tǒng)多個環(huán)節(jié)，來自地-氣系統(tǒng)的光偏振輻射信息傳輸特性仿真是其性質參數(shù)反演和偏振遙感圖像解譯的重要研究內容。本書系統(tǒng)介紹作者及其研究團隊在偏振遙感成像仿真領域的多年研究成果。全書分為6章，按照典型地物偏振特征、大氣偏振輻射傳輸特性、遙感探測器仿真和偏振遙感信息鏈路仿真等介紹相應的仿真

本書針對遙感數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的各種質量問題，例如噪聲、模糊、陰影、薄云、厚云、死像元、時空譜分辨率粗糙等，全面系統(tǒng)地闡明遙感數(shù)據(jù)質量提升理論基礎、方法體系和技術路線。本書分為四篇進行分層論述，第一篇系統(tǒng)闡述對地觀測傳感器平臺特點及成像系統(tǒng)與降質模型，第二篇主要從數(shù)學理論與信息處理模型方面闡述遙感數(shù)據(jù)質量提升理論基礎與遙感圖像

如何充分利用高空間分辨率遙感圖像的光譜和空間信息是遙感圖像理解與地學應用的關鍵問題之一。本書系統(tǒng)地闡述了在概率主題模型框架下協(xié)同利用高空間分辨率遙感圖像的光譜和空間信息基本原理、方法和應用。首先，分析現(xiàn)有高空間分辨率遙感圖像信息提取框架存在的主要問題及其在概率主題模型框架下的新研究思路；其次，在全面介紹層次Dirich

本書是根據(jù)作者在遙感大數(shù)據(jù)智能處理及知識挖掘理論與方法的研究積累，以及在人工智能技術驅動及多領域技術交叉融合下高分辨率遙感影像場景智能理解的**研究成果撰寫的，系統(tǒng)闡述高分辨率遙感影像場景智能理解各個層次研究任務的**理論和技術，分別介紹遙感影像場景理解的研究進展及趨勢、遙感影像場景標記任務、遙感影像場景檢索任務、遙感

本書針對高光譜遙感數(shù)據(jù)具有維數(shù)高、數(shù)據(jù)量大、冗余度高、不確定性顯著、樣本選擇困難等特點，引入機器學習、模式識別等理論和技術，開展高光譜遙感影像降維理論、方法與應用的研究。全書共8章：第1章介紹高光譜遙感影像降維及進展；第2章介紹高光譜遙感影像降維的理論基礎、常用方法和方法評價；第3章探討高光譜遙感影像特征提取方法，重點

《多源空譜遙感圖像融合的表示學習方法》從多維信號表示與先驗建模的角度出發(fā)，介紹了多維信號稀疏表示、低秩分析和張量表示等理論和方法，及其在空譜遙感圖像的融合應用。《多源空譜遙感圖像融合的表示學習方法》分兩部分，共11章。**部分論述多維信號表示與建�；�礎，第1章簡述從稀疏低秩分析到深度學習，第2章介紹稀疏表示與壓縮感知，

本書系統(tǒng)分析遙感大數(shù)據(jù)檢索需求，介紹遙感大數(shù)據(jù)檢索的科學問題和涉及的關鍵技術，提出多個基于內容的遙感影像檢索新模型和新方法，并重點剖析基于傳統(tǒng)視覺特征的遙感影像檢索、融合視覺顯著特征的遙感影像檢索、基于關聯(lián)規(guī)則挖掘的遙感影像檢索、基于語義特征的遙感影像檢索、基于深度學習的遙感影像檢索、視頻大數(shù)據(jù)檢索、遙感大數(shù)據(jù)存儲和在

本書是作者在總結遙感數(shù)字圖像處理教學經(jīng)驗以及遙感領域特別是遙感數(shù)字圖像處理領域的重要研究成果的基礎上編寫而成的。本書基于遙感數(shù)字圖像的信息特征，立足于遙感數(shù)字圖像處理的基礎，面向其技術發(fā)展前沿，系統(tǒng)地介紹了遙感數(shù)字圖像處理的基本理論和方法。在系統(tǒng)介紹遙感數(shù)字圖像的特點、產品、數(shù)據(jù)格式及其表示和度量方法的基礎上，重點介紹

本書以高光譜圖像信息提取為核心，采用理論方法引入與實驗論證分析相結合的方式，從高光譜圖像低秩表示降噪修復、復雜場景混合像元分解、子空間模型分類、稀疏特征提取及分類、空譜多特征提取及分類、基于背景精確估計的目標探測等6個方面介紹了高光譜圖像處理與信息提取的理論發(fā)展和**前沿技術。