目前，光學(xué)衛(wèi)星成像已由單傳感器成像時(shí)代全面進(jìn)入多傳感器成像時(shí)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(shū)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(píng)價(jià)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

本書(shū)主要是系統(tǒng)研究相位相關(guān)配準(zhǔn)方法，從多個(gè)方面提出相位相關(guān)影響配準(zhǔn)方法精度提升方法，促進(jìn)了該方法在遙感影像配準(zhǔn)領(lǐng)域的深入應(yīng)用，同時(shí)還能實(shí)現(xiàn)多源遙感影像配準(zhǔn)精度的進(jìn)一步提升，為多源遙感影像在各行各業(yè)的廣泛、深入應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。對(duì)進(jìn)一步促進(jìn)遙感在各行各業(yè)的精細(xì)化應(yīng)用具有深遠(yuǎn)的意義。

隨著人工智能技術(shù)的成熟，圖像語(yǔ)義分割方法迎來(lái)了飛速發(fā)展的機(jī)會(huì)。語(yǔ)義分割是一種像素級(jí)的預(yù)測(cè)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(dòng)駕駛和移動(dòng)終端需求的日益增長(zhǎng)，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(yǔ)義分割技術(shù)、減少計(jì)算量

本書(shū)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(shū)共6章，綜合介紹國(guó)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(shū)是在國(guó)產(chǎn)時(shí)空遙感云服務(wù)平臺(tái)PIE-Engine系列用戶(hù)手冊(cè)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(kāi)發(fā)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)升華凝練而成的。本書(shū)結(jié)合時(shí)空遙感云服務(wù)平臺(tái)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(shí)空遙感云服務(wù)平臺(tái)PIE-Engine基本理論、關(guān)鍵技術(shù)、操作流程和專(zhuān)題應(yīng)

本書(shū)從自然語(yǔ)言圖像中面臨的圖像增強(qiáng)與修復(fù)、自然圖像語(yǔ)義分割算法展開(kāi)，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(yǔ)義分割問(wèn)題。最后，通過(guò)算法，實(shí)現(xiàn)下游任務(wù)（比如精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)中的分類(lèi)問(wèn)題和多源信息融合問(wèn)題）。本書(shū)重點(diǎn)從以下三個(gè)部分著重展開(kāi)，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(shū)圍繞小樣本遙感圖像分類(lèi)任務(wù)展開(kāi)具體研究工作，研究過(guò)程采用改善圖像特征提取和分類(lèi)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(lèi)任務(wù)中存在的由于預(yù)訓(xùn)練特征提取器無(wú)法適應(yīng)新的數(shù)據(jù)類(lèi)別，導(dǎo)致提取的特征鑒別性不足以及含標(biāo)簽樣本過(guò)少，帶來(lái)的樣本分布與實(shí)際數(shù)據(jù)分布存在偏差等問(wèn)題。本書(shū)提出了系列的子空間學(xué)習(xí)算法，進(jìn)一步改善

本書(shū)圍繞航空光電成像高分辨率、寬覆蓋及激光三維成像三個(gè)方面展開(kāi)，就其研究現(xiàn)狀、系統(tǒng)方案及實(shí)現(xiàn)過(guò)程中所遇到的問(wèn)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(chǎng)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(dòng)態(tài)多

《遙感圖像處理與應(yīng)用》是作者在總結(jié)遙感教學(xué)經(jīng)驗(yàn)、相關(guān)研究成果以及遙感領(lǐng)域新技術(shù)的基礎(chǔ)上編著而成的，以三種主要的遙感成像技術(shù)（熱紅外成像、微波成像與高光譜成像）為主線，按照“獲取-處理-應(yīng)用”的順序進(jìn)行內(nèi)容的組織，系統(tǒng)介紹了遙感成像的基本原理、遙感圖像處理的理論與技術(shù)以及在相關(guān)領(lǐng)域的典型應(yīng)用。該書(shū)既包括了遙感圖像的基礎(chǔ)知

本書(shū)以基于層次化混合模型的高分辨率遙感影像分割方法的理論和實(shí)踐為主線，重點(diǎn)闡述了基于層次化混合模型的高分辨率遙感影像分割方法，并給出了相應(yīng)的高分辨率遙感影像分割實(shí)例，涉及的遙感影像類(lèi)型包括光學(xué)和合成孔徑雷達(dá)影像。本書(shū)內(nèi)容可為基于高分辨率遙感影像的土地覆蓋及利用、地物目標(biāo)辨識(shí)及提取等應(yīng)用提供有效手段，促進(jìn)高分辨率遙感影像