本書針對(duì)該種成像儀獲取的影像進(jìn)行航帶拼接研究，以獲得具有高幾何定位精度和高光譜保真性的高光譜影像。本書首先利用曲面樣條函數(shù)法或基于導(dǎo)航數(shù)據(jù)或二者結(jié)合的方法對(duì)影像進(jìn)行幾何校正；然后采用基于邊緣塊剔除的局部方差法計(jì)算各波段信噪比，取分值最高的波段作為最優(yōu)波段；再利用該最優(yōu)波段采用SIFT算法或改進(jìn)的相位相關(guān)法來糾正航帶間已

高光譜圖像分析是遙感技術(shù)對(duì)地球表面分析和應(yīng)用的一個(gè)關(guān)鍵步驟，同時(shí)也是人類認(rèn)知地球的重要手段之一。為滿足對(duì)分類精度和效率以及泛化性的要求，針對(duì)高光譜圖像具有的復(fù)雜空-譜特性、非線性可分以及標(biāo)記樣本有限等特點(diǎn)，利用深度學(xué)習(xí)和寬度學(xué)習(xí)技術(shù)，探索監(jiān)督型、半監(jiān)督型、無監(jiān)督型以及遷移型深-寬度高光譜圖像分類方法，分別對(duì)應(yīng)第3章、第

本書全面講解了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、單階段目標(biāo)檢測(cè)、雙階段目標(biāo)檢測(cè)、多尺度融合、注意力機(jī)制和語(yǔ)義分割等深度學(xué)習(xí)算法在遙感圖像分類、檢測(cè)、分割和提取等方面的應(yīng)用，介紹了各種深度學(xué)習(xí)模型的原理及其在遙感圖像處理中的具體實(shí)現(xiàn)方法。本書以遙感圖像飛機(jī)目標(biāo)檢測(cè)、艦船目標(biāo)檢測(cè)、遙感圖像建筑物提取及遙感圖像土地語(yǔ)義分割為例，詳細(xì)介

本書基于注入模型從像素級(jí)層面開展遙感圖像新算法研究，重點(diǎn)是提高遙感圖像的融合性能和應(yīng)用價(jià)值，主要論述基于精煉細(xì)節(jié)注入的遙感圖像融合算法、基于補(bǔ)償細(xì)節(jié)注入的遙感圖像融合算法、基于多光譜圖像改進(jìn)的遙感圖像融合算法、基于光譜及亮度調(diào)制的遙感圖像融合算法和基于多目標(biāo)決策的遙感圖像融合算法。本書適合數(shù)據(jù)融合、計(jì)算機(jī)視覺、圖像處理

隨著海道測(cè)量技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)星水深反演(SDB)技術(shù)在淺海水域應(yīng)用日趨廣泛，SDB技術(shù)較傳統(tǒng)海道測(cè)量可以實(shí)現(xiàn)以較少的成本獲得淺水區(qū)域的水深，同時(shí)可應(yīng)用于聲學(xué)測(cè)量手段無法獲取的水域，在海圖尚未標(biāo)明的水域尤其有效，可以在聲學(xué)測(cè)量之前提高其安全性。國(guó)際海道測(cè)量組織IHO《衛(wèi)星測(cè)深實(shí)踐指南(B-13)》提供了關(guān)于SDB技術(shù)的

本書系統(tǒng)地介紹了高分辨率遙感影像分割與分類的相關(guān)概念、原理、方法、步驟和新進(jìn)展等，具體框架模型和實(shí)現(xiàn)方法都有著鮮明的特色，內(nèi)容涵蓋多分支融合網(wǎng)絡(luò)、基于CNN的雙邊融合網(wǎng)絡(luò)、小卷積特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)、局部與混合擴(kuò)張卷積融合網(wǎng)絡(luò)、預(yù)激活殘差注意力網(wǎng)絡(luò)、基于多判別器生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)以及3D-2

本書核心內(nèi)容集中在高光譜圖像的空間分辨率提升和目標(biāo)分類應(yīng)用，具體涵蓋高光譜圖像的像元解混、超分辨重建和高精度地物分類三部分內(nèi)容。本書內(nèi)容本身是多學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物，理論涉及高光譜遙感圖像處理、模式識(shí)別理論，多核機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等，是當(dāng)前高光譜地物分類領(lǐng)域理論研究和應(yīng)用拓展的焦點(diǎn)。主要技術(shù)及應(yīng)用包括：基于多核投影NMF

本專著的內(nèi)容分為四大部分，第一部分為緒論，介紹各類成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問題的基本特點(diǎn)、目前的發(fā)展現(xiàn)狀、引出本文的具體內(nèi)容；第二部分為方法論，介紹集成強(qiáng)化學(xué)習(xí)與運(yùn)籌學(xué)的兩階段問題求解框架、流程、原理等，界定各部分具體模型方法的邊界；第三部分為基于數(shù)學(xué)規(guī)劃模型和確定性算法的任務(wù)調(diào)度問題研究、基于有限馬爾可夫決策模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算

本書從遙感信息處理技術(shù)基礎(chǔ)出發(fā)，介紹了遙感的基本概述、發(fā)展歷史、發(fā)展現(xiàn)狀、未來趨勢(shì)以及遙感的基本物理基礎(chǔ)。作為技術(shù)實(shí)例，本書還介紹了典型的遙感傳感技術(shù)，包括遙感信息技術(shù)的分析，其中包含遙感光譜的分析技術(shù)、遙感的地形構(gòu)建分析、遙感專題信息處理分析及遙感信息分析應(yīng)用等技術(shù)。本書根據(jù)測(cè)繪、遙感、地理信息等不同行業(yè)對(duì)高層次人才

本書的第1章是緒論，介紹了研究背景、意義；國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題；第2章介紹了與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的理論、模型、訓(xùn)練的流程及精度評(píng)價(jià)指標(biāo)；第3章基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于遙感影像的車輛檢測(cè)理論、實(shí)驗(yàn)；第4章、第5章、第6章分別介紹了全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、引入條件隨機(jī)場(chǎng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、膨脹卷積算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于