本書面向遙感數字圖像處理方法與實踐技能的教學與業(yè)務應用，旨在搭建遙感數據獲取與遙感應用之間的技術橋梁。立足國產高分系列數據，以國產遙感數字圖像處理軟件PIE為軟件操作平臺，實踐應用為導向，從遙感數字圖像處理流程及目標的角度出發(fā)，側重遙感數字圖像運算和變換基礎方法，對遙感數字圖像質量改善（輻射校正、幾何校正、圖像去噪聲、

本書全面、系統(tǒng)地介紹遙感影像三維重建相關的技術基礎與具體實現方法，包括基于矢量數據的交互式三維重建技術、基于LiDAR數據的半自動三維重建技術、傾斜攝影自動三維重建技術基礎和實踐、傾斜攝影三維模型編輯技術、衛(wèi)星遙感影像三維重建技術以及三維模型發(fā)布技術。

本書論述了高分遙感智能解譯面臨的問題與挑戰(zhàn)，闡明了”特征提取在遙感影像智能解譯中的重要性”以及”特征提取從傳統(tǒng)人工構筑特征->監(jiān)督學習驅動的特征學習->自監(jiān)督學習的特征學習的意義”。在此基礎上，本書系統(tǒng)地論述了遙感自監(jiān)督學習方法的理論、算法及應用，以期為數據源極大豐富條件下開展遙感影像智能解譯研究提供新的視

本書是作者多年從事遙感影像處理與分析教學、科研工作中關于圖像超分辨率重建研究的總結，主要介紹衛(wèi)星遙感影像超分辨率處理的基本原理、方法和技術。書中首先介紹了圖像超分辨率的基本理論和方法，然后介紹了衛(wèi)星影像的超分辨率重建技術，包括衛(wèi)星影像退化因素分析及辨識、基于退化模型的衛(wèi)星影像超分辨率重建、基于學習的衛(wèi)星影像超分辨率重建

本書以綜合性高光譜遙感知識體系為線索，圍繞高光譜遙感數據采集、數據處理、數據分析、數據應用全流程實踐體系，構建完整知識框架，內容包括數據采集與預處理、高光譜降維與特征挖掘、高光譜圖像分類、混合像元分解、目標探測、數據融合以及高光譜遙感應用等模塊，形成了一套系統(tǒng)的實習與實驗方案。通過學習本書，讀者能夠系統(tǒng)提升高光譜遙感的

本書面向當前多時相遙感影像處理分析的學術前沿與地學應用的重大需求，介紹多時相遙感影像處理分析的框架體系和實現過程，對其中涉及的發(fā)展前沿、關鍵技術進行了探討和綜述。在常規(guī)遙感變化檢測、多時相信息提取方法的基礎上，引入深度學習、集成學習、遷移學習等新型機器學習理論方法，重點對多時相遙感影像自動變化檢測、多時相遙感影像地表覆

本書系統(tǒng)介紹了群集行為的數學理論，以Cucker-Smale模型為核心，探討了多智能體在自然界和工程領域中的群體動態(tài)行為，如蜂擁、群集行為和一致性等現象.全書分為兩部分：第一部分聚焦Cucker-Smale模型的群集行為，第二部分研究其一致性.本書從群體行為的基本概念入手，詳細分析了長程和短程通信權重下的模型性質，包括

本書全面、系統(tǒng)地論述了遙感圖像判讀的理論和實踐，介紹了圖像判讀的基本概念和發(fā)展歷史;詳細論述遙感及電磁波、光和顏色等基本知識，簡要介紹了航空遙感圖像和衛(wèi)星遙感圖像獲取的相關知識:對遙感圖像、全色圖像多光譜圖像及雷達圖像判讀特性進行了系統(tǒng)描述:介紹了遙感圖像判讀原理判讀特征及圖像判讀基本流程和方法:對居民地、工農業(yè)和社會

本書面向智能化時代遙感影像處理與應用的需求，結合作者近年來在遙感影像智能解譯方面的研究工作，系統(tǒng)地闡述了高分辨率遙感影像解譯與變化檢測的方法，以“數據-像素-目標-場景”的層次認知模型為基礎，引入基于深度學習的全要素遙感影像語義分割模型，在此基礎上提出顧及拓撲結構與空間上下文的線狀、面狀地物專題要素提取方法，并構建了融

志愿者地理信息(VGI)數據質量評價對于確保數據準確性、評估數據價值、推動數據質量改進、促進數據共享與協作，以及支持科學研究與發(fā)展等方面都具有重要意義。本書圍繞VGI數據的特點、怎樣理解VGI數據、有關地理信息數據質量的描述，以及VGI數據智能評價方法進行了全面而深入的研究和探討。本書致力于系統(tǒng)全面地解釋VGI數據質量