本書針對遙感數據中出現的各種質量問題,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)地闡明遙感數據質量提升理論基礎、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,第二篇主要從數學理論與信息處理模型方面闡述遙感數據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
本書在介紹遙感基本概念與特點的基礎上,從遙感物理基礎、遙感平臺、傳感器、遙感影像及其特征等幾方面講述了遙感信息獲取原理、主要遙感影像特征,然后簡要論述了遙感圖像處理以及目視解譯的基本內容與方法。針對數字圖像處理發(fā)展特點,對遙感數字圖像計算機解譯的原理、基本方法、精度評價等內容進行了闡述。同時,對遙感制圖的基本內容、遙感
高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個關鍵任務,具有廣泛的應用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識和現有的研究方法,并系統(tǒng)總結了作者在基于深度學習的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。全書共6章,分為4個部分:第一部分(第1章)介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的的定義、研究背景和現有研究工作,以
本書是根據作者在遙感大數據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
《遙感類課程集成實驗教程》整合了遙感概論、遙感數字圖像處理和遙感地學分析三門實驗課程內容,并根據遙感類課程體系的內在聯系,系統(tǒng)設計實驗教學內容,集成各部分實驗,為學生提供系統(tǒng)的專業(yè)技能訓練。《遙感類課程集成實驗教程》包括四部分內容:遙感概論系列實驗、遙感數字影像處理系列實驗、遙感應用專題系列實驗、野外地面量測系列實驗。
本書系統(tǒng)地介紹自組裝Al納米結構的制備方法與生長調控機理,從理論角度探討結構形貌與密度對整個基板電磁場的影響,驗證拉曼增強基板對腺嘌呤分子探測信號的增強能力,相較傳統(tǒng)拉曼探測增強基板,本書所述器件在實現高敏感性的同時,展現出更好的穩(wěn)定性與重復性。基于此,本書闡述利用Au自組裝納米天線與ZnO膠體量子點薄膜結構制備復合結
本書針對高光譜遙感數據具有維數高、數據量大、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;A,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,
《遙感信息工程》是在分析國內外遙感信息服務的發(fā)展現狀,并總結作者近幾年在衛(wèi)星遙感數據標準化處理及智能服務成果的基礎上撰寫而成的!哆b感信息工程》共4章,主要內容包括大數據背景下的遙感信息服務、遙感數據工程、遙感數據智能及遙感信息工程應用。