遙感數(shù)據(jù)是空間大數(shù)據(jù)的一個(gè)子集。面向大數(shù)據(jù)處理，需要新的思維指導(dǎo)實(shí)踐。新思維之一：尋找多源數(shù)據(jù)不變特征的思維，基于不變特征減弱同地、同譜、同時(shí)不同傳感器數(shù)據(jù)之間的不一致性，不同傳感器數(shù)據(jù)可綜合集成應(yīng)用。本書數(shù)據(jù)處理篇多源數(shù)據(jù)的幾何一致性處理、輻射一致性處理等都是這一思維指導(dǎo)下的關(guān)鍵技術(shù)。新思維之二：將信息提取轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)

本書從基于GoogleEarthEnginecodeEditor在線Web中實(shí)現(xiàn)從賬號(hào)申請(qǐng)，到JavaScript基礎(chǔ)，再到GEE常用功能和GEE案例的分析等角度，漸進(jìn)式講解了GEE遙感云計(jì)算的相關(guān)操作技術(shù)，具體涵蓋JavaScript中EE對(duì)象、矢量、影像、圖像可視化、影像的上傳和下載、影像去云、影像時(shí)間和邊界篩選、

本著作全面闡述了遙感圖像分割、變化檢測(cè)、SVM分類、精準(zhǔn)識(shí)別等的定義、研究現(xiàn)狀和算法原理。書中依次介紹了遙感圖像分割、變化檢測(cè)、分類等板塊的相關(guān)概念、應(yīng)用和發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)，重點(diǎn)論述了基于MRF模型的SAR圖像分割、基于區(qū)域相似性的高分辨率遙感影像分割、基于MRF模型的SAR圖像變化檢測(cè)、基于SVM的遙感圖像分類、基于G

本書根據(jù)作者多年從事遙感應(yīng)用研究和ENVI軟件應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)編著而成，系統(tǒng)、全面地介紹了ENVI6.0軟件功能及遙感圖像處理流程和方法。全書共17章，涵蓋了ENVI軟件概述、ENVI遙感圖像處理基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)顯示操作、遙感圖像預(yù)處理、圖像增強(qiáng)、圖像分類、矢量處理、制圖、正射校正、面向?qū)ο髨D像特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)圖像分類、

本書主要研究?jī)?nèi)容是利用圖學(xué)習(xí)方法進(jìn)行高光譜影像分類，重點(diǎn)圍繞模型構(gòu)建、改進(jìn)圖信息傳播方式、提升構(gòu)圖質(zhì)量等方面展開研究，提出了多種基于圖學(xué)習(xí)的高光譜影像分類方法。本書的主要研究?jī)?nèi)容總結(jié)如下：第1章主要介紹了本書的研究背景，說明了高光譜遙感影像分類的現(xiàn)實(shí)意義，概述了高光譜遙感影像分類現(xiàn)狀和存在的問題。第2章闡述了圖半監(jiān)督學(xué)

本書系統(tǒng)介紹具有自主系統(tǒng)特征的遙感衛(wèi)星地面系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方法。全書共分6章，涵蓋了遙感衛(wèi)星地面系統(tǒng)概述、自主計(jì)算概述、遙感衛(wèi)星地面系統(tǒng)自主特征的體現(xiàn)、具有自主特征的遙感地面系統(tǒng)通用化設(shè)計(jì)、具有自主特征的遙感地面系統(tǒng)的研發(fā)實(shí)例和總結(jié)與展望方面內(nèi)容。本書圍繞自主計(jì)算技術(shù)在遙感衛(wèi)星地面系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行由淺入深、由抽象到具體的全面

高分專項(xiàng)的建設(shè)旨在大幅度提高我國(guó)自主對(duì)地觀測(cè)信息獲取能力，掌握高空間分辨率、高時(shí)間分辨率、高光譜分辨率等信息資源自主權(quán)，及時(shí)把握全球經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境、社會(huì)發(fā)展及軍事斗爭(zhēng)的態(tài)勢(shì)，使我國(guó)躋身于世界對(duì)地觀測(cè)強(qiáng)國(guó)行列，是建設(shè)我國(guó)“數(shù)字國(guó)土”“數(shù)字戰(zhàn)場(chǎng)”“數(shù)字農(nóng)業(yè)”等不可或缺的關(guān)鍵系統(tǒng)，為國(guó)家政治、外交、公共安全以及農(nóng)業(yè)、災(zāi)害、

本書主要研究?jī)?nèi)容是利用圖學(xué)習(xí)方法進(jìn)行高光譜影像分類，重點(diǎn)圍繞模型構(gòu)建、改進(jìn)圖信息傳播方式、提升構(gòu)圖質(zhì)量等方面展開研究，提出了多種基于圖學(xué)習(xí)的高光譜影像分類方法。本書的主要研究?jī)?nèi)容總結(jié)如下：第1章主要介紹了本書的研究背景，說明了高光譜遙感影像分類的現(xiàn)實(shí)意義，概述了高光譜遙感影像分類現(xiàn)狀和存在的問題。第2章闡述了圖半監(jiān)督學(xué)

本書系統(tǒng)的闡述了遙感大數(shù)據(jù)背景下，遙感信息智能化處理的基本理論、相關(guān)技術(shù)及具體應(yīng)用。全書共分七章，包括遙感影像幾何配準(zhǔn)技術(shù)、遙感影像智能融合技術(shù)、遙感圖像變化檢測(cè)技術(shù)、遙感信息智能識(shí)別技術(shù)、遙感數(shù)據(jù)同化技術(shù)以及遙感智能云計(jì)算技術(shù)。本書整體內(nèi)容精煉系統(tǒng)，并涵蓋深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算等前言研究技術(shù)，在編寫過程中結(jié)合了算法原理與實(shí)

本書系統(tǒng)介紹國(guó)產(chǎn)高分定量遙感產(chǎn)品的反演和信息提取技術(shù)，內(nèi)容涵蓋多個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域。本書首先詳細(xì)介紹定量遙感參數(shù)反演技術(shù)，包括基于高分?jǐn)?shù)據(jù)的植被覆蓋度、潛熱通量和地表反照率產(chǎn)品的反演方法。之后，探討典型要素提取的研究方法，包括多源土地覆被產(chǎn)品的一致性分析與評(píng)價(jià)、遙感影像分割尺度的優(yōu)化與應(yīng)用研究、多源信息協(xié)同的城鎮(zhèn)用地提取、城市