本書以無人機影像為研究對象，從拼接效率與精度兩個方面對無人機影像拼接方法進行改進。本書的主要研究內容包括：無人機影像拼接特征點的快速提取。針對SURF算法在特征點提取方面效率不高的問題，從構造尺度空間、特征點檢測、特征主方向計算、特征向量計算等過程進行并行優(yōu)化加速。無人機影像拼接特征點的新特征構建。針對傳統(tǒng)SURF算法

本書全面講解了卷積神經網絡（CNN）、單階段目標檢測、雙階段目標檢測、多尺度融合、注意力機制和語義分割等深度學習算法在遙感圖像分類、檢測、分割和提取等方面的應用，介紹了各種深度學習模型的原理及其在遙感圖像處理中的具體實現(xiàn)方法。本書以遙感圖像飛機目標檢測、艦船目標檢測、遙感圖像建筑物提取及遙感圖像土地語義分割為例，詳細介

本書基于注入模型從像素級層面開展遙感圖像新算法研究，重點是提高遙感圖像的融合性能和應用價值，主要論述基于精煉細節(jié)注入的遙感圖像融合算法、基于補償細節(jié)注入的遙感圖像融合算法、基于多光譜圖像改進的遙感圖像融合算法、基于光譜及亮度調制的遙感圖像融合算法和基于多目標決策的遙感圖像融合算法。本書適合數據融合、計算機視覺、圖像處理

隨著海道測量技術的不斷發(fā)展，衛(wèi)星水深反演(SDB)技術在淺海水域應用日趨廣泛，SDB技術較傳統(tǒng)海道測量可以實現(xiàn)以較少的成本獲得淺水區(qū)域的水深，同時可應用于聲學測量手段無法獲取的水域，在海圖尚未標明的水域尤其有效，可以在聲學測量之前提高其安全性。國際海道測量組織IHO《衛(wèi)星測深實踐指南(B-13)》提供了關于SDB技術的

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概念、原理、方法、步驟和新進展等，具體框架模型和實現(xiàn)方法都有著鮮明的特色，內容涵蓋多分支融合網絡、基于CNN的雙邊融合網絡、小卷積特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接網絡、深度置信網絡、局部與混合擴張卷積融合網絡、預激活殘差注意力網絡、基于多判別器生成對抗網絡以及3D-2

微波遙感有著全天候、全天時的工作能力，能夠實現(xiàn)實時的動態(tài)監(jiān)測，另外對于冰、雪、森林、土壤等地物具有一定的穿透能力，這些優(yōu)點使得微波遙感不論是在軍事上還是在民用上都發(fā)揮著非常重要的作用。本書是為微波遙感原理與應用課程實習準備的指導書，循序漸進地介紹了課程實習中微波遙感影像數據的查看，影像處理、影像融合和影像解譯。此外，本

本書是一本面向廣大的遙感愛好者們的有趣的關于遙感的科普書，主要是通過你想知道的遙感基礎知識、大家都喜歡的cool影像、遙感大管家地理信息系統(tǒng)、遙感實驗室、生活中的遙感、未來的遙感什么樣等六部分內容，圖文并茂、深入淺出地講述了遙感的發(fā)展歷程、科學原理、技術支撐、未來前景等有關遙感的科普知識，有助于讀者了解遙感的原理及在現(xiàn)

本書核心內容集中在高光譜圖像的空間分辨率提升和目標分類應用，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容。本書內容本身是多學科交叉融合的產物，理論涉及高光譜遙感圖像處理、模式識別理論，多核機器學習，深度學習等，是當前高光譜地物分類領域理論研究和應用拓展的焦點。主要技術及應用包括：基于多核投影NMF

本專著的內容分為四大部分，第一部分為緒論，介紹各類成像衛(wèi)星任務規(guī)劃問題的基本特點、目前的發(fā)展現(xiàn)狀、引出本文的具體內容；第二部分為方法論，介紹集成強化學習與運籌學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；第三部分為基于數學規(guī)劃模型和確定性算法的任務調度問題研究、基于有限馬爾可夫決策模型和強化學習算

衛(wèi)星遙感、地基觀測、模型模擬、社會感知等是獲取地球表層科學數據的主要手段，不同來源的數據之間存在強烈的互補性。本書圍繞多源數據的融合計算展開研究，以多源遙感數據的信息融合為主體內容，并擴展到與地基數據、模型模擬數據和社會感知數據的融合。內容體系上分為同質數據融合、異質數據融合、異類數據融合等幾個層次：首先介紹同質光學遙