志愿者地理信息(VGI)數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)對(duì)于確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性、評(píng)估數(shù)據(jù)價(jià)值、推動(dòng)數(shù)據(jù)質(zhì)量改進(jìn)、促進(jìn)數(shù)據(jù)共享與協(xié)作，以及支持科學(xué)研究與發(fā)展等方面都具有重要意義。本書圍繞VGI數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、怎樣理解VGI數(shù)據(jù)、有關(guān)地理信息數(shù)據(jù)質(zhì)量的描述，以及VGI數(shù)據(jù)智能評(píng)價(jià)方法進(jìn)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(shù)據(jù)質(zhì)量智能評(píng)價(jià)相關(guān)理論與技術(shù)，內(nèi)容豐富廣泛，涵蓋經(jīng)典的對(duì)象相似性計(jì)算方法、場(chǎng)景相似性計(jì)算方法、VGI數(shù)據(jù)智能評(píng)價(jià)方法體系，以滿足不同應(yīng)用場(chǎng)景的VGI數(shù)據(jù)質(zhì)量智能評(píng)價(jià)應(yīng)用。

本書主要研究內(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。本書的主要研究內(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)習(xí)的基本理論知識(shí)，圖的構(gòu)造方法，圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型，能夠有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。第3章提出了圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)經(jīng)典算法高光譜影像分類方法。第4章提出了一種基于像素-

本書主要研究內(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。本書的主要研究內(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)習(xí)的基本理論知識(shí)，圖的構(gòu)造方法，圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)的經(jīng)典模型，能夠有效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的快速圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。第3章提出了圖半監(jiān)督學(xué)習(xí)經(jīng)典算法高光譜影像分類方法。第4章提出了一種基于像素-

本書以高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像三維重建最新技術(shù)和算法為主線展開。全書共6章：第1章介紹高分辨率光學(xué)衛(wèi)星影像三維重建現(xiàn)狀、進(jìn)展以及存在的問題；第2章介紹有理函數(shù)模型優(yōu)化與應(yīng)用，提出了有理函數(shù)模型的優(yōu)化平差方法及線陣推掃式衛(wèi)星影像水平糾正方法；第3章介紹遙感影像擴(kuò)展核線模型的建立和應(yīng)用，系統(tǒng)地分析了光學(xué)衛(wèi)星影像高精度核線影像的生成方法；第4章介紹高精度影像三維重建方法，提出了基于線特征約束的SGM全局優(yōu)化方法；第5章介紹多源DSM的配準(zhǔn)與融合，提出了同源和異源DSM的配準(zhǔn)融合方法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了CPU-G

本書是由作者及研究團(tuán)隊(duì)根據(jù)所承擔(dān)高分專項(xiàng)中靜止軌道高分辨率衛(wèi)星地面處理算法項(xiàng)目的研究成果和系統(tǒng)研制經(jīng)驗(yàn)撰著而成，書中針對(duì)靜止軌道高分辨率衛(wèi)星的新型成像技術(shù)，以星地一體化為主線，系統(tǒng)闡述了靜止軌道衛(wèi)星面陣相機(jī)的非均勻性校正原理與方法、靜止軌道面陣相機(jī)幾何定標(biāo)模型和方法、靜止軌道光學(xué)衛(wèi)星傳感器校正模型和方法、靜止軌道衛(wèi)星多載荷序列影像配準(zhǔn)方法、靜止軌道衛(wèi)星多載荷序列影像時(shí)空譜融合的原理與方法以及定點(diǎn)觀測(cè)成像區(qū)域網(wǎng)平差方法與應(yīng)用。

本書是一本探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像融合、識(shí)別任務(wù)上應(yīng)用的專業(yè)著作，旨在為讀者提供全面而實(shí)用的知識(shí)體系，使其能夠深入理解圖像融合與識(shí)別的原理和實(shí)現(xiàn)，并應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。本書涵蓋了從卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)概念到圖像融合、識(shí)別前沿技術(shù)的全面內(nèi)容，并詳細(xì)介紹了著者自身的研究成果。本書共8章，主要包括：圖像融合與目標(biāo)識(shí)別的目的、意義、基本概念、技術(shù)指標(biāo)和研究歷史及現(xiàn)狀，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特征表示學(xué)習(xí)的多源圖像融合，多域特征對(duì)齊的多源圖像融合，小樣本遙感目標(biāo)識(shí)別，復(fù)雜樣本分布的遙感目標(biāo)識(shí)別，圖像融合和目標(biāo)識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用，

本書主要講述了智能遙感衛(wèi)星的遙感影像在軌高精度處理與實(shí)時(shí)智能服務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)理念與核心技術(shù)，重點(diǎn)圍繞智能遙感衛(wèi)星在軌處理與實(shí)時(shí)智能服務(wù)的服務(wù)模式、流式架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)算法和處理系統(tǒng)進(jìn)行論述。本書包括7個(gè)核心章節(jié)，分別介紹了對(duì)智能遙感衛(wèi)星得發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)、智能遙感衛(wèi)星在軌流式處理架構(gòu)與服務(wù)模式、面向任務(wù)遙感衛(wèi)星協(xié)同自主任務(wù)規(guī)劃、任務(wù)驅(qū)動(dòng)在軌興趣區(qū)域產(chǎn)品處理、遙感影像在軌信息提取與智能處理、光學(xué)衛(wèi)星遙感影像高倍智能壓縮以及珞珈三號(hào)01星智能遙感衛(wèi)星服務(wù)示范系統(tǒng)。

超高空間分辨率(VHR)遙感影像中陰影的形成主要是由于光線被物體阻擋，從而降低了地物的光譜亮度。高效的陰影消除方法可以恢復(fù)陰影中地物的光譜信息，是遙感影像分析的關(guān)鍵預(yù)處理步驟。然而，由于缺乏精確陰影掩膜和無陰影圖像的原因，導(dǎo)致VHR影像陰影消除中存在“數(shù)據(jù)缺陷”。為了獲得高精度的陰影掩膜，為陰影消除提供準(zhǔn)確的位置信息，因此，陰影檢測(cè)是至關(guān)重要的。 本書將詳細(xì)講解遙感影像色彩一致性處理算法理論，然后講解如何基于該方法進(jìn)行遙感影像陰影檢測(cè)和消除。并結(jié)合當(dāng)下流行的深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)，講解基于深度學(xué)習(xí)的遙

遙感影像作為人們獲取地理信息的重要數(shù)據(jù)來源，在環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)發(fā)展和國土利用和規(guī)劃等方面起著十分重要的作用，但是獲取影像數(shù)據(jù)時(shí)容易受不均勻的光照、不同的環(huán)境條件和不同的傳感器平臺(tái)等因素的影響，導(dǎo)致遙感影像內(nèi)部存在局部亮度和色彩分布不均勻現(xiàn)象，特別是在由若干幅影像拼接而成的多源拼接影像中，影像內(nèi)部色彩差異較大，使得影像看起來是由很多“色塊”組成，嚴(yán)重影響了人類的視覺體驗(yàn)和后續(xù)的科研應(yīng)用。本書針對(duì)多源拼接影像中色塊間的顏色差異問題，提出了一種基于HSV顏色空間的影像色彩一致性全自動(dòng)處理方法。針對(duì)當(dāng)前遙

本書基于非合作目標(biāo)雷達(dá)特性、運(yùn)動(dòng)特性和形狀特征，分析了影響目標(biāo)ISAR成像的因素，重點(diǎn)對(duì)稀疏重構(gòu)成像方法和彈道目標(biāo)特征提取方法進(jìn)行了闡述分析，針對(duì)非合作目標(biāo)成像、特征提取與識(shí)別面臨的成像時(shí)間短、積累信號(hào)少、成像質(zhì)量不高和特征提取識(shí)別難的問題，提出了多種基于聯(lián)合稀疏重構(gòu)和二維稀疏重構(gòu)的成像方法，并闡述了機(jī)動(dòng)非合作目標(biāo)的快速高分辨成像方法。針對(duì)彈道目標(biāo)快速運(yùn)動(dòng)特征和微動(dòng)特征，在建立目標(biāo)中段運(yùn)動(dòng)及微動(dòng)模型的基礎(chǔ)上，對(duì)回波信號(hào)進(jìn)行仿真分析，從其距離像序列及二維ISAR像序列出發(fā)，總結(jié)彈道目標(biāo)的特征提取方