本书共编写了7个项目，项目内容包括：遥感基础知识、遥感数据获取原理、遥感影像及其预处理、遥感影像增强处理、遥感影像目视解译、遥感影像计算机分类、遥感专题制图等，涵盖了遥感的基础知识和实践操作技能。

本书以测量学随机决策森林算法为主题，从理论基础出发，系统阐述该方法的核心思想、演化规律、存在问题及改进措施，并结合多光谱、高光谱和面向对象的遥感信息提取实例，综合分析该方法在实际遥感工作中的表现，进而弥补目前遥感应用领域“重方法而轻理论”的倾向。全书共分为六章，内容包括决策树分类理论与算法，随机决策森林算法及改进、遥感

高光谱图像分析是遥感技术对地球表面分析和应用的一个关键步骤，同时也是人类认知地球的重要手段之一。为满足对分类精度和效率以及泛化性的要求，针对高光谱图像具有的复杂空-谱特性、非线性可分以及标记样本有限等特点，利用深度学习和宽度学习技术，探索监督型、半监督型、无监督型以及迁移型深-宽度高光谱图像分类方法，分别对应第3章、第

遥感科学与技术是一门交叉性学科，内容广泛而复杂。《遥感原理与应用》一书从遥感的物理原理出发，深入浅出地阐述遥感科学的基础理论与基本概念。本书内容主要涵盖遥感基本概念、遥感理论基础，包括电磁辐射基础、地物电磁辐射基本特性、辐射传输的基本原理以及遥感数据获取所涉及的传感器及遥感平台基本原理；遥感数据处理的基本方法，包括遥感

本书以无人机影像为研究对象，从拼接效率与精度两个方面对无人机影像拼接方法进行改进。本书的主要研究内容包括：无人机影像拼接特征点的快速提取。针对SURF算法在特征点提取方面效率不高的问题，从构造尺度空间、特征点检测、特征主方向计算、特征向量计算等过程进行并行优化加速。无人机影像拼接特征点的新特征构建。针对传统SURF算法

本书全面讲解了卷积神经网络（CNN）、单阶段目标检测、双阶段目标检测、多尺度融合、注意力机制和语义分割等深度学习算法在遥感图像分类、检测、分割和提取等方面的应用，介绍了各种深度学习模型的原理及其在遥感图像处理中的具体实现方法。本书以遥感图像飞机目标检测、舰船目标检测、遥感图像建筑物提取及遥感图像土地语义分割为例，详细介

本书基于注入模型从像素级层面开展遥感图像新算法研究，重点是提高遥感图像的融合性能和应用价值，主要论述基于精炼细节注入的遥感图像融合算法、基于补偿细节注入的遥感图像融合算法、基于多光谱图像改进的遥感图像融合算法、基于光谱及亮度调制的遥感图像融合算法和基于多目标决策的遥感图像融合算法。本书适合数据融合、计算机视觉、图像处理

随着海道测量技术的不断发展，卫星水深反演(SDB)技术在浅海水域应用日趋广泛，SDB技术较传统海道测量可以实现以较少的成本获得浅水区域的水深，同时可应用于声学测量手段无法获取的水域，在海图尚未标明的水域尤其有效，可以在声学测量之前提高其安全性。国际海道测量组织IHO《卫星测深实践指南(B-13)》提供了关于SDB技术的

本书系统地介绍了高分辨率遥感影像分割与分类的相关概念、原理、方法、步骤和新进展等，具体框架模型和实现方法都有着鲜明的特色，内容涵盖多分支融合网络、基于CNN的双边融合网络、小卷积特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接网络、深度置信网络、局部与混合扩张卷积融合网络、预激活残差注意力网络、基于多判别器生成对抗网络以及3D-2

微波遥感有着全天候、全天时的工作能力，能够实现实时的动态监测，另外对于冰、雪、森林、土壤等地物具有一定的穿透能力，这些优点使得微波遥感不论是在军事上还是在民用上都发挥着非常重要的作用。本书是为微波遥感原理与应用课程实习准备的指导书，循序渐进地介绍了课程实习中微波遥感影像数据的查看，影像处理、影像融合和影像解译。此外，本