图像的稀疏表示是图像处理领域当前研究的热点问题。本书从稀疏表示理论和SAR图像的稀疏特征出发,针对稀疏表示理论中的两个关键问题(字典的设计和学习方法、稀疏表示系数的快速求解算法)展开研究,并将其应用于SAR图像处理及应用领域,将理论、方法与工程应用实例相结合,以SAR图像压缩、SAR图像相干斑抑制、SAR图像目标识别与
本书系统讲授遥感图像解译的基础理论和实践,全面系统地阐述遥感图像解译的技术体系,重点突出遥感图像解译的技术及其应用方法。全书共分18章:第1章绪论,重点介绍遥感图像解译概述;第2章阐述遥感图像时空谱角特性;第3章介绍遥感图像解译对象特性;第4章重点阐述遥感图像解译原理;第5章阐述遥感图像解译标志;第6章阐述遥感图像解译
本书分上下两册。上册详细介绍了资源卫星、气象卫星、海洋卫星、环境减灾卫星、高分辨率对地观测卫星、商业遥感卫星等系列国产遥感卫星平台与卫星特点、技术参数、工作原理等。下册首次较全面系统地介绍了国产遥感卫星在农业、土地资源、地质矿产、森林草地、测绘制图、
本书是高等学校遥感数字图像处理应用课程教材。全书12章,针对遥感数字图像处理的专题应用,从当前应用较为广泛的遥感数据源角度,系统介绍了各类遥感数据的发展背景及主要应用方向,常见卫星遥感数据及其获取途径、数据特点及存在的问题,数据预处理流程及关键技术环节,解析其典型应用案例。本书注重各类遥感数据源的特点、预处理流程及关键
ERDAS以先进的图像处理技术,友好、灵活的用户界面和操作方式,受到广大用户的欢迎。版本从初期的7.X发展到20世纪90年代的8.X、2005年后的9.X,2010年发布了全新的版本。2010年至2021年,相关系列版本虽有改动,但其功能模块设计和操作界面保持了一致的风格,所以本书适用于2010年后发布的ERDAS软件
高分辨率遥感图像场景分类是遥感影像解译中的一个关键任务,具有广泛的应用前景。本书介绍了高分辨率遥感图像场景分类的基本知识和现有的研究方法,并系统总结了作者在基于深度学习的高分辨率遥感图像场景分类方面的研究工作。全书共6章,分为4个部分:第一部分(第1章)介绍了高分辨率遥感图像场景分类的的定义、研究背景和现有研究工作,以
本书是高等学校遥感数字图像处理课程教材,也是新形态教材,有配套的网络课程。版于2015年出版,本次修订在版基础上,按照遥感数字图像处理的一般流程,由浅入深系统地介绍了遥感数字图像处理的基础知识。不仅包括常用的经典方法,更增添了近年新提出的方法。全书共3大部分13章,主要包括:遥感数字图像处理基础,介绍了数字图像的基本概
本书是根据作者在遥感大数据智能处理及知识挖掘理论与方法的研究积累,以及在人工智能技术驱动及多领域技术交叉融合下高分辨率遥感影像场景智能理解的**研究成果撰写的,系统阐述高分辨率遥感影像场景智能理解各个层次研究任务的**理论和技术,分别介绍遥感影像场景理解的研究进展及趋势、遥感影像场景标记任务、遥感影像场景检索任务、遥感
全书内容共7章。第1章论述了高分遥感影像灾害目标精确提取的需求背景、理论基础和国内外研究进展。第2章重点分析了高分辨率遥感影像典型灾害目标及损毁特征。第3章提出了顾及视觉注意模型的对象级变化检测方法、基于机器学习的灾害损毁区域检测方法。第4章研究了光学遥感影像建筑物损毁提取方法。同时,分析了极化SAR影像在建筑物信息提
本书主要研究内容属于跨学科研究,相关工作涉及计算机科学、人工智能、遥感科学、神经科学和认知科学等多个学科。大部分内容是针对高分辨率遥感图像智能信息提取的最新研究成果的总结。全书由四部分共8章组成。第一部分(第1章和第2章)为绪论和综述。第二部分(第3章)为科学理论篇,建立类脑心智计算理论,面向目标分类和识别构建媒体神经