本书开展基于深度学习的复杂场景遥感图像增强技术研究，提出一种多尺度自适应的图像去雾方法、一种视觉感知的图像低照度增强方法，以及一种域自适应的图像去云层遮挡方法。此外，开展基于深度学习的遥感图像语义分割技术研究。。本书提出以分形几何驱动的新型网络架构与阴影干扰抑制算法的协同解决方案，通过建立同类聚合与异类分离的优化机制提

本书共设10个项目，将企业真实项目“移动商城”贯穿始终，实现理论与实践深度融合，助力读者全面掌握从跨平台移动混合开发环境搭建到应用打包上线的完整流程。项目1作为入门导引，通过分析社交、电商、医疗等领域的典型应用场景，帮助读者理解跨平台移动混合开发的核心优势与适用边界，深度解析原生开发、混合开发与跨平台移动混合开发框架的

<pre>本书包括遥感技术与图像解译基础、航空遥感图像地形要素解译和航天遥感图像地形景观解译三篇内容。第一篇介绍了遥感的概念和技术过程，以及遥感测绘的现状、发展趋势和遥感测绘产品，重点研究总结了遥感图像的解译特征和解译方法。第二篇包括了居民地、工农业和社会文化设施、交通运输设施、水系及其附属建筑、植被、地貌与土质六部分

<pre>本书是高等学校遥感数字图像处理课程实践操作类教材。本书针对遥感数字图像处理中的具体问题，以实际应用案例为导向，综合遥感原理与数字图像处理的理论知识，借助Python程序语言进行系统的实践训练，使读者掌握遥感数字图像处理的基本原理及操作过程，为利用遥感数据解决相关科学研究与业务应用问题奠定基础。 本书配合已出

<pre>本书在介绍遥感影像处理传统方法的基础上，重点阐述人工智能在遥感影像智能处理领域取得的各项前沿进展，并介绍一些未来研究方向。</pre>

<pre>本书针对高分辨率遥感场景的特点，给出高分辨率遥感图像场景理解的定义及研究现状，以此作为整个高分辨率遥感图像场景理解任务的方法基础；随后从高分辨率遥感图像场景理解的研究内容入手，重点介绍了基于语义目标的场景理解、基于中层特征编码的场景理解、基于主题特征的场景理解、基于深度学习的场景理解以及多源地理数据场景语义理

本书以遥感图像复原与超分辨率技术为主线，系统深入地阐述了相关理论、数学模型以及实现的技术途径、计算流程、实验验证，还给出了各种算法的实际应用效果和量化指标评价。全书共分为6章：第1章主要介绍遥感图像复原与超分辨率技术的国内外研究现状及经典方法；第2章主要论述遥感图像质量退化的理论模型及其质量复原与超分辨率的基本概念、系

本教材详细介绍了定量遥感理论、模型及其在多个领域的应用。内容覆盖了定量遥感的基本概念、大气短波辐射传输建模、植被冠层反射模型、土壤和雪的反射模型，以及定量遥感在环境和生态保护中的应用。还探讨了遥感技术的发展历史和未来趋势，强调了定量遥感在现代农业、林业、环境监测和气候变化研究中的关键作用。

本书主要介绍了IDL的编程环境、语法结构、输入输出、界面创建与事件处理、图像处理等内容，并利用IDL对ENVI的二次开发进行实例讲解。

<pre>本书共分为12个项目：项目一、认识ERDAS2015项目二、影像数据读取及格式转换项目三、影像的裁剪项目四、影像的拼接项目五、影像的投影变换项目六、图像的辐射增强和光谱增强处理项目七、图像的空间增强处理项目八、影像的校正项目九、标准分幅正射影像图(DOM)的制作项目十、影像的分类项目十一、影像的目视解译项目十

<p>本书面向遥感数据处理与智能分析的前沿技术及应用，介绍了遥感数据组织、智能处理与分析技术，以及集成化平台构建等内容。首先概述遥感与人工智能的融合趋势，随后探讨就绪化影像处理、地表覆盖分类与变化检测、高光谱影像分析、目标检测与跟踪、时序数据分析等关键技术，并介绍遥感云计算平台的架构与应用。最后，展望通用基础模型、星上

本书主要介绍光学相干性和轨道角动量在全息成像和全息编码中的应用。全书共8章。第1章绪论，介绍全息成像、轨道角动量、光学相干性以及深度学习的基本概念与理论，总结国内外研究现状；第2章介绍低空间相干对计算全息成像的影响；第3章介绍湍流与空间相干性关联研究及对计算全息成像的影响；第4章介绍时间-空间相干复用实现动态扰动下的光

<pre>本书共两部分：第一部分(第1-8章)为雷达遥感图像智能处理，主要包含超分辨率重建、相干斑滤波、特征提取、地物分类、目标检测、目标识别和生物量反演等内容；第二部分(第9-12章)为光学遥感图像智能处理，主要包含对抗样本检测、对抗样本训练、对抗样本净化和图像内容生成等内容。全书所有章节均提供了算法介绍、实验数据和

<pre>本书根据遥感数字图像从获取到应用所涉及的各个主要处理环节，采用主流的遥感软件编程平台，阐述了遥感数字图像处理方法的基本原理及程序设计的实现。内容主要涵盖程序语言编程基础、跨平台混合编程及遥感数字图像的显示、校正、空间域处理、频率域处理、对象提取、特征提取、影像分类等方法。</pre>

<pre>本书共分为4章，第一章简要介绍了MATLAB基础知识，第二章为MATLAB基础实验，第三章以MATLAB为编程语言对普通数字图像进行处理；第四章将Matlab与遥感图像处理知识相结合，进行基础的遥感图像处理。附录列出了一些常用的MATLAB图像处理函数及其用法。本书在第一版的基础上，进一步融合数字图像处理技术

<pre>本书共6章：第1章介绍高光谱遥感基本理论、高光谱图像数据处理基础及高光谱图像目标检测概述；第2章对高光谱图像数据降维及高光谱图像特征提取相关算法进行研究；第3章研究基于非负稀疏加权协同表示的高光谱图像目标检测技术；第4章研究基于背景信息的高光谱图像目标检测技术；第5章研究基于低秩与稀疏矩阵分解的高光谱图像局部

<pre>本书分为基础篇和增强篇。基础篇内容包括导论、ENVI窗口组成、图像预处理、图像增强、图像分类、高分辨率遥感图像特征提取、遥感制图与三维可视化、图像变化检测；增强篇内容包括高光谱分析技术、雷达图像处理、合成孔径雷达干涉测量、地形特征提取、多特征信息提取与分析、机器学习与深度学习图像分类。</pre>

<pre>本书介绍了开展国家民用空间基础设施遥感应用需求论证中有关需求获取与需求统筹方面的工作方法，是运用遥感科学论证理论、技术与方法，针对民用空间基础设施遥感应用论证的实践篇。本书是面向应用的航天遥感科学论证理论的实践部分，是具有中国特色的集理论、方法、技术、工程、应用、认知于一体的、完整的航天遥感实践成果总结，为天

<pre>全书共8章，第1至第3章介绍了遥感数据获取过程中的相关基础知识，包括遥感图像原理、遥感图像校正及遥感图像数据增强方法。第4至第7章详细讲解了遥感图像处理技术，具体内容涵盖遥感图像分类、分割、变化检测和目标检测等方面。第8章介绍了遥感应用系统，概括了主要技术要点和未来发展方向。</pre>

<pre>本书针对智能解译的几个典型任务：图像分类和语义分割、典型地物要素的提取、变化发现、三维点云的自动化智能解译，系统介绍了一系列特征工程和机器学习方法，对不同思路进行了分析，并着重介绍人机智能、质量控制等重要问题和解决方案。</pre>