本書共分7章，第1章主要介紹遙感影像與深度學(xué)習(xí)的基本概念；第2章主要介紹計(jì)算機(jī)操作與GPU基礎(chǔ)知識；第3章主要介紹深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第4章主要介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和基本要素；第5章簡要介紹了Python語言的基本語法與使用；第6章詳細(xì)介紹了PyTorch和TensorFlow兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架的搭建方法；第7章按實(shí)踐操

第一部分是遙感傳感器，主要闡述了可見光、高光譜、雷達(dá)等多種傳感器的性能、參數(shù)及研制，并綜述和展望了發(fā)展趨勢。第二部分是遙感信息處理，系統(tǒng)地描述了遙感影像預(yù)處理方法，以及遙感影像信息處理和提取的新方法。第三部分從光學(xué)、熱紅外、主動、被動等方面，系統(tǒng)地闡述了定量遙感反演的進(jìn)展和新趨勢。第四部分展示了遙感技術(shù)在自然資源、生態(tài)

在遙感影像預(yù)處理中，關(guān)鍵步驟是對遙感影像的幾何糾正。如何實(shí)現(xiàn)無控制點(diǎn)情況下遙感影像數(shù)據(jù)與矢數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)具有重要應(yīng)用意義�；�于此，本書提出將矢量空間數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)間配準(zhǔn)轉(zhuǎn)換到矢量空間數(shù)據(jù)間匹配的思路，針對基于形狀特征的矢量數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)配準(zhǔn)研究所涉及的影像去噪、特征提取、影像矢量化和影像控制點(diǎn)的自動選取等算法，開發(fā)了一套原

本書系統(tǒng)介紹數(shù)字全息技術(shù)的基本原理，詳細(xì)闡述數(shù)字全息技術(shù)與其他技術(shù)的交叉結(jié)合，如數(shù)字顯微全息技術(shù)、相移數(shù)字全息技術(shù)、水下光纖耦合技術(shù)、定量相位成像技術(shù)、非相干數(shù)字全息成像技術(shù)和深度學(xué)習(xí)在數(shù)字全息技術(shù)中的應(yīng)用等。同時(shí)本書介紹數(shù)字全息技術(shù)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用，如水下微生物探測、生物醫(yī)療樣品顯示與測量、微顆粒檢測與定位、表面三維

本書從三個(gè)側(cè)面給出了圖像情報(bào)解譯研究領(lǐng)域的研究動態(tài)和方法闡述：第一部分是認(rèn)識篇，包括第一、第二章，主要對圖像情報(bào)解譯的歷史進(jìn)行回顧，凝練面臨的難點(diǎn)問題和待突破的本質(zhì)問題，提出圖像情報(bào)解譯實(shí)際操作的共性原理；第二部分是方法篇，包括第三、第四、第五、第六、第七共五章，結(jié)合近年高速發(fā)展的多種高分辨率影像資源，研究提出“時(shí)空頻

楊曉云，火箭軍工程大學(xué)從事遙感影像處理等課程教學(xué)和應(yīng)用研究，對制導(dǎo)炸彈目標(biāo)影像處理方法、原理具有一定研究基礎(chǔ)。近年來發(fā)表論文十多篇，EI檢索7篇，SCI檢索2篇，主編教材6部。

本書以結(jié)合幾何劃分與層次化影像建模的高分辨率遙感影像分割方法理論與實(shí)踐為主線，重點(diǎn)闡述基于Voronoi劃分的影像域劃分、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論的層次分割模型、各類分割模型的最優(yōu)分割解，對每類分割問題給出相應(yīng)的高分辨率遙感影像分割案例，以表征其分割模型的有效性和實(shí)用性，并提出了一種普適的遙感影像層次結(jié)構(gòu)建模其理論基礎(chǔ)，同時(shí)給出

本教程以遙感技術(shù)系統(tǒng)為主線，以遙感圖像制圖過程與應(yīng)用為主體，結(jié)合具體遙感圖像處理的工程實(shí)踐，參考最新規(guī)范和遙感技術(shù)的新發(fā)展來編寫教學(xué)內(nèi)容。具體內(nèi)容包括以下九個(gè)學(xué)習(xí)型項(xiàng)目：遙感技術(shù)概論、電磁波及遙感物理基礎(chǔ)、遙感平臺與運(yùn)行特點(diǎn)、遙感傳感器及其成像原理、遙感圖像處理、遙感圖像的判讀、遙感圖像的分類、遙感專題制圖和遙感技術(shù)的

目前，光學(xué)衛(wèi)星成像已由單傳感器成像時(shí)代全面進(jìn)入多傳感器成像時(shí)代。多源遙感圖像融合技術(shù)是光學(xué)衛(wèi)星多傳感器成像應(yīng)用的關(guān)鍵核心技術(shù)，在遙感制圖、圖像判讀、圖像解釋等應(yīng)用中發(fā)揮著基礎(chǔ)性作用。本書系統(tǒng)地介紹了遙感圖像融合的研究背景、概念內(nèi)涵和主要方法，包括多源遙感圖像融合評價(jià)方法、寬幅多源光學(xué)遙感圖像配準(zhǔn)方法、全色與多光譜圖像高

隨著人工智能技術(shù)的成熟，圖像語義分割方法迎來了飛速發(fā)展的機(jī)會。語義分割是一種像素級的預(yù)測任務(wù)，基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）的分割方法，為了獲得較高的分割精度，需耗費(fèi)大量的計(jì)算資源。然而隨著自動駕駛和移動終端需求的日益增長，在分割精度和分割速度之間進(jìn)行平衡顯得尤為重要，如何在計(jì)算力有限的設(shè)備上應(yīng)用語義分割技術(shù)、減少計(jì)算量