本書介紹多尺度理論在遙感圖像處理中的應用,涉及多尺度的概念、小波多尺度變換、多尺度幾何分析理論、經驗模態(tài)分解、鄰域多尺度濾波器和深度學習多尺度卷積等理論,并用于光學、紅外、高光譜、合成孔徑雷達等遙感圖像處理,主要包括紅外圖像濾波、光學圖像霧霾去除和合成孔徑雷達圖像增強,以及遙感圖像的特征提取、目標檢測、語義分割、地物分
目前,光學衛(wèi)星成像已由單傳感器成像時代全面進入多傳感器成像時代。多源遙感圖像融合技術是光學衛(wèi)星多傳感器成像應用的關鍵核心技術,在遙感制圖、圖像判讀、圖像解釋等應用中發(fā)揮著基礎性作用。本書系統(tǒng)地介紹了遙感圖像融合的研究背景、概念內涵和主要方法,包括多源遙感圖像融合評價方法、寬幅多源光學遙感圖像配準方法、全色與多光譜圖像高
本書是在國產時空遙感云服務平臺PIE-Engine系列用戶手冊和培訓素材的基礎上,集作者多年遙感大數據、云計算、人工智能等理論研究和開發(fā)實踐經驗升華凝練而成的。本書結合時空遙感云服務平臺PIE-Engine設計理念、基本功能和技術特色,系統(tǒng)介紹了時空遙感云服務平臺PIE-Engine基本理論、關鍵技術、操作流程和專題應
本書主要介紹高分辨率光學遙感衛(wèi)星影像區(qū)域網平差處理與應用,重點圍繞高分辨率光學遙感衛(wèi)星高精度區(qū)域網平差模型、方法和關鍵技術進行論述。全書共6章,綜合介紹國內外高分辨率光學遙感衛(wèi)星的技術發(fā)展現狀,重點介紹高分辨率光學遙感衛(wèi)星幾何成像模型構建、高分辨率光學遙感衛(wèi)星影像區(qū)域網平差模型構建、高分辨率光學遙感衛(wèi)星影像匹配和大型區(qū)
光學偏振遙感信息鏈路涉及地球大氣-地表系統(tǒng)多個環(huán)節(jié),來自地-氣系統(tǒng)的光偏振輻射信息傳輸特性仿真是其性質參數反演和偏振遙感圖像解譯的重要研究內容。本書系統(tǒng)介紹作者及其研究團隊在偏振遙感成像仿真領域的多年研究成果。全書分為6章,按照典型地物偏振特征、大氣偏振輻射傳輸特性、遙感探測器仿真和偏振遙感信息鏈路仿真等介紹相應的仿真
本書針對遙感數據中出現的各種質量問題,例如噪聲、模糊、陰影、薄云、厚云、死像元、時空譜分辨率粗糙等,全面系統(tǒng)地闡明遙感數據質量提升理論基礎、方法體系和技術路線。本書分為四篇進行分層論述,第一篇系統(tǒng)闡述對地觀測傳感器平臺特點及成像系統(tǒng)與降質模型,第二篇主要從數學理論與信息處理模型方面闡述遙感數據質量提升理論基礎與遙感圖像
如何充分利用高空間分辨率遙感圖像的光譜和空間信息是遙感圖像理解與地學應用的關鍵問題之一。本書系統(tǒng)地闡述了在概率主題模型框架下協(xié)同利用高空間分辨率遙感圖像的光譜和空間信息基本原理、方法和應用。首先,分析現有高空間分辨率遙感圖像信息提取框架存在的主要問題及其在概率主題模型框架下的新研究思路;其次,在全面介紹層次Dirich
高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個關鍵任務,具有廣泛的應用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識和現有的研究方法,并系統(tǒng)總結了作者在基于深度學習的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。全書共6章,分為4個部分:第一部分(第1章)介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的的定義、研究背景和現有研究工作,以
本書是根據作者在遙感大數據智能處理及知識挖掘理論與方法的研究積累,以及在人工智能技術驅動及多領域技術交叉融合下高分辨率遙感影像場景智能理解的**研究成果撰寫的,系統(tǒng)闡述高分辨率遙感影像場景智能理解各個層次研究任務的**理論和技術,分別介紹遙感影像場景理解的研究進展及趨勢、遙感影像場景標記任務、遙感影像場景檢索任務、遙感
本書針對高光譜遙感數據具有維數高、數據量大、冗余度高、不確定性顯著、樣本選擇困難等特點,引入機器學習、模式識別等理論和技術,開展高光譜遙感影像降維理論、方法與應用的研究。全書共8章:第1章介紹高光譜遙感影像降維及進展;第2章介紹高光譜遙感影像降維的理論基礎、常用方法和方法評價;第3章探討高光譜遙感影像特征提取方法,重點