本書基于注入模型從像素級層面開展遙感圖像新算法研究，重點是提高遙感圖像的融合性能和應(yīng)用價值，主要論述基于精煉細(xì)節(jié)注入的遙感圖像融合算法、基于補(bǔ)償細(xì)節(jié)注入的遙感圖像融合算法、基于多光譜圖像改進(jìn)的遙感圖像融合算法、基于光譜及亮度調(diào)制的遙感圖像融合算法和基于多目標(biāo)決策的遙感圖像融合算法。本書適合數(shù)據(jù)融合、計算機(jī)視覺、圖像處理

隨著海道測量技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)星水深反演(SDB)技術(shù)在淺海水域應(yīng)用日趨廣泛，SDB技術(shù)較傳統(tǒng)海道測量可以實現(xiàn)以較少的成本獲得淺水區(qū)域的水深，同時可應(yīng)用于聲學(xué)測量手段無法獲取的水域，在海圖尚未標(biāo)明的水域尤其有效，可以在聲學(xué)測量之前提高其安全性。國際海道測量組織IHO《衛(wèi)星測深實踐指南(B-13)》提供了關(guān)于SDB技術(shù)的

本書系統(tǒng)地介紹了高分辨率遙感影像分割與分類的相關(guān)概念、原理、方法、步驟和新進(jìn)展等，具體框架模型和實現(xiàn)方法都有著鮮明的特色，內(nèi)容涵蓋多分支融合網(wǎng)絡(luò)、基于CNN的雙邊融合網(wǎng)絡(luò)、小卷積特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)、局部與混合擴(kuò)張卷積融合網(wǎng)絡(luò)、預(yù)激活殘差注意力網(wǎng)絡(luò)、基于多判別器生成對抗網(wǎng)絡(luò)以及3D-2

微波遙感有著全天候、全天時的工作能力，能夠?qū)崿F(xiàn)實時的動態(tài)監(jiān)測，另外對于冰、雪、森林、土壤等地物具有一定的穿透能力，這些優(yōu)點使得微波遙感不論是在軍事上還是在民用上都發(fā)揮著非常重要的作用。本書是為微波遙感原理與應(yīng)用課程實習(xí)準(zhǔn)備的指導(dǎo)書，循序漸進(jìn)地介紹了課程實習(xí)中微波遙感影像數(shù)據(jù)的查看，影像處理、影像融合和影像解譯。此外，本

本書核心內(nèi)容集中在高光譜圖像的空間分辨率提升和目標(biāo)分類應(yīng)用，具體涵蓋高光譜圖像的像元解混、超分辨重建和高精度地物分類三部分內(nèi)容。本書內(nèi)容本身是多學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物，理論涉及高光譜遙感圖像處理、模式識別理論，多核機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等，是當(dāng)前高光譜地物分類領(lǐng)域理論研究和應(yīng)用拓展的焦點。主要技術(shù)及應(yīng)用包括：基于多核投影NMF

本專著的內(nèi)容分為四大部分，第一部分為緒論，介紹各類成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問題的基本特點、目前的發(fā)展現(xiàn)狀、引出本文的具體內(nèi)容；第二部分為方法論，介紹集成強(qiáng)化學(xué)習(xí)與運(yùn)籌學(xué)的兩階段問題求解框架、流程、原理等，界定各部分具體模型方法的邊界；第三部分為基于數(shù)學(xué)規(guī)劃模型和確定性算法的任務(wù)調(diào)度問題研究、基于有限馬爾可夫決策模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算

衛(wèi)星遙感、地基觀測、模型模擬、社會感知等是獲取地球表層科學(xué)數(shù)據(jù)的主要手段，不同來源的數(shù)據(jù)之間存在強(qiáng)烈的互補(bǔ)性。本書圍繞多源數(shù)據(jù)的融合計算展開研究，以多源遙感數(shù)據(jù)的信息融合為主體內(nèi)容，并擴(kuò)展到與地基數(shù)據(jù)、模型模擬數(shù)據(jù)和社會感知數(shù)據(jù)的融合。內(nèi)容體系上分為同質(zhì)數(shù)據(jù)融合、異質(zhì)數(shù)據(jù)融合、異類數(shù)據(jù)融合等幾個層次：首先介紹同質(zhì)光學(xué)遙

本書共21章。第1章介紹底層算法整體設(shè)計與實現(xiàn)方法，通過模塊化設(shè)計與實現(xiàn)，使得本書中的所有章節(jié)中形成的算法模塊均可以加載到軟件MHMapGIS中并方便地進(jìn)行調(diào)用；第2～4章介紹交互式的矢量、柵格、矢柵數(shù)據(jù)編輯中所涉及的底層算法設(shè)計與實現(xiàn)方法；第5～21章則分不同專題對不同類型的算法進(jìn)行需求分析、功能設(shè)計與底層實現(xiàn)，并集

對地觀測遙感技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)快速發(fā)展，為陸地環(huán)境通行分析提供了空間數(shù)據(jù)與模型算法基礎(chǔ)。本書首先對陸地環(huán)境通行分析理論與方法進(jìn)行介紹，詳細(xì)闡述陸地環(huán)境通行影響要素并構(gòu)建陸地環(huán)境通行的指標(biāo)體系，深入介紹陸地環(huán)境通行量化與評價分析模型，以及陸地環(huán)境通行要素與通行分析制圖理論技術(shù)與方法，詳細(xì)介紹陸地環(huán)境通行路徑規(guī)劃算法

本書的第1章是緒論，介紹了研究背景、意義；國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題；第2章介紹了與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的理論、模型、訓(xùn)練的流程及精度評價指標(biāo)；第3章基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于遙感影像的車輛檢測理論、實驗；第4章、第5章、第6章分別介紹了全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、引入條件隨機(jī)場的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、膨脹卷積算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于