本书以高光谱图像分类的理论和技术为主线，系统介绍了高光谱图像分类的基本概念、技术演进、现存挑战和常用高光谱图像分类基准数据集，并深度聚焦四大前沿研究热点：Transformer架构的创新应用、小样本学习、噪声标签鲁棒性及对抗攻防技术，旨在提升高光谱图像分类模型的泛化能力和鲁棒性。各章均提供了翔实的研究文献，便于拓展阅读

本书着眼于遥感影像判读的教学与训练实践，总结梳理了遥感影像判读教学实践中的经验和具体操作技巧，理论阐述深入浅出，通俗易懂，操作性强。在内容方面突出新、准、细、实，切实做到了科学性与实用性相结合，理论性与操作性相结合，可用于目标判读、地形研究、精确定位、机动导航、毁伤评估、伪装识别等多个方面，是院校教学和工程实践中获取态

本书以高光谱遥感影像为研究对象，基于深度学习模型，研究空间特征、光谱特征、空间-光谱特征协同的分类技术,主要内容包括：高光谱遥感影像的基础理论与技术发展，主流深度学习模型，针对空间特征的多尺度残差卷积神经网络分类方法，针对光谱特征的双向循环神经网络分类方法，以及融合空-谱多维特征的协同分类方法。相关实验基于Indian

本书聚焦于多源遥感影像匹配中的核心挑战，系统梳理因尺度差异、视角变化与辐射不一致性等所引发的异构匹配难题，深入探讨多源异构条件下的特征建模、匹配机制与误差控制策略。全书融合摄影测量与遥感、人工智能和图形学等多学科知识，构建从理论方法到工程应用的统一技术体系，力求在提升匹配精度、鲁棒性与自动化水平的同时，实现多源遥感数据

本书针对高分影像多尺度形态学特征分析及其在建筑物和道路检测中的应用，研究探索了相关提取关键技术并提出解决方案。研究提出非城市区域建筑物提取方法，结合概率模型与形态学属性滤波，通过联合概率密度估计提取建筑区域边界，经多尺度形态学属性滤波及指数构建完成提取，再借助特定滤波和语义约束准则精确获取信息，实验验证了其有效性。在形

《遥感数智基础》是遥感科学与技术专业计算机编程的入门教材。本书从遥感科学与技术的基本概念出发，以C语言基本语法为主线，系统介绍了C语言的基本语法、程序结构、数组、指针、函数和文件的基本操作等基础知识。本书注重编程实践。在介绍基本语法时，注重语法的实际运用，结合了大量实例进行讲解。讲解形式贴近实际授课，采用日常用语以评述

本书面向遥感数字图像处理方法与实践技能的教学与业务应用，旨在搭建遥感数据获取与遥感应用之间的技术桥梁。立足国产高分系列数据，以国产遥感数字图像处理软件PIE为软件操作平台，实践应用为导向，从遥感数字图像处理流程及目标的角度出发，侧重遥感数字图像运算和变换基础方法，对遥感数字图像质量改善（辐射校正、几何校正、图像去噪声、

本书全面、系统地介绍遥感影像三维重建相关的技术基础与具体实现方法，包括基于矢量数据的交互式三维重建技术、基于LiDAR数据的半自动三维重建技术、倾斜摄影自动三维重建技术基础和实践、倾斜摄影三维模型编辑技术、卫星遥感影像三维重建技术以及三维模型发布技术。

本书论述了高分遥感智能解译面临的问题与挑战，阐明了”特征提取在遥感影像智能解译中的重要性”以及”特征提取从传统人工构筑特征->监督学习驱动的特征学习->自监督学习的特征学习的意义”。在此基础上，本书系统地论述了遥感自监督学习方法的理论、算法及应用，以期为数据源极大丰富条件下开展遥感影像智能解译研究提供新的视

本书共两个部分10个章节，详细介绍了PIE7.0遥感图像处理软件功能及高分卫星遥感图像处理流程和方法，主要内容包括高分专项系列卫星概述、PIE7.0遥感数字图像处理软件、遥感图像预处理、遥感图像分类，以及遥感应用综合实践。