遥感卫星作为国家新兴和重点战略目标，近年来新兴遥感卫星和技术不断涌现，原有内容无法体现学科最新发展。本书系统介绍了遥感的基础理论、遥感平台、遥感数据格式与特征，以及植被遥感、土地遥感、水体遥感等各种具体应用，针对师范院校特色。并在原来的基础上，增加介绍了新发射的卫星或基于新的遥感理论知识，或形成新的数据结构和格式，或采

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。

本书聚焦于光学遥感图像中的目标检测技术，分析图像中目标的特征及其对应的标签问题，并归纳出三种常见的标签情况，即标签错误、标签单一和标签缺失，进而引出弱标签的概念，并对每种标签问题的现有解决方案及其局限性进行探讨。基于此，书中进一步提出了针对不同标签问题的创新方法，并展示了相关实验结果。此外，部分方法还在嵌入式设备上得到

本书全面系统地介绍了遥感技术的理论基础与实践应用。内容涵盖遥感物理与几何原理、卫星平台技术、图像处理方法及典型应用案例，特别融入了国产高分卫星、视频遥感成像、面向对象分割和深度学习分类等前沿技术。教材结合我国遥感技术最新发展，通过理论与实践相结合的方式，帮助学生掌握遥感技术核心内容。本书既可作为测绘、遥感及相关专业本科

激光雷达是当前获取地物高精度三维空间信息的重要技术手段，广泛应用于地形测绘、林业调查、数字城市、电力巡检、环境考古以及灾害应急等领域。本书是《激光雷达遥感导论》配套的实验教程，采用理论与实践相结合的方式，从激光雷达遥感数据基础处理、专题应用和二次开发三个维度，详细介绍了遥感数据的处理流程，具有较高的实用价值。

本书将围绕高光谱遥感影像处理技术与方法，讲述高光谱遥感影像的处理与应用过程，影像处理包括预处理(辐射校正、大气校正、几何校正)、影像去噪、降维、分类、目标检测、光谱解混、变化分析，典型场景应用包括红树林提取、农作物精细识别、海岸带资源调查、水质监测等，内容辅助理论方法介绍和实验操作步骤，旨在为研究生提供实用性好、可操作

本书对高光谱的光谱学基本概念、光谱机理及光谱分析方法进行全面的总结研究；对python的编程基础和科学计算方法进行了较全面的研究；对python高光谱数据处理数据工具进行系统分析；对常用的开源地物光谱数据库及使用方法进行全面研究；全面开展高光谱遥感地物分析的算法研究；开展对东天山-北山成矿带高光谱矿物及找矿应用；进行了

全书共9章，主要分为高光谱影像特征提取和高光谱影像分类两大部分，主要内容包括典型高光谱影像特征提取技术、基于滤波的高光谱影像特征提取、高光谱影像半监督特征提取、高光谱影像信息向量机分类、高光谱影像模糊分类、空间约束条件下的高光谱影像分类、高光谱影像多核支持向量机后验概率空间结构规则化等。

本书是作者多年从事遥感影像处理与分析教学、科研工作中关于图像超分辨率重建研究的总结，主要介绍卫星遥感影像超分辨率处理的基本原理、方法和技术。书中首先介绍了图像超分辨率的基本理论和方法，然后介绍了卫星影像的超分辨率重建技术，包括卫星影像退化因素分析及辨识、基于退化模型的卫星影像超分辨率重建、基于学习的卫星影像超分辨率重建