本书全面、系统地论述了遥感图像判读的理论和实践，介绍了图像判读的基本概念和发展历史;详细论述遥感及电磁波、光和颜色等基本知识，简要介绍了航空遥感图像和卫星遥感图像获取的相关知识:对遥感图像、全色图像多光谱图像及雷达图像判读特性进行了系统描述:介绍了遥感图像判读原理判读特征及图像判读基本流程和方法:对居民地、工农业和社会
本书面向智能化时代遥感影像处理与应用的需求，结合作者近年来在遥感影像智能解译方面的研究工作，系统地阐述了高分辨率遥感影像解译与变化检测的方法，以“数据-像素-目标-场景”的层次认知模型为基础，引入基于深度学习的全要素遥感影像语义分割模型，在此基础上提出顾及拓扑结构与空间上下文的线状、面状地物专题要素提取方法，并构建了融
志愿者地理信息(VGI)数据质量评价对于确保数据准确性、评估数据价值、推动数据质量改进、促进数据共享与协作，以及支持科学研究与发展等方面都具有重要意义。本书围绕VGI数据的特点、怎样理解VGI数据、有关地理信息数据质量的描述，以及VGI数据智能评价方法进行了全面而深入的研究和探讨。本书致力于系统全面地解释VGI数据质量
遥感影像多尺度分类是目前遥感影像处理与解译研究的热点之一。本书以遥感影像像素-对象-场景分类为主线，基于人工智能方法，开展像素级分类、面向对象分类和场景级分类研究，建立了多种遥感影像多尺度分类和解译方法。这些研究旨在提高遥感影像智能分类精度和异常值探测性能，推动遥感影像分类技术的应用与发展，兼具理论和实践的双重意义。
遥感图像中的目标检测对城市规划、人口估计和地形图制作具有重要意义。不同观测平台在进行数据采集时，由于成像机理、天气及地物复杂性等原因，将产生不同程度的噪声，对采集到的图像进行处理时，错分、漏分现象比较普遍，这些都会影响目标检测的效果。深度学习方法在各种计算机视觉任务中显示出可喜的成果，包括遥感图像中的目标检测，它可以自
本书针对清洁能源工程的高陡峡谷、厚植被覆盖、大面积、大落差、空域受限、交通不便及高人员安全风险等多种复杂勘测环境下多源遥感数据处理精度不足、效率低、多源数据融合难以三维辅助设计等现阶段工程问题，阐述了工程基准建立、机载激光雷达数据处理、无人机免像控点测图与三维建模、卫星影像高精度几何定位、基于高精度时空数据三维辅助设计
本著作研究深度学习理论在遥感图像目标检测中的应用，并对遥感图像的检测效果评估，为遥感监测的智慧解译提供技术支撑。针对主流的RCNN、YOLO系列模型进行分析后，探讨SSD网络应用到遥感领域时出现的问题及原因，提出解决方案并通过合理的实验进行验证。实验结果表明本方案改进的SSD模型其查准率和查全率相比原始的SSD模型在飞
本书首先简要介绍深度学习的发展背景，随后系统讲解从遥感影像中提取样本、构建并训练深度网络，以及生成土地覆盖图等输出成果的标准流程。全书各章节将详细介绍多种深度网络架构及其实现方法。针对每种方法，本书提供了完整的数据处理步骤说明。
本书首先介绍了遥感影像智能解译的发展背景及国内外技术发展现状，进而阐明了样本数据库建设的重要性。第2章详细分析了当前遥感影像智能解译样本数据库的技术特点，并归纳了样本数据库设计与建设的关键技术问题。第3章主要介绍样本数据模型，包括映射多种解译场景的遥感影样本本体模型、涵盖多层级解译任务和多模态影像类别的样本数据组织模型
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