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

遥感是卫星对地成像探测以获取地表自然全息数据的总称，历经50余年的发展，正分阶段实现其增进对地球理解的这个宏大目标。同时它本身也发展成为一门具有独特科学形态和完整体系的学科——遥感科学与技术。本书遵循遥感科学与技术的历史发展轨迹，用20章的篇幅准确完整、深入浅出地阐述其科学与技术架构和具体内容。

本书以综合性高光谱遥感知识体系为线索，围绕高光谱遥感数据采集、数据处理、数据分析、数据应用全流程实践体系，构建完整知识框架，内容包括数据采集与预处理、高光谱降维与特征挖掘、高光谱图像分类、混合像元分解、目标探测、数据融合以及高光谱遥感应用等模块，形成了一套系统的实习与实验方案。通过学习本书，读者能够系统提升高光谱遥感的

本书面向当前多时相遥感影像处理分析的学术前沿与地学应用的重大需求，介绍多时相遥感影像处理分析的框架体系和实现过程，对其中涉及的发展前沿、关键技术进行了探讨和综述。在常规遥感变化检测、多时相信息提取方法的基础上，引入深度学习、集成学习、迁移学习等新型机器学习理论方法，重点对多时相遥感影像自动变化检测、多时相遥感影像地表覆