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本书全面讲解了卷积神经网络（CNN）、单阶段目标检测、双阶段目标检测、多尺度融合、注意力机制和语义分割等深度学习算法在遥感图像分类、检测、分割和提取等方面的应用，介绍了各种深度学习模型的原理及其在遥感图像处理中的具体实现方法。本书以遥感图像飞机目标检测、舰船目标检测、遥感图像建筑物提取及遥感图像土地语义分割为例，详细介

本书基于注入模型从像素级层面开展遥感图像新算法研究，重点是提高遥感图像的融合性能和应用价值，主要论述基于精炼细节注入的遥感图像融合算法、基于补偿细节注入的遥感图像融合算法、基于多光谱图像改进的遥感图像融合算法、基于光谱及亮度调制的遥感图像融合算法和基于多目标决策的遥感图像融合算法。本书适合数据融合、计算机视觉、图像处理

随着海道测量技术的不断发展，卫星水深反演(SDB)技术在浅海水域应用日趋广泛，SDB技术较传统海道测量可以实现以较少的成本获得浅水区域的水深，同时可应用于声学测量手段无法获取的水域，在海图尚未标明的水域尤其有效，可以在声学测量之前提高其安全性。国际海道测量组织IHO《卫星测深实践指南(B-13)》提供了关于SDB技术的

本书系统地介绍了高分辨率遥感影像分割与分类的相关概念、原理、方法、步骤和新进展等，具体框架模型和实现方法都有着鲜明的特色，内容涵盖多分支融合网络、基于CNN的双边融合网络、小卷积特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接网络、深度置信网络、局部与混合扩张卷积融合网络、预激活残差注意力网络、基于多判别器生成对抗网络以及3D-2

微波遥感有着全天候、全天时的工作能力，能够实现实时的动态监测，另外对于冰、雪、森林、土壤等地物具有一定的穿透能力，这些优点使得微波遥感不论是在军事上还是在民用上都发挥着非常重要的作用。本书是为微波遥感原理与应用课程实习准备的指导书，循序渐进地介绍了课程实习中微波遥感影像数据的查看，影像处理、影像融合和影像解译。此外，本

本书核心内容集中在高光谱图像的空间分辨率提升和目标分类应用，具体涵盖高光谱图像的像元解混、超分辨重建和高精度地物分类三部分内容。本书内容本身是多学科交叉融合的产物，理论涉及高光谱遥感图像处理、模式识别理论，多核机器学习，深度学习等，是当前高光谱地物分类领域理论研究和应用拓展的焦点。主要技术及应用包括：基于多核投影NMF

本专著的内容分为四大部分，第一部分为绪论，介绍各类成像卫星任务规划问题的基本特点、目前的发展现状、引出本文的具体内容；第二部分为方法论，介绍集成强化学习与运筹学的两阶段问题求解框架、流程、原理等，界定各部分具体模型方法的边界；第三部分为基于数学规划模型和确定性算法的任务调度问题研究、基于有限马尔可夫决策模型和强化学习算

卫星遥感、地基观测、模型模拟、社会感知等是获取地球表层科学数据的主要手段，不同来源的数据之间存在强烈的互补性。本书围绕多源数据的融合计算展开研究，以多源遥感数据的信息融合为主体内容，并扩展到与地基数据、模型模拟数据和社会感知数据的融合。内容体系上分为同质数据融合、异质数据融合、异类数据融合等几个层次：首先介绍同质光学遥

本书共21章。第1章介绍底层算法整体设计与实现方法，通过模块化设计与实现，使得本书中的所有章节中形成的算法模块均可以加载到软件MHMapGIS中并方便地进行调用；第2～4章介绍交互式的矢量、栅格、矢栅数据编辑中所涉及的底层算法设计与实现方法；第5～21章则分不同专题对不同类型的算法进行需求分析、功能设计与底层实现，并集