本书是在国产时空遥感云服务平台PIE-Engine系列用户手册和培训素材的基础上，集作者多年遥感大数据、云计算、人工智能等理论研究和开发实践经验升华凝练而成的。本书结合时空遥感云服务平台PIE-Engine设计理念、基本功能和技术特色，系统介绍了时空遥感云服务平台PIE-Engine基本理论、关键技术、操作流程和专题应

本书从自然语言图像中面临的图像增强与修复、自然图像语义分割算法展开，深入理解自然图像。接着，进行机器学习算法、深度学习算法的建模实现遥感图像的语义分割问题。最后，通过算法，实现下游任务（比如精准农业中的分类问题和多源信息融合问题）。本书重点从以下三个部分着重展开，并且分别用章节的形式呈现。第一部分：机器学习相关算法研究

本书围绕小样本遥感图像分类任务展开具体研究工作，研究过程采用改善图像特征提取和分类器设计两种不同的子空间学习模式，重点解决小样本图像分类任务中存在的由于预训练特征提取器无法适应新的数据类别，导致提取的特征鉴别性不足以及含标签样本过少，带来的样本分布与实际数据分布存在偏差等问题。本书提出了系列的子空间学习算法，进一步改善

本书围绕航空光电成像高分辨率、宽覆盖及激光三维成像三个方面展开，就其研究现状、系统方案及实现过程中所遇到的问题及解决方案进行详细论述。第一部分像元超高分辨成像，主要介绍了亚像元、L形异形像元及空间编码扫描等效异形像元超分辨成像原理、工程实现及实验结果；第二部分大视场高分辨率成像系统，介绍了共心多尺度成像系统、面阵动态多

《遥感图像处理与应用》是作者在总结遥感教学经验、相关研究成果以及遥感领域新技术的基础上编著而成的，以三种主要的遥感成像技术（热红外成像、微波成像与高光谱成像）为主线，按照“获取-处理-应用”的顺序进行内容的组织，系统介绍了遥感成像的基本原理、遥感图像处理的理论与技术以及在相关领域的典型应用。该书既包括了遥感图像的基础知

本书以基于层次化混合模型的高分辨率遥感影像分割方法的理论和实践为主线，重点阐述了基于层次化混合模型的高分辨率遥感影像分割方法，并给出了相应的高分辨率遥感影像分割实例，涉及的遥感影像类型包括光学和合成孔径雷达影像。本书内容可为基于高分辨率遥感影像的土地覆盖及利用、地物目标辨识及提取等应用提供有效手段，促进高分辨率遥感影像

本书旨在指导读者在掌握遥感原理的基础上运用遥感软件对遥感图像进行处理，着重介绍借助ENVI软件对遥感图像进行处理的方法。通过对本书的学习，读者能够清晰地了解遥感图像处理的基本原理，并能够掌握遥感图像处理软件的具体操作方法，实现从学习到应用的快速转化。全书共有21个实验，主要分为两个部分：基础操作篇(前15个实验)和高级

本书从遥感专业对C++编程的要求入手，系统介绍了C++的类和对象、封装、继承和多态的原理及实现方法，通过运算符、模板和STL进一步说明面向对象的特性，最后以图文并茂的方式介绍图形、影像应用程序的开发方法。本书强调编程的实际操作，除基本语法外，更注重语法的实际运用，在讲述基本语法时运用了大量实例，讲解方式与上课过程接近，

本书是以卷积神经网络在高光谱影像分类中的应用为线索进行编写。全书内容分为7章：第1章介绍了高光谱影像分类的国内外研究现状，以及高光谱影像数据特点和评价指标；第2章介绍了卷积神经网络的原理，总结了卷积神经网络的发展现状，分析了卷积神经网络在高光谱影像分类中的应用情况；第3章至第6章分别介绍了结合纹理特征的双通道卷积神经网

本书属于地球空间信息学前沿丛书。全书共8章，第一和第二章主要介绍低空无人机遥感和低空无人机遥感系统的基本概念，包括技术发展过程、系统组成、遥感传感器等等；第三章主要介绍低空无人机遥感影像数据的获取以及影像数据质量的评价的基本方法；第四章介绍无人机遥感影像匹配方法，包括特征匹配和密集匹配；第五章介绍无人机遥感影像几何处理