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

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

本书共分为7章，主要内容包括：遥感的概念、遥感的物理基础、遥感数据的获取、遥感数据的处理、遥感信息的提取以及遥感的应用等。本书是第二版，在第一版的基础上增删了一些内容，尤其对应用实例进行更新。本书注重内容的完整性和系统性，知识点丰富、新颖，既包含了遥感的基本理论，也介绍了遥感技术的最新应用，可作为测绘工程专业及相关专业

本书主要内容如下，第1章介绍了遥感图像目标检测的过程、研究现状及发展趋势，让读者对遥感目标检测的任务及面临的挑战有初步的认识。第2章介绍了目标检测的相关理论及方法，让读者了解并对以卷积神经网络为代表的深度学习基础知识进行熟悉。第3-12章介绍了基于深度特征提取的光学遥感目标检测方法，主要针对背景干扰大、尺度变化大、小目

本书主要介绍了中国高分卫星系列载荷、数据及产品的特点，高分遥感标准、共性产品中几何校正产品的生产原理和流程，高分遥感共性产品中反射率、影像融合、云掩膜、植被指数覆盖度、水体面积、土地覆盖产品的生产原理和流程；阐述了高分遥感专题产品中火情分布制图及碳排放估算、湖泊动态面积、保护区人类干扰图、作物产量估测产品的生产原理和流