本书开展基于深度学习的复杂场景遥感图像增强技术研究，提出一种多尺度自适应的图像去雾方法、一种视觉感知的图像低照度增强方法，以及一种域自适应的图像去云层遮挡方法。此外，开展基于深度学习的遥感图像语义分割技术研究。。本书提出以分形几何驱动的新型网络架构与阴影干扰抑制算法的协同解决方案，通过建立同类聚合与异类分离的优化机制提

本书包括遥感技术与图像解译基础、航空遥感图像地形要素解译和航天遥感图像地形景观解译三篇内容。第一篇介绍了遥感的概念和技术过程，以及遥感测绘的现状、发展趋势和遥感测绘产品，重点研究总结了遥感图像的解译特征和解译方法。第二篇包括了居民地、工农业和社会文化设施、交通运输设施、水系及其附属建筑、植被、地貌与土质六部分的地形要素

本书是高等学校遥感数字图像处理课程实践操作类教材。本书针对遥感数字图像处理中的具体问题，以实际应用案例为导向，综合遥感原理与数字图像处理的理论知识，借助Python程序语言进行系统的实践训练，使读者掌握遥感数字图像处理的基本原理及操作过程，为利用遥感数据解决相关科学研究与业务应用问题奠定基础。 本书配合已出版的《遥感

本书在介绍遥感影像处理传统方法的基础上，重点阐述人工智能在遥感影像智能处理领域取得的各项前沿进展，并介绍一些未来研究方向。

本书针对高分辨率遥感场景的特点，给出高分辨率遥感图像场景理解的定义及研究现状，以此作为整个高分辨率遥感图像场景理解任务的方法基础；随后从高分辨率遥感图像场景理解的研究内容入手，重点介绍了基于语义目标的场景理解、基于中层特征编码的场景理解、基于主题特征的场景理解、基于深度学习的场景理解以及多源地理数据场景语义理解应用这五

本书以遥感图像复原与超分辨率技术为主线，系统深入地阐述了相关理论、数学模型以及实现的技术途径、计算流程、实验验证，还给出了各种算法的实际应用效果和量化指标评价。全书共分为6章：第1章主要介绍遥感图像复原与超分辨率技术的国内外研究现状及经典方法；第2章主要论述遥感图像质量退化的理论模型及其质量复原与超分辨率的基本概念、系

本书主要介绍了IDL的编程环境、语法结构、输入输出、界面创建与事件处理、图像处理等内容，并利用IDL对ENVI的二次开发进行实例讲解。

本书共分为12个项目：项目一、认识ERDAS2015项目二、影像数据读取及格式转换项目三、影像的裁剪项目四、影像的拼接项目五、影像的投影变换项目六、图像的辐射增强和光谱增强处理项目七、图像的空间增强处理项目八、影像的校正项目九、标准分幅正射影像图(DOM)的制作项目十、影像的分类项目十一、影像的目视解译项目十二综合实训

本书面向遥感数据处理与智能分析的前沿技术及应用，介绍了遥感数据组织、智能处理与分析技术，以及集成化平台构建等内容。首先概述遥感与人工智能的融合趋势，随后探讨就绪化影像处理、地表覆盖分类与变化检测、高光谱影像分析、目标检测与跟踪、时序数据分析等关键技术，并介绍遥感云计算平台的架构与应用。最后，展望通用基础模型、星上智能处

本书共两部分：第一部分(第1-8章)为雷达遥感图像智能处理，主要包含超分辨率重建、相干斑滤波、特征提取、地物分类、目标检测、目标识别和生物量反演等内容；第二部分(第9-12章)为光学遥感图像智能处理，主要包含对抗样本检测、对抗样本训练、对抗样本净化和图像内容生成等内容。全书所有章节均提供了算法介绍、实验数据和程序代码等