高分辨率遙感圖像場景分類是遙感影像解譯中的一個關(guān)鍵任務(wù)，具有廣泛的應(yīng)用前景。本書介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的基本知識和現(xiàn)有的研究方法，并系統(tǒng)總結(jié)了作者在基于深度學(xué)習(xí)的高分辨率遙感圖像場景分類方面的研究工作。全書共6章，分為4個部分：第一部分（第1章）介紹了高分辨率遙感圖像場景分類的的定義、研究背景和現(xiàn)有研究工作，以
《遙感類課程集成實驗教程》整合了遙感概論、遙感數(shù)字圖像處理和遙感地學(xué)分析三門實驗課程內(nèi)容，并根據(jù)遙感類課程體系的內(nèi)在聯(lián)系，系統(tǒng)設(shè)計實驗教學(xué)內(nèi)容，集成各部分實驗，為學(xué)生提供系統(tǒng)的專業(yè)技能訓(xùn)練�！哆b感類課程集成實驗教程》包括四部分內(nèi)容：遙感概論系列實驗、遙感數(shù)字影像處理系列實驗、遙感應(yīng)用專題系列實驗、野外地面量測系列實驗。
本書是高等學(xué)校遙感數(shù)字圖像處理課程教材，也是新形態(tài)教材，有配套的網(wǎng)絡(luò)課程。版于2015年出版，本次修訂在版基礎(chǔ)上，按照遙感數(shù)字圖像處理的一般流程，由淺入深系統(tǒng)地介紹了遙感數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識。不僅包括常用的經(jīng)典方法，更增添了近年新提出的方法。全書共3大部分13章，主要包括：遙感數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)，介紹了數(shù)字圖像的基本概
本書是根據(jù)作者在遙感大數(shù)據(jù)智能處理及知識挖掘理論與方法的研究積累，以及在人工智能技術(shù)驅(qū)動及多領(lǐng)域技術(shù)交叉融合下高分辨率遙感影像場景智能理解的**研究成果撰寫的，系統(tǒng)闡述高分辨率遙感影像場景智能理解各個層次研究任務(wù)的**理論和技術(shù)，分別介紹遙感影像場景理解的研究進展及趨勢、遙感影像場景標(biāo)記任務(wù)、遙感影像場景檢索任務(wù)、遙感
本書分為三個部分共16章,其中第一部分為基礎(chǔ)篇,第1-2章,主要介紹了3S技術(shù)背景及相關(guān)理論基礎(chǔ);第二部分為操作篇,包括第3-6章,主要闡述了3S綜合實習(xí)的主要內(nèi)容與基本操作流程,包括GPS數(shù)據(jù)采集、RS遙感影像處理、GIS空間分析與開發(fā);第三部分為案例篇,包括第7-16章,主要介紹了10個智慧校園典型應(yīng)用案例,涉及應(yīng)
全書內(nèi)容共7章。第1章論述了高分遙感影像災(zāi)害目標(biāo)精確提取的需求背景、理論基礎(chǔ)和國內(nèi)外研究進展。第2章重點分析了高分辨率遙感影像典型災(zāi)害目標(biāo)及損毀特征。第3章提出了顧及視覺注意模型的對象級變化檢測方法、基于機器學(xué)習(xí)的災(zāi)害損毀區(qū)域檢測方法。第4章研究了光學(xué)遙感影像建筑物損毀提取方法。同時，分析了極化SAR影像在建筑物信息提
本書針對衛(wèi)星遙感圖像，系統(tǒng)介紹了衛(wèi)星遙感圖像解譯的基本概念、發(fā)展歷程與發(fā)展趨勢，分析了衛(wèi)星遙感的物理基礎(chǔ)、典型地物波譜特性和衛(wèi)星遙感圖像處理的內(nèi)容，以信息論為基礎(chǔ)，從信息論基礎(chǔ)理論出發(fā)來理解衛(wèi)星遙感圖像成像過程中的信息流傳遞；重點分析了目視解譯和計算機解譯方法，針對可見光、高光譜、紅外、SAR4類衛(wèi)星遙感圖像的不同特性
本書主要研究內(nèi)容屬于跨學(xué)科研究，相關(guān)工作涉及計算機科學(xué)、人工智能、遙感科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和認知科學(xué)等多個學(xué)科。大部分內(nèi)容是針對高分辨率遙感圖像智能信息提取的最新研究成果的總結(jié)。全書由四部分共8章組成。第一部分(第1章和第2章)為緒論和綜述。第二部分(第3章)為科學(xué)理論篇，建立類腦心智計算理論，面向目標(biāo)分類和識別構(gòu)建媒體神經(jīng)
本書系統(tǒng)地介紹自組裝Al納米結(jié)構(gòu)的制備方法與生長調(diào)控機理，從理論角度探討結(jié)構(gòu)形貌與密度對整個基板電磁場的影響，驗證拉曼增強基板對腺嘌呤分子探測信號的增強能力，相較傳統(tǒng)拉曼探測增強基板，本書所述器件在實現(xiàn)高敏感性的同時，展現(xiàn)出更好的穩(wěn)定性與重復(fù)性�；诖�，本書闡述利用Au自組裝納米天線與ZnO膠體量子點薄膜結(jié)構(gòu)制備復(fù)合結(jié)
該專著以機載熱紅外高光譜TASI數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，詳細論述了TASI數(shù)據(jù)的(1)基于MODTRAN大氣輻射傳輸模型、基于AAC算法的復(fù)合改進算法、基于地物波譜先驗知識與大氣輻射傳輸模型的大氣校正方法；(2)采用ASTER-TES算法和ISSTES算法、eta算法和ISSTES與ASTER-TES復(fù)合算法、基于稀疏性約束的溫
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