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本书共分7章，第1章主要介绍遥感影像与深度学习的基本概念；第2章主要介绍计算机操作与GPU基础知识；第3章主要介绍深度学习的数学基础；第4章主要介绍卷积神经网络基础和基本要素；第5章简要介绍了Python语言的基本语法与使用；第6章详细介绍了PyTorch和TensorFlow两个机器学习框架的搭建方法；第7章按实践操

第一部分是遥感传感器，主要阐述了可见光、高光谱、雷达等多种传感器的性能、参数及研制，并综述和展望了发展趋势。第二部分是遥感信息处理，系统地描述了遥感影像预处理方法，以及遥感影像信息处理和提取的新方法。第三部分从光学、热红外、主动、被动等方面，系统地阐述了定量遥感反演的进展和新趋势。第四部分展示了遥感技术在自然资源、生态

在遥感影像预处理中，关键步骤是对遥感影像的几何纠正。如何实现无控制点情况下遥感影像数据与矢数据的配准具有重要应用意义。基于此，本书提出将矢量空间数据与影像数据间配准转换到矢量空间数据间匹配的思路，针对基于形状特征的矢量数据与影像数据配准研究所涉及的影像去噪、特征提取、影像矢量化和影像控制点的自动选取等算法，开发了一套原

本书系统介绍数字全息技术的基本原理，详细阐述数字全息技术与其他技术的交叉结合，如数字显微全息技术、相移数字全息技术、水下光纤耦合技术、定量相位成像技术、非相干数字全息成像技术和深度学习在数字全息技术中的应用等。同时本书介绍数字全息技术在不同领域的应用，如水下微生物探测、生物医疗样品显示与测量、微颗粒检测与定位、表面三维

本书从三个侧面给出了图像情报解译研究领域的研究动态和方法阐述：第一部分是认识篇，包括第一、第二章，主要对图像情报解译的历史进行回顾，凝练面临的难点问题和待突破的本质问题，提出图像情报解译实际操作的共性原理；第二部分是方法篇，包括第三、第四、第五、第六、第七共五章，结合近年高速发展的多种高分辨率影像资源，研究提出“时空频

杨晓云，火箭军工程大学从事遥感影像处理等课程教学和应用研究，对制导炸弹目标影像处理方法、原理具有一定研究基础。近年来发表论文十多篇，EI检索7篇，SCI检索2篇，主编教材6部。

本书以结合几何划分与层次化影像建模的高分辨率遥感影像分割方法理论与实践为主线，重点阐述基于Voronoi划分的影像域划分、基于统计学理论的层次分割模型、各类分割模型的最优分割解，对每类分割问题给出相应的高分辨率遥感影像分割案例，以表征其分割模型的有效性和实用性，并提出了一种普适的遥感影像层次结构建模其理论基础，同时给出

本教程以遥感技术系统为主线，以遥感图像制图过程与应用为主体，结合具体遥感图像处理的工程实践，参考最新规范和遥感技术的新发展来编写教学内容。具体内容包括以下九个学习型项目：遥感技术概论、电磁波及遥感物理基础、遥感平台与运行特点、遥感传感器及其成像原理、遥感图像处理、遥感图像的判读、遥感图像的分类、遥感专题制图和遥感技术的

目前，光学卫星成像已由单传感器成像时代全面进入多传感器成像时代。多源遥感图像融合技术是光学卫星多传感器成像应用的关键核心技术，在遥感制图、图像判读、图像解释等应用中发挥着基础性作用。本书系统地介绍了遥感图像融合的研究背景、概念内涵和主要方法，包括多源遥感图像融合评价方法、宽幅多源光学遥感图像配准方法、全色与多光谱图像高