高光谱图像波段选择技术是解决高光谱图像处理维数灾难、计算复杂度高、波段相关性大等问题的一个有效途径。全书围绕高光谱波段选择技术，介绍了高光谱遥感的原理和应用，高光谱波段选择技术的必要性和国内外研究进展；针对传统高光谱图像波段选择技术中存在的鲁棒性低、计算效率低及没有针对小目标检测等问题进行了深入研究，提出了多种波段选择

本书是作者在总结遥感数字图像处理教学经验以及遥感领域特别是遥感数字图像处理领域的重要研究成果的基础上编写而成的。本书基于遥感数字图像的信息特征，立足于遥感数字图像处理的基础，面向其技术发展前沿，系统地介绍了遥感数字图像处理的基本理论和方法。在系统介绍遥感数字图像的特点、产品、数据格式及其表示和度量方法的基础上，重点介绍

本书以高光谱图像信息提取为核心，采用理论方法引入与实验论证分析相结合的方式，从高光谱图像低秩表示降噪修复、复杂场景混合像元分解、子空间模型分类、稀疏特征提取及分类、空谱多特征提取及分类、基于背景精确估计的目标探测等6个方面介绍了高光谱图像处理与信息提取的理论发展和**前沿技术。

遥感图像特定目标分割是遥感图像处理的研究热点和重要方向。本书在分析遥感图像特定目标分割的关键性问题基础上，介绍基于目标特征建模和基于深度神经网络两种分割方法。其中，在目标特征建模方法中，重点阐述了主动轮廓模型及改进算法的原理和实现方法；在深度神经网络方法中，重点讲述了全卷积神经网络、Encoder-Decoder架构和

本书从一体化数据处理链路的视角出发，结合前沿进展和研究热点，分别介绍了高光谱协同观测理论、几何和辐射一致化模型与方法、数据降维及融合分类技术与方法，并利用国产高分卫星数据进行了实验分析。全书共6章：第1章从遥感卫星载荷参主要数指标及其相互关系、应用导向的载荷参数指标优化、多源卫星及遥感器协同观测3个方面，介绍高光谱协同

随着遥感技术的快速发展，海量遥感数据不断涌现。遥感云计算技术的发展和平台的出现为海量遥感数据的处理和分析提供了前所未有的机遇，并彻底改变了传统遥感数据处理和分析的模式，极大地提高了运算效率，使得全球尺度的快速分析和应用成为可能。作为国内首次对遥感云计算平台的应用和实践进行详细介绍的专著，本书重点以当前方兴未艾的谷歌云计

《空间遥感图像预处理技术》面向空间图像处理技术的教学需要，介绍了遥感卫星数字图像处理的基本概念和主要方法。《空间遥感图像预处理技术》按照从通用数学图像的处理方法到卫星物理图像的处理方法来描述相关内容，并且以数字图像的辐射和几何信息特征为基础，介绍了数字图像的辐射增强、几何变换、压缩编码等基本处理方法，同时结合图像处理的

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将遥感影像智能化地提取为地理信息，为地理大数据挖掘提供位置发现与时空关联的基准，是当前遥感认知研究所面临的挑战与机遇。本书综合地理分析思想、图谱认知理论与机器学习技术，设计从浅层感知到深层透视的路线，发展了遥感大数据智能计算模型与精准应用方法。本书分8章：第1章提出地理与遥感大数据的主要特征、科学问题以及关键思想；第2

本书面向卫星遥感星地一体化仿真分析、设计和处理能力提升需求，从天地一体化角度出发，重点介绍星地一体化遥感成像全链路仿真、地面遥感应用处理相关技术和业务系统研制等内容，并结合委内瑞拉一号/二号遥感卫星及地面系统的设计、技术开发和业务应用系统研制需求开展分析和验证。目的是促进天基系统与地面系统统筹协调发展，提升卫星遥感星地