首先，绪论介绍空间对地观测光学卫星视频智能处理的定义和特点。着重论述了空间对地观测视频卫星的发展应用、视频智能处理方法的发展现状和难点、数据集的发展等重点内容，为后续章节的内容奠定理论基础。卫星视频智能处理任务方面的章节中，专著既强调了任务的概念与内涵，又详细介绍了方法的发展脉络、应用案例以及提出的先进的模型算法，使读者对空间对地观测视频智能处理中目标检测、目标跟踪、目标分割、场景分类和超分重建等任务有全面的体系化的理解。最后总结与展望为读者分析了空间对地观测可见光卫星视频视频智能处理技术的现状、发展趋势和展望，为整本专著画上圆满的句号。
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2006.6 中国科学院遥感应用研究所博士研究生学位现任研究员、博导、中国科学院空间应用工程与技术中心工程信息中心主任、中科院太空应用重点实验室副主任。获得国家发明专利18项，发表高水平学术论文一百余篇。
目录
序
前言
第1章 绪论 1
参考文献 5
第2章 空间对地观测视频技术及应用 7
2.1 视频卫星概况 7
2.2 吉林一号视频卫星系列及应用 9
2.2.1 卫星简介 9
2.2.2 视频卫星应用案例 12
2.3 珠海一号视频卫星系列及应用 15
2.3.1卫星简介 15
2.3.2 视频卫星应用案例 16
2.4 SkySat系列视频卫星及应用 17
2.4.1 卫星简介 17
2.4.2 视频卫星应用案例 18
2.5 国际空间站UrtheCast视频及应用 18
2.5.1 卫星简介 18
2.5.2 视频卫星应案例 20
2.6 Surrey Carbonite系列视频卫星及应用 21
2.6.1 卫星简介 21
2.6.2 视频卫星应案例 22
2.7 DarkCarb系列视频卫星及应用 23
2.7.1 卫星简介 23
2.7.2 视频卫星应臟例 23
参考文献 25
第3章 卫星视频数据集 26
3.1 概述 26
3.2 卫星视频目标检测数据集 28
3.2.1 数据集简介 28
3.2.2 主要评价指标 30
3.3 卫星视频目标跟踪数据集 31
3.3.1 单目标跟踪数据集 31
3.3.2 多目标跟踪数据集 34
3.4 卫星视频目标分割数据集 36
3.4.1 单目标分割数据集 36
3.4.2 多目标分割数据集 38
3.5 卫星视频多标签场景分类数据集 41
3.5.1 数据集简介 41
3.5.2 主要评价指标 44
3.6 卫星视频超分辨率重建数据集 45
3.6.1 数据集简介 45
3.6.2 ±要评价指标 47
参考文献 48
第4章 视频场景分类 50
4.1 背景介绍 50
4.1.1 任务简介 50
4.1.2 方法概述 50
4.1.3 应用场景 53
4.2 基于时空协同编码的卫星视频多标签场景分类方法 54
4.2.1 问题分析 54
4.2.2 方法原理 55
4.2.3 实验与分析 61
参考文献 70
第5章 视频目标检测 75
5.1 背景介绍 75
5.1.1 任务简介 75
5.1.2 方法概述 76
5.1.3 应用场景 78
5.2 基于小样本学习的两阶段网络卫星视频飞机目标检测方法 79
5.2.1 问题分析 79
5.2.2 方法原理 80
5.2.3 实验与分析 86
5.3 基于显著特征融合和噪声边界挖掘的卫星视频运动舰船弱监督检测旅 93
5.3.1 问题分析 93
5.3.2 方法原理 94
5.3.3 实验与分析 100
5.4 基于半监督学习的卫星视频细粒度目标检测方法 104
5.4.1 问题分析 104
5.4.2 方法原理 106
5.4.3 实验与分析 112
参考文献 121
第6章 视频目标跟踪 127
6.1 背景介绍 127
6.1.1 任务简介 127
6.1.2 方法概述 128
6.1.3 应用场景 130
6.2 基于运动估计的改进相关滤波卫星视频单目标跟踪 130
6.2.1 问题分析 130
6.2.2 方法原理 132
6.2.3 实验与分析 136
6.3 基于旋转自适应相关滤波卫星视频目标跟踪 140
6.3.1 问题分析 140
6.3.2 方法原理 141
6.3.3 实验与分析 144
6.4 基于掩膜传播和运动估计的卫星视频多目标跟踪 151
6.4.1 问题分析 151
6.4.2 方法原理 152
6.4.3 实验与分析 157
参考文献 167
第7章 视频目标分割 172
7.1 背景介绍 172
7.1.1 任务简介 172
7.1.2 方法概述 173
7.1.3 应用场景 175
7.2 基于时空特征信息筛选的卫星视频单运动目标分割方法 175
7.2.1 问题分析 175
7.2.2 方法原理 176
7.2.3 实验与分析 182
7.3 基于时空信息约束的全场景卫星视频多目标分割方法 189
7.3.1 问题分析 189
7.3.2 方法原理 190
7.3.3 实验与分析 195
参考文献 200
第8章 视频超分辨率 204
8.1 背景介绍 204
8.1.1 任务简介 204
8.1.2 方法概述 204
8.1.3 应用场景 206
8.2 基于轻量级循环集成网络的视频超分辨率方法 206
8.2.1 问题分析 206
8.2.2 方法原理 207
8.2.3 实验与分析 212
参考文献 216
第9章 总结与展望 219
9.1 总结 219
9.2 展望 220
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