遥感影像多尺度分类是目前遥感影像处理与解译研究的热点之一。本书以遥感影像像素-对象-场景分类为主线，基于人工智能方法，开展像素级分类、面向对象分类和场景级分类研究，建立了多种遥感影像多尺度分类和解译方法。这些研究旨在提高遥感影像智能分类精度和异常值探测性能，推动遥感影像分类技术的应用与发展，兼具理论和实践的双重意义。

遥感图像中的目标检测对城市规划、人口估计和地形图制作具有重要意义。不同观测平台在进行数据采集时，由于成像机理、天气及地物复杂性等原因，将产生不同程度的噪声，对采集到的图像进行处理时，错分、漏分现象比较普遍，这些都会影响目标检测的效果。深度学习方法在各种计算机视觉任务中显示出可喜的成果，包括遥感图像中的目标检测，它可以自

"仿真作为一种实验手段，在卫星论证、设计、制造与评价中始终发挥着关键作用。为适应近二十年来航天遥感的爆发式快速发展，遥感技术与仿真技术的交叉融合逐渐成为一种必然。本书将卫星遥感仿真作为一个学术研究领域，在不断实践基础上形成对仿真遥感学的认知与理解，构建出像元级仿真理论以及面向遥感信息品种、规格、质量、规模与时效性的仿真

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

遥感数据是空间大数据的一个子集。面向大数据处理，需要新的思维指导实践。新思维之一：寻找多源数据不变特征的思维，基于不变特征减弱同地、同谱、同时不同传感器数据之间的不一致性，不同传感器数据可综合集成应用。本书数据处理篇多源数据的几何一致性处理、辐射一致性处理等都是这一思维指导下的关键技术。新思维之二：将信息提取转化为数据

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本书根据作者多年从事遥感应用研究和ENVI软件应用经验编著而成，系统、全面地介绍了ENVI6.0软件功能及遥感图像处理流程和方法。全书共17章，涵盖了ENVI软件概述、ENVI遥感图像处理基础、数据显示操作、遥感图像预处理、图像增强、图像分类、矢量处理、制图、正射校正、面向对象图像特征提取、机器学习与深度学习图像分类、

本书主要研究内容是利用图学习方法进行高光谱影像分类，重点围绕模型构建、改进图信息传播方式、提升构图质量等方面展开研究，提出了多种基于图学习的高光谱影像分类方法。本书的主要研究内容总结如下：第1章主要介绍了本书的研究背景，说明了高光谱遥感影像分类的现实意义，概述了高光谱遥感影像分类现状和存在的问题。第2章阐述了图半监督学

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