《面向对象遥感影像分析理论与方法》是一本全面系统论述面向对象遥感影像分析的不确定性及其模型优化的基础理论著作。《面向对象遥感影像分析理论与方法》共12章，包括两大部分内容。第一部分：第1~6章及第12章为不确定性分析。重点阐述面向对象遥感影像分析在分割、特征选择、监督分类、变化检测等方面的不确定性机理，并介绍面向对象遥

分类是遥感影像处理分析的重要内容和研究热点，针对遥感影像分类中不同分类器各具优势、相互补充的特点，将模式识别领域的研究热点-多分类器系统引入遥感领域，系统介绍了遥感多分类器集成理论、方法和典型应用。全书内容包括七章：第一章介绍了遥感影像分类进展，通过对不同分类器的比较与分析，构建了分类器集合；第二章从理论与实例两方面，

高光谱遥感图像解混技术作为从高光谱遥感数据中有效提取有用信息的重要途径，近年来格外受到重视，其相应的研究也一直是高光谱遥感领域的研究前沿和热点。《高光谱遥感图像解混理论与方法----从线性到非线性》简要介绍了高光谱遥感图像的特点，在总结国内外相关研究基础上，结合著者所在团队多年来取得的研究成果，从线性到非线性，系统地整

本书旨在综合、系统地介绍天基多源遥感图像融合技术及相关应用，从而推动遥感图像融合的研究和应用的进一步深入和普及。本书内容全面，涵盖了多源遥感图像融合的基本概念、融合的层次和分类、研究现状与趋势，可见光传感器、红外传感器、高光谱传感器、合成孔径雷达的成像机理与特性，多源数据融合方法。本书涉及学科领域广泛，可以作为从事卫星

本书理论部分将系统介绍框架变换理论最新研究成果。重点讨论对偶小波框架提升分解理论、二维可分离和不可分离的各向异性框架提升变换理论。讨论局部预测和更新算子的设计和相应的变换特性：方向正则性和消失矩，讨论局部预测和更新算子与对偶框架各向异性提升变换基函数之间的数学机理。应用部分，本书将详细介绍基于对偶框架各向异性提升变换的

本书是作者在总结遥感教学经验、科研成果及国内外遥感数字图像处理技术最新进展的基础上编著而成的。全书共10章，主要内容包括：概论；遥感数字图像的获取和存储；遥感数字图像的表示和统计描述；图像显示和拉伸；图像校正；图像变换；图像滤波；图像分割；遥感图像分类；地物成分分析和信息提取。

基于光谱和几何特征的高分影像道路提取研究（英文版）

本书在eCognition软件初、高级培训教材的基础上，集作者多年基于对象影像分析研究和实践经验编著而成。系统介绍了基于对象影像分析原理和影像分析方法，除了传统的基于规则的影像分类方法外，着重介绍了近年来比较流行的机器学习分类方法。全书分为理论篇、基础篇和高级篇3篇，共16章。理论篇分3章，主要介绍基于对象影像分析技术

本书首先介绍了IDL语言的基本语法，包括语法基础、编程基础及数据输入输出等，在此基础上介绍了与遥感工作密切相关的绘图、图像处理、随机数、数理统计等，然后介绍了IDL与遥感图像处理软件ENVI的结合，最后通过20个翔实的遥感应用实例将前面的理论知识与具体工作结合起来，锻炼读者使用IDL语言解决遥感实际问题的能力。

智能化的遥感影像分类问题在特征选择、分割与分类优化三个方面都面临挑战，本书从提高智能优化算法的性能入手，在系统分析智能优化算法与影像处理问题映射关系的基础上，提出了一系列新型遥感影像智能分割分类方法。全书主要介绍了万有引力搜索算法及其改进方法、生物地理学优化算法及其改进方法、基于引力搜索算法的高分辨率遥感影像特征选择与