本教材面向我國(guó)遙感科學(xué)與技術(shù)本科專業(yè)人才培養(yǎng)需求，圍繞“遙感原理與應(yīng)用”課程教學(xué)實(shí)際，結(jié)合武漢大學(xué)遙感專業(yè)及課程四十余年的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)和遙感學(xué)科發(fā)展前沿編寫(xiě)。全書(shū)共8章：第1章主要介紹電磁波的發(fā)射和反射、地物波譜特性等遙感物理基礎(chǔ)知識(shí)；第2章主要介紹遙感平臺(tái)種類、衛(wèi)星軌道及運(yùn)行特點(diǎn)，并對(duì)典型遙感衛(wèi)星的軌道特征進(jìn)行說(shuō)明；第3

"本書(shū)采用筆者提出的標(biāo)準(zhǔn)定量產(chǎn)品概念模型，針對(duì)觀測(cè)對(duì)象理化與生物學(xué)特征參數(shù)的3-5級(jí)共性產(chǎn)品，探索構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)的定量反演技術(shù)規(guī)程、處理工藝流程，以及規(guī)范的觀測(cè)對(duì)象大時(shí)空間跨度的參數(shù)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程，主要關(guān)注標(biāo)準(zhǔn)定量產(chǎn)品的數(shù)據(jù)工程模型，基于新型數(shù)據(jù)形式GRIDCube，以數(shù)據(jù)方塊（DataSquare：DS）為數(shù)據(jù)單位形成遙感定

本書(shū)針對(duì)該種成像儀獲取的影像進(jìn)行航帶拼接研究，以獲得具有高幾何定位精度和高光譜保真性的高光譜影像。本書(shū)首先利用曲面樣條函數(shù)法或基于導(dǎo)航數(shù)據(jù)或二者結(jié)合的方法對(duì)影像進(jìn)行幾何校正；然后采用基于邊緣塊剔除的局部方差法計(jì)算各波段信噪比，取分值最高的波段作為最優(yōu)波段；再利用該最優(yōu)波段采用SIFT算法或改進(jìn)的相位相關(guān)法來(lái)糾正航帶間已

本書(shū)共編寫(xiě)了7個(gè)項(xiàng)目，項(xiàng)目?jī)?nèi)容包括：遙感基礎(chǔ)知識(shí)、遙感數(shù)據(jù)獲取原理、遙感影像及其預(yù)處理、遙感影像增強(qiáng)處理、遙感影像目視解譯、遙感影像計(jì)算機(jī)分類、遙感專題制圖等，涵蓋了遙感的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)踐操作技能。

本書(shū)以測(cè)量學(xué)隨機(jī)決策森林算法為主題，從理論基礎(chǔ)出發(fā)，系統(tǒng)闡述該方法的核心思想、演化規(guī)律、存在問(wèn)題及改進(jìn)措施，并結(jié)合多光譜、高光譜和面向?qū)ο蟮倪b感信息提取實(shí)例，綜合分析該方法在實(shí)際遙感工作中的表現(xiàn)，進(jìn)而彌補(bǔ)目前遙感應(yīng)用領(lǐng)域“重方法而輕理論”的傾向。全書(shū)共分為六章，內(nèi)容包括決策樹(shù)分類理論與算法，隨機(jī)決策森林算法及改進(jìn)、遙感

本書(shū)基于注入模型從像素級(jí)層面開(kāi)展遙感圖像新算法研究，重點(diǎn)是提高遙感圖像的融合性能和應(yīng)用價(jià)值，主要論述基于精煉細(xì)節(jié)注入的遙感圖像融合算法、基于補(bǔ)償細(xì)節(jié)注入的遙感圖像融合算法、基于多光譜圖像改進(jìn)的遙感圖像融合算法、基于光譜及亮度調(diào)制的遙感圖像融合算法和基于多目標(biāo)決策的遙感圖像融合算法。本書(shū)適合數(shù)據(jù)融合、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像處理

隨著海道測(cè)量技術(shù)的不斷發(fā)展，衛(wèi)星水深反演(SDB)技術(shù)在淺海水域應(yīng)用日趨廣泛，SDB技術(shù)較傳統(tǒng)海道測(cè)量可以實(shí)現(xiàn)以較少的成本獲得淺水區(qū)域的水深，同時(shí)可應(yīng)用于聲學(xué)測(cè)量手段無(wú)法獲取的水域，在海圖尚未標(biāo)明的水域尤其有效，可以在聲學(xué)測(cè)量之前提高其安全性。國(guó)際海道測(cè)量組織IHO《衛(wèi)星測(cè)深實(shí)踐指南(B-13)》提供了關(guān)于SDB技術(shù)的

本書(shū)系統(tǒng)地介紹了高分辨率遙感影像分割與分類的相關(guān)概念、原理、方法、步驟和新進(jìn)展等，具體框架模型和實(shí)現(xiàn)方法都有著鮮明的特色，內(nèi)容涵蓋多分支融合網(wǎng)絡(luò)、基于CNN的雙邊融合網(wǎng)絡(luò)、小卷積特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接網(wǎng)絡(luò)、深度置信網(wǎng)絡(luò)、局部與混合擴(kuò)張卷積融合網(wǎng)絡(luò)、預(yù)激活殘差注意力網(wǎng)絡(luò)、基于多判別器生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)以及3D-2

微波遙感有著全天候、全天時(shí)的工作能力，能夠?qū)崿F(xiàn)實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，另外對(duì)于冰、雪、森林、土壤等地物具有一定的穿透能力，這些優(yōu)點(diǎn)使得微波遙感不論是在軍事上還是在民用上都發(fā)揮著非常重要的作用。本書(shū)是為微波遙感原理與應(yīng)用課程實(shí)習(xí)準(zhǔn)備的指導(dǎo)書(shū)，循序漸進(jìn)地介紹了課程實(shí)習(xí)中微波遙感影像數(shù)據(jù)的查看，影像處理、影像融合和影像解譯。此外，本

本書(shū)核心內(nèi)容集中在高光譜圖像的空間分辨率提升和目標(biāo)分類應(yīng)用，具體涵蓋高光譜圖像的像元解混、超分辨重建和高精度地物分類三部分內(nèi)容。本書(shū)內(nèi)容本身是多學(xué)科交叉融合的產(chǎn)物，理論涉及高光譜遙感圖像處理、模式識(shí)別理論，多核機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)等，是當(dāng)前高光譜地物分類領(lǐng)域理論研究和應(yīng)用拓展的焦點(diǎn)。主要技術(shù)及應(yīng)用包括：基于多核投影NMF