本书以遥感图像复原与超分辨率技术为主线，系统深入地阐述了相关理论、数学模型以及实现的技术途径、计算流程、实验验证，还给出了各种算法的实际应用效果和量化指标评价。全书共分为6章：第1章主要介绍遥感图像复原与超分辨率技术的国内外研究现状及经典方法；第2章主要论述遥感图像质量退化的理论模型及其质量复原与超分辨率的基本概念、系

本书主要介绍光学相干性和轨道角动量在全息成像和全息编码中的应用。全书共8章。第1章绪论，介绍全息成像、轨道角动量、光学相干性以及深度学习的基本概念与理论，总结国内外研究现状；第2章介绍低空间相干对计算全息成像的影响；第3章介绍湍流与空间相干性关联研究及对计算全息成像的影响；第4章介绍时间-空间相干复用实现动态扰动下的光

本书共两部分：第一部分(第1-8章)为雷达遥感图像智能处理，主要包含超分辨率重建、相干斑滤波、特征提取、地物分类、目标检测、目标识别和生物量反演等内容；第二部分(第9-12章)为光学遥感图像智能处理，主要包含对抗样本检测、对抗样本训练、对抗样本净化和图像内容生成等内容。全书所有章节均提供了算法介绍、实验数据和程序代码等

本书针对智能解译的几个典型任务：图像分类和语义分割、典型地物要素的提取、变化发现、三维点云的自动化智能解译，系统介绍了一系列特征工程和机器学习方法，对不同思路进行了分析，并着重介绍人机智能、质量控制等重要问题和解决方案。

本书共6章：第1章介绍高光谱遥感基本理论、高光谱图像数据处理基础及高光谱图像目标检测概述；第2章对高光谱图像数据降维及高光谱图像特征提取相关算法进行研究；第3章研究基于非负稀疏加权协同表示的高光谱图像目标检测技术；第4章研究基于背景信息的高光谱图像目标检测技术；第5章研究基于低秩与稀疏矩阵分解的高光谱图像局部异常目标检

全书共8章，第1至第3章介绍了遥感数据获取过程中的相关基础知识，包括遥感图像原理、遥感图像校正及遥感图像数据增强方法。第4至第7章详细讲解了遥感图像处理技术，具体内容涵盖遥感图像分类、分割、变化检测和目标检测等方面。第8章介绍了遥感应用系统，概括了主要技术要点和未来发展方向。

本书分为基础篇和增强篇。基础篇内容包括导论、ENVI窗口组成、图像预处理、图像增强、图像分类、高分辨率遥感图像特征提取、遥感制图与三维可视化、图像变化检测；增强篇内容包括高光谱分析技术、雷达图像处理、合成孔径雷达干涉测量、地形特征提取、多特征信息提取与分析、机器学习与深度学习图像分类。

本书全面探讨高光谱影像处理的核心技术及其应用，涵盖分类、光谱解混、亚像元定位、异常/变化检测及可视化五大方向。在传统方法基础上，深度融合深度学习与空谱协同理论，提出非平行SVM分类模型、基于LSVM的光谱解混不确定性分析、多位移图像亚像元定位等创新算法，并系统构建面向任务的可视化评价体系。全书以作者团队原创成果为主线，

本书系统阐述了用于地球观测的二维遥感图像分析方法及其数学基础。全书共分10章，内容涵盖遥感图像分析的数学模型和方法，多源遥感数据融合，被动与主动传感器、高光谱影像及各类SAR数据的处理与分析方法（包括干涉SAR和极化SAR），以及基于信息论、小波变换及压缩感知的建模方法。书中系统探讨概率图模型、层次化图像表示、核方法、

本书内容共六章，第一章绪论，介绍了高光谱遥感的概念及发展；第二章高光谱数据的获取与分析，介绍了电磁波、电磁辐射等遥感的理论基础，地物光谱数据的获取仪器及获取步骤，分析了地物的光谱特性；第三章高光谱数据的重建，介绍了由卫星数据重建地物光谱数据的过程以及涉及的有关知识背景，包括大气及其影响、大气辐射传输理论、传感器的定标、