本書共21章。第1章介紹底層算法整體設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法，通過模塊化設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，使得本書中的所有章節(jié)中形成的算法模塊均可以加載到軟件MHMapGIS中并方便地進(jìn)行調(diào)用；第2～4章介紹交互式的矢量、柵格、矢柵數(shù)據(jù)編輯中所涉及的底層算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法；第5～21章則分不同專題對(duì)不同類型的算法進(jìn)行需求分析、功能設(shè)計(jì)與底層實(shí)現(xiàn)，并集

對(duì)地觀測(cè)遙感技術(shù)、深度學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)快速發(fā)展，為陸地環(huán)境通行分析提供了空間數(shù)據(jù)與模型算法基礎(chǔ)。本書首先對(duì)陸地環(huán)境通行分析理論與方法進(jìn)行介紹，詳細(xì)闡述陸地環(huán)境通行影響要素并構(gòu)建陸地環(huán)境通行的指標(biāo)體系，深入介紹陸地環(huán)境通行量化與評(píng)價(jià)分析模型，以及陸地環(huán)境通行要素與通行分析制圖理論技術(shù)與方法，詳細(xì)介紹陸地環(huán)境通行路徑規(guī)劃算法

本書的第1章是緒論，介紹了研究背景、意義；國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題；第2章介紹了與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的理論、模型、訓(xùn)練的流程及精度評(píng)價(jià)指標(biāo)；第3章基于區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于遙感影像的車輛檢測(cè)理論、實(shí)驗(yàn)；第4章、第5章、第6章分別介紹了全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、引入條件隨機(jī)場(chǎng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、膨脹卷積算法的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于

本書共分七章，內(nèi)容包括：多源異構(gòu)遙感的基本原理以及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀、基于光譜特征增強(qiáng)的道路提取、空-譜特征聯(lián)合的道路提取方法、基于眾源時(shí)空數(shù)據(jù)的道路提取方法等。

本書主要分為8章四個(gè)部分：第一部分，地物信息的傳遞過程；第二部分，遙感數(shù)據(jù)的信息性能及其特征；第三部分，遙感圖像計(jì)算機(jī)解譯的方法研究；第四部分，基于人工智能的遙感圖像解譯的實(shí)踐。本書的主要內(nèi)容已作為武漢大學(xué)的本科教材講授多次，另外在教材中加入了大量的實(shí)驗(yàn)案例，以期增強(qiáng)理論結(jié)合實(shí)踐的認(rèn)識(shí)和理解。

本書介紹多尺度理論在遙感圖像處理中的應(yīng)用，涉及多尺度的概念、小波多尺度變換、多尺度幾何分析理論、經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)分解、鄰域多尺度濾波器和深度學(xué)習(xí)多尺度卷積等理論，并用于光學(xué)、紅外、高光譜、合成孔徑雷達(dá)等遙感圖像處理，主要包括紅外圖像濾波、光學(xué)圖像霧霾去除和合成孔徑雷達(dá)圖像增強(qiáng)，以及遙感圖像的特征提取、目標(biāo)檢測(cè)、語義分割、地物分

本圖集以SDGSAT-1衛(wèi)星微光成像儀獲取的10m分辨率的彩色夜間燈光圖像為主要內(nèi)容，分別收錄了亞洲、非洲、歐洲、美洲、大洋洲共計(jì)147個(gè)城市的微光影像及其文字介紹，展示各城市夜晚的繁華與活力，反映城市人居格局與經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r，折射出不同地域、不同風(fēng)俗、不同文化背景下各城市的民族風(fēng)情和底蘊(yùn)。《BR》本圖集既是一本具有科學(xué)

本書分15個(gè)部分，內(nèi)容包括：地圖精度評(píng)價(jià)的歷史、進(jìn)行精度評(píng)價(jià)的計(jì)劃、位置精度評(píng)價(jià)、專題精度評(píng)價(jià)基礎(chǔ)、參考數(shù)據(jù)的采集、基礎(chǔ)分析技術(shù)等。

本書共分7章，第1章主要介紹遙感影像與深度學(xué)習(xí)的基本概念；第2章主要介紹計(jì)算機(jī)操作與GPU基礎(chǔ)知識(shí)；第3章主要介紹深度學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第4章主要介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和基本要素；第5章簡(jiǎn)要介紹了Python語言的基本語法與使用；第6章詳細(xì)介紹了PyTorch和TensorFlow兩個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架的搭建方法；第7章按實(shí)踐操

第一部分是遙感傳感器，主要闡述了可見光、高光譜、雷達(dá)等多種傳感器的性能、參數(shù)及研制，并綜述和展望了發(fā)展趨勢(shì)。第二部分是遙感信息處理，系統(tǒng)地描述了遙感影像預(yù)處理方法，以及遙感影像信息處理和提取的新方法。第三部分從光學(xué)、熱紅外、主動(dòng)、被動(dòng)等方面，系統(tǒng)地闡述了定量遙感反演的進(jìn)展和新趨勢(shì)。第四部分展示了遙感技術(shù)在自然資源、生態(tài)