本書(shū)圍繞高光譜遙感圖像智能分類(lèi)與檢測(cè)這一主題，著重介紹以機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等為代表的智能新方法和新技術(shù)在高光譜圖像分類(lèi)與檢測(cè)中的應(yīng)用，反映該領(lǐng)域目前最新研究成果與趨勢(shì)，突出先進(jìn)性和前瞻性。本書(shū)在介紹智能算法基本原理的同時(shí)，注重闡述算法與應(yīng)用問(wèn)題的機(jī)理性結(jié)合，突出啟發(fā)性和實(shí)用性。
民間重要區(qū)域的安防和國(guó)家軍事重地的值守，都需要對(duì)入侵目標(biāo)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)其方位和運(yùn)動(dòng)軌跡。本專著主要是探討基于動(dòng)靜態(tài)熱釋電紅外傳感器(PIR)探測(cè)器組構(gòu)成的探測(cè)網(wǎng)域/對(duì)入侵目標(biāo)的智能感知理論和技術(shù)應(yīng)用方法。研究的焦點(diǎn)就是如何迅速準(zhǔn)確地探測(cè)出入侵目標(biāo)的方位和運(yùn)動(dòng)軌跡。
本專著以研發(fā)的新型動(dòng)靜態(tài) PIR 探測(cè)器組構(gòu)成探測(cè)網(wǎng)域，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，提出基于動(dòng)靜態(tài) PIR探測(cè)網(wǎng)域的入侵目標(biāo)智能感知理論;提出 PIR探測(cè)網(wǎng)域的布局優(yōu)化和性能評(píng)價(jià)及協(xié)同感知理念;探索基于新型PIR探測(cè)網(wǎng)域的多種入侵目標(biāo)
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(lèi)、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章主要介紹遙感傳感器的組成與特性，分別對(duì)光學(xué)和雷達(dá)等典型成像傳感器成像原理進(jìn)行說(shuō)明；第4章和第5章分別對(duì)遙感圖像幾何處理和輻射校正的原理與方法進(jìn)行闡述；第6章介紹遙感影像
本書(shū)系統(tǒng)地介紹了高分辨率遙感影像分割與分類(lèi)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-2D多分支特征融合和密集注意力網(wǎng)絡(luò)模型在高光譜分辨率遙感影像分類(lèi)中的應(yīng)用；基于多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法和博弈論的高光譜影像降維方法；以及基于SReLU和用于快速目標(biāo)識(shí)別的高空間
衛(wèi)星遙感、地基觀測(cè)、模型模擬、社會(huì)感知等是獲取地球表層科學(xué)數(shù)據(jù)的主要手段，不同來(lái)源的數(shù)據(jù)之間存在強(qiáng)烈的互補(bǔ)性。本書(shū)圍繞多源數(shù)據(jù)的融合計(jì)算展開(kāi)研究，以多源遙感數(shù)據(jù)的信息融合為主體內(nèi)容，并擴(kuò)展到與地基數(shù)據(jù)、模型模擬數(shù)據(jù)和社會(huì)感知數(shù)據(jù)的融合。內(nèi)容體系上分為同質(zhì)數(shù)據(jù)融合、異質(zhì)數(shù)據(jù)融合、異類(lèi)數(shù)據(jù)融合等幾個(gè)層次：首先介紹同質(zhì)光學(xué)遙感數(shù)據(jù)的空-譜融合、時(shí)-空融合及時(shí)-空-譜融合方法；其次介紹光學(xué)、雷達(dá)、短波紅外、多參量產(chǎn)品等異質(zhì)數(shù)據(jù)間的融合方法；然后介紹地基觀測(cè)、遙感觀測(cè)、模型模擬與社會(huì)感知等異類(lèi)數(shù)據(jù)間的融合
本專著的內(nèi)容分為四大部分，第一部分為緒論，介紹各類(lèi)成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題的基本特點(diǎn)、目前的發(fā)展現(xiàn)狀、引出本文的具體內(nèi)容；第二部分為方法論，介紹集成強(qiáng)化學(xué)習(xí)與運(yùn)籌學(xué)的兩階段問(wèn)題求解框架、流程、原理等，界定各部分具體模型方法的邊界；第三部分為基于數(shù)學(xué)規(guī)劃模型和確定性算法的任務(wù)調(diào)度問(wèn)題研究、基于有限馬爾可夫決策模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的任務(wù)分配問(wèn)題研究，為具體模型方法的理論推導(dǎo)、證明、設(shè)計(jì)等內(nèi)容；第四部分為基于某型號(hào)衛(wèi)星的實(shí)例研究。本專著的特色是深入淺出為讀者介紹成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題，盡量用易于理解的方式展現(xiàn)
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(shū)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，概述當(dāng)前陸地環(huán)境通行分析仿真系統(tǒng)與應(yīng)用情況，并對(duì)陸地環(huán)境通行分析發(fā)展趨勢(shì)及應(yīng)用前景進(jìn)行展望。陸地環(huán)境通行分析理論與方法，可為構(gòu)建精準(zhǔn)、逼近現(xiàn)實(shí)的陸地環(huán)境系統(tǒng)模型，優(yōu)化傳統(tǒng)通行路徑
本書(shū)主要分為8章四個(gè)部分：第一部分，地物信息的傳遞過(guò)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(shū)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(shū)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(yǔ)言的基本語(yǔ)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)踐操作步驟詳細(xì)介紹了影像分類(lèi)LeNet網(wǎng)絡(luò)的代碼實(shí)現(xiàn)、影像目標(biāo)檢測(cè)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)的代碼實(shí)現(xiàn)與模型訓(xùn)練以及影像目標(biāo)識(shí)別U-Net網(wǎng)絡(luò)的代碼實(shí)現(xiàn)與模型訓(xùn)練。
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