高分辨率遥感图像理解

高分辨率遥感图像理解是近年来遥感应用领域的研究热点。本书系统阐述了高分辨率遥感图像理解的基本概念、模型方法和应用技术。首先结合高分辨率遥感图像的特点及其应用背景，叙述高分辨率遥感图像理解的研究框架；其次分别介绍特征信息表达和统计学习模型，以此作为整个遥感图像理解任务的方法基础，并以高分辨率遥感图像理解的研究内容为导向，重点论述精细化目标检测与识别、复杂场景描述与分类、空间语义分析与计算三大任务中采用的技术流程和关键算法；最后结合实际需求，给出高分辨率遥感图像理解的若干应用实例。
本书可供从事遥感测绘、图像处理、模式识别等领域的研究和技术人员参考使用，也可作为高等院校相关专业的教学和研究资料。

前言
第1章 绪论
  1.1 遥感技术发展概况
    1.1.1 遥感成像机理
    1.1.2 遥感观测系统
    1.1.3 遥感技术发展现状及趋势
  1.2 高分辨率遥感图像的特点
  1.3 高分辨率遥感应用的挑战
  1.4 遥感图像理解的基本概念
    1.4.1 图像理解
    1.4.2 遥感图像理解的研究进展
    1.4.3 高分辨率遥感图像理解
  1.5 遥感图像理解的研究内容
    1.5.1 地物目标检测与识别
    1.5.2 图像场景描述与分类
    1.5.3 目标空间语义分析与计算
  1.6 遥感图像理解的研究方法
    1.6.1 图像特征信息表达
    1.6.2 统计学习模型方法
  参考文献
第2章 特征信息表达
  2.1 图像信息表达
    2.1.1 图像数据结构
    2.I.2 知识信息表示
    2.1.3 多尺度空间
    2.1.4 尺度计算与转换
  2.2 图像特征提取
    2.2.1 颜色特征提取
    2.2.2 纹理特征提取
    2.2.3 形状特征提取

 ……

第3章 统计学习模型

第4章 精细化目标检测与识别

第5章 复杂场景描述与分类

第6章 空间语义分析与计算

第7章 高分辩率遥感图像理解的应用实例

参考文献