隨著空間科技的飛速發展，多時空對地觀測數據更易獲取，遙感數據的時間分辨率顯著提高，多時相乃至稠密時間序列遙感數據正以前所未有的規模和速度產生，基于時序遙感大數據的土地覆蓋分類與變化檢測研究越來越流行。本書以多云多雨的中南半島為主要研究區，對面向土地覆蓋信息提取的遙感大數據時間序列挖掘技術與方法進行了探索。主要研究內容包括：遙感時間序列分析中的影像云污染處理、遙感時間序列相似性度量、時間序列遙感統計特征挖掘、時間序列遙感深度學習分類，以及基于子序列的時間序列變化檢測。
ftp://124.17.26.93/curved-toc/9787030734143-curvedToc.pdf
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