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本書圍繞小樣本遙感圖像分類任務展開具體研究工作，研究過程采用改善圖像特征提取和分類器設計兩種不同的子空間學習模式，重點解決小樣本圖像分類任務中存在的由于預訓練特征提取器無法適應新的數據類別，導致提取的特征鑒別性不足以及含標簽樣本過少，帶來的樣本分布與實際數據分布存在偏差等問題。本書提出了系列的子空間學習算法，進一步改善小樣本遙感圖像分類性能，并在公有遙感數據集及自行構建遙感數據集進行實驗測試、數據統計、圖表分析和遙感實景圖片可視化展示。