本書圍繞高光譜遙感圖像智能分類與檢測這一主題，著重介紹以機器學習、深度學習等為代表的智能新方法和新技術在高光譜圖像分類與檢測中的應用，反映該領域目前最新研究成果與趨勢，突出先進性和前瞻性。本書在介紹智能算法基本原理的同時，注重闡述算法與應用問題的機理性結合，突出啟發性和實用性。
民間重要區域的安防和國家軍事重地的值守，都需要對入侵目標實時監測其方位和運動軌跡。本專著主要是探討基于動靜態熱釋電紅外傳感器(PIR)探測器組構成的探測網域/對入侵目標的智能感知理論和技術應用方法。研究的焦點就是如何迅速準確地探測出入侵目標的方位和運動軌跡。
本專著以研發的新型動靜態 PIR 探測器組構成探測網域，經過實驗驗證，提出基于動靜態 PIR探測網域的入侵目標智能感知理論;提出 PIR探測網域的布局優化和性能評價及協同感知理念;探索基于新型PIR探測網域的多種入侵目標
本教材面向我國遙感科學與技術本科專業人才培養需求，圍繞“遙感原理與應用”課程教學實際，結合武漢大學遙感專業及課程四十余年的建設經驗和遙感學科發展前沿編寫。全書共8章：第1章主要介紹電磁波的發射和反射、地物波譜特性等遙感物理基礎知識；第2章主要介紹遙感平臺種類、衛星軌道及運行特點，并對典型遙感衛星的軌道特征進行說明；第3章主要介紹遙感傳感器的組成與特性，分別對光學和雷達等典型成像傳感器成像原理進行說明；第4章和第5章分別對遙感圖像幾何處理和輻射校正的原理與方法進行闡述；第6章介紹遙感影像
本書系統地介紹了高分辨率遙感影像分割與分類的相關概念、原理、方法、步驟和新進展等，具體框架模型和實現方法都有著鮮明的特色，內容涵蓋多分支融合網絡、基于CNN的雙邊融合網絡、小卷積特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接網絡、深度置信網絡、局部與混合擴張卷積融合網絡、預激活殘差注意力網絡、基于多判別器生成對抗網絡以及3D-2D多分支特征融合和密集注意力網絡模型在高光譜分辨率遙感影像分類中的應用；基于多目標粒子群優化算法和博弈論的高光譜影像降維方法；以及基于SReLU和用于快速目標識別的高空間
衛星遙感、地基觀測、模型模擬、社會感知等是獲取地球表層科學數據的主要手段，不同來源的數據之間存在強烈的互補性。本書圍繞多源數據的融合計算展開研究，以多源遙感數據的信息融合為主體內容，并擴展到與地基數據、模型模擬數據和社會感知數據的融合。內容體系上分為同質數據融合、異質數據融合、異類數據融合等幾個層次：首先介紹同質光學遙感數據的空-譜融合、時-空融合及時-空-譜融合方法；其次介紹光學、雷達、短波紅外、多參量產品等異質數據間的融合方法；然后介紹地基觀測、遙感觀測、模型模擬與社會感知等異類數據間的融合
本專著的內容分為四大部分，第一部分為緒論，介紹各類成像衛星任務規劃問題的基本特點、目前的發展現狀、引出本文的具體內容；第二部分為方法論，介紹集成強化學習與運籌學的兩階段問題求解框架、流程、原理等，界定各部分具體模型方法的邊界；第三部分為基于數學規劃模型和確定性算法的任務調度問題研究、基于有限馬爾可夫決策模型和強化學習算法的任務分配問題研究，為具體模型方法的理論推導、證明、設計等內容；第四部分為基于某型號衛星的實例研究。本專著的特色是深入淺出為讀者介紹成像衛星任務規劃問題，盡量用易于理解的方式展現
對地觀測遙感技術、深度學習等先進技術快速發展，為陸地環境通行分析提供了空間數據與模型算法基礎。本書首先對陸地環境通行分析理論與方法進行介紹，詳細闡述陸地環境通行影響要素并構建陸地環境通行的指標體系，深入介紹陸地環境通行量化與評價分析模型，以及陸地環境通行要素與通行分析制圖理論技術與方法，詳細介紹陸地環境通行路徑規劃算法，概述當前陸地環境通行分析仿真系統與應用情況，并對陸地環境通行分析發展趨勢及應用前景進行展望。陸地環境通行分析理論與方法，可為構建精準、逼近現實的陸地環境系統模型，優化傳統通行路徑
本書主要分為8章四個部分：第一部分，地物信息的傳遞過程；第二部分，遙感數據的信息性能及其特征；第三部分，遙感圖像計算機解譯的方法研究；第四部分，基于人工智能的遙感圖像解譯的實踐。本書的主要內容已作為武漢大學的本科教材講授多次，另外在教材中加入了大量的實驗案例，以期增強理論結合實踐的認識和理解。
本書共分7章，第1章主要介紹遙感影像與深度學習的基本概念；第2章主要介紹計算機操作與GPU基礎知識；第3章主要介紹深度學習的數學基礎；第4章主要介紹卷積神經網絡基礎和基本要素；第5章簡要介紹了Python語言的基本語法與使用；第6章詳細介紹了PyTorch和TensorFlow兩個機器學習框架的搭建方法；第7章按實踐操作步驟詳細介紹了影像分類LeNet網絡的代碼實現、影像目標檢測Faster R-CNN網絡的代碼實現與模型訓練以及影像目標識別U-Net網絡的代碼實現與模型訓練。
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