本书是一本探讨卷积神经网络在图像融合、识别任务上应用的专业著作，旨在为读者提供全面而实用的知识体系，使其能够深入理解图像融合与识别的原理和实现，并应用于各个领域。本书涵盖了从卷积神经网络基础概念到图像融合、识别前沿技术的全面内容，并详细介绍了著者自身的研究成果。本书共8章，主要包括：图像融合与目标识别的目的、意义、基本概念、技术指标和研究历史及现状，卷积神经网络，特征表示学习的多源图像融合，多域特征对齐的多源图像融合，小样本遥感目标识别，复杂样本分布的遥感目标识别，图像融合和目标识别的实际应用，

本书主要讲述了智能遥感卫星的遥感影像在轨高精度处理与实时智能服务系统的设计理念与核心技术，重点围绕智能遥感卫星在轨处理与实时智能服务的服务模式、流式架构、关键技术算法和处理系统进行论述。本书包括7个核心章节，分别介绍了对智能遥感卫星得发展现状与趋势、智能遥感卫星在轨流式处理架构与服务模式、面向任务遥感卫星协同自主任务规划、任务驱动在轨兴趣区域产品处理、遥感影像在轨信息提取与智能处理、光学卫星遥感影像高倍智能压缩以及珞珈三号01星智能遥感卫星服务示范系统。

超高空间分辨率(VHR)遥感影像中阴影的形成主要是由于光线被物体阻挡，从而降低了地物的光谱亮度。高效的阴影消除方法可以恢复阴影中地物的光谱信息，是遥感影像分析的关键预处理步骤。然而，由于缺乏精确阴影掩膜和无阴影图像的原因，导致VHR影像阴影消除中存在“数据缺陷”。为了获得高精度的阴影掩膜，为阴影消除提供准确的位置信息，因此，阴影检测是至关重要的。 本书将详细讲解遥感影像色彩一致性处理算法理论，然后讲解如何基于该方法进行遥感影像阴影检测和消除。并结合当下流行的深度学习前沿技术，讲解基于深度学习的遥

遥感影像作为人们获取地理信息的重要数据来源，在环境监测、农业发展和国土利用和规划等方面起着十分重要的作用，但是获取影像数据时容易受不均匀的光照、不同的环境条件和不同的传感器平台等因素的影响，导致遥感影像内部存在局部亮度和色彩分布不均匀现象，特别是在由若干幅影像拼接而成的多源拼接影像中，影像内部色彩差异较大，使得影像看起来是由很多“色块”组成，严重影响了人类的视觉体验和后续的科研应用。本书针对多源拼接影像中色块间的颜色差异问题，提出了一种基于HSV颜色空间的影像色彩一致性全自动处理方法。针对当前遥

本书基于非合作目标雷达特性、运动特性和形状特征，分析了影响目标ISAR成像的因素，重点对稀疏重构成像方法和弹道目标特征提取方法进行了阐述分析，针对非合作目标成像、特征提取与识别面临的成像时间短、积累信号少、成像质量不高和特征提取识别难的问题，提出了多种基于联合稀疏重构和二维稀疏重构的成像方法，并阐述了机动非合作目标的快速高分辨成像方法。针对弹道目标快速运动特征和微动特征，在建立目标中段运动及微动模型的基础上，对回波信号进行仿真分析，从其距离像序列及二维ISAR像序列出发，总结弹道目标的特征提取方

本书围绕高光谱遥感图像智能分类与检测这一主题，着重介绍以机器学习、深度学习等为代表的智能新方法和新技术在高光谱图像分类与检测中的应用，反映该领域目前最新研究成果与趋势，突出先进性和前瞻性。本书在介绍智能算法基本原理的同时，注重阐述算法与应用问题的机理性结合，突出启发性和实用性。

本书在介绍深空探测任务与深空影像背景知识的基础上,着重从统计数据分析和人工智能两个方面介绍深空遥感影像相关的智能解译方法.其中,在统计数据分析方面,介绍了统计理论工具及其在“嫦娥”观测数据的判读解译应用.在人工智能数据分析方面,介绍了深度学习中基于语义分割和基于目标检测方法在全月撞击坑的自动判读识别.为了便于读者使用上述方法,书中提供了大量案例及相应的代码实现.

本书系统地介绍了高分辨率遥感影像分割与分类的相关概念、原理、方法、步骤和新进展等，具体框架模型和实现方法都有着鲜明的特色，内容涵盖多分支融合网络、基于CNN的双边融合网络、小卷积特征重用模型、基于多尺度近端特征拼接网络、深度置信网络、局部与混合扩张卷积融合网络、预激活残差注意力网络、基于多判别器生成对抗网络以及3D-2D多分支特征融合和密集注意力网络模型在高光谱分辨率遥感影像分类中的应用；基于多目标粒子群优化算法和博弈论的高光谱影像降维方法；以及基于SReLU和用于快速目标识别的高空间分辨率遥感

本专著的内容分为四大部分，第一部分为绪论，介绍各类成像卫星任务规划问题的基本特点、目前的发展现状、引出本文的具体内容；第二部分为方法论，介绍集成强化学习与运筹学的两阶段问题求解框架、流程、原理等，界定各部分具体模型方法的边界；第三部分为基于数学规划模型和确定性算法的任务调度问题研究、基于有限马尔可夫决策模型和强化学习算法的任务分配问题研究，为具体模型方法的理论推导、证明、设计等内容；第四部分为基于某型号卫星的实例研究。本专著的特色是深入浅出为读者介绍成像卫星任务规划问题，尽量用易于理解的方式展现

本书主要分为8章四个部分：第一部分，地物信息的传递过程；第二部分，遥感数据的信息性能及其特征；第三部分，遥感图像计算机解译的方法研究；第四部分，基于人工智能的遥感图像解译的实践。本书的主要内容已作为武汉大学的本科教材讲授多次，另外在教材中加入了大量的实验案例，以期增强理论结合实践的认识和理解。