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本书系统讲授遥感图像解译的基础理论和实践，全面系统地阐述遥感图像解译的技术体系，重点突出遥感图像解译的技术及其应用方法。
全书共分18章：第1章绪论，重点介绍遥感图像解译概述；第2章阐述遥感图像时空谱角特性；第3章介绍遥感图像解译对象特性；第4章重点阐述遥感图像解译原理；第5章阐述遥感图像解译标志；第6章阐述遥感图像解译方法；第7-12章依次介绍了高空间分辨率遥感图像解译、多光谱遥感图像解译、高光谱遥感图像解译、SAR图像解译、红外遥感图像解译和夜光遥感图像解译；第13-17章分

ERDAS以先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，受到广大用户的欢迎。版本从初期的7.X发展到20世纪90年代的8.X、2005年后的9.X，2010年发布了全新的版本。2010年至2021年，相关系列版本虽有改动，但其功能模块设计和操作界面保持了一致的风格，所以本书适用于2010年后发布的ERDAS软件的学习。本书基于编者一直从事的遥感应用实践和遥感课程教学，以及多年的教学经验编写而成，系统地介绍了ERDAS软件的基本数据操作、遥感图像投影变换与几何校正、遥感图像增强处理、实用分

本书是高等学校遥感数字图像处理应用课程教材。全书12章，针对遥感数字图像处理的专题应用，从当前应用较为广泛的遥感数据源角度，系统介绍了各类遥感数据的发展背景及主要应用方向，常见卫星遥感数据及其获取途径、数据特点及存在的问题，数据预处理流程及关键技术环节，解析其典型应用案例。本书注重各类遥感数据源的特点、预处理流程及关键技术环节，注重案例式教学与业务应用结合，力求使遥感图像处理的前沿应用宏观、清晰地呈现。本书可作为高等学校地理、遥感、测绘、生态、环境、资源等地学相关专业的高年级本科生或研

本书是高等学校遥感数字图像处理课程教材，也是新形态教材，有配套的网络课程。版于2015年出版，本次修订在版基础上，按照遥感数字图像处理的一般流程，由浅入深系统地介绍了遥感数字图像处理的基础知识。不仅包括常用的经典方法，更增添了近年新提出的方法。全书共3大部分13章，主要包括：遥感数字图像处理基础，介绍了数字图像的基本概念、存储结构、运算与变换；遥感图像质量改善，介绍了辐射校正、几何校正、图像去噪声、图像增强；遥感图像信息提取与制图表达，介绍了感兴趣区提取、特征提取与选择、图像分类、信息提取

本书为实验教学用书。内容根据遥感图像处理与分析过程涉及的遥感图像认知、预处理、增强、分类、制图等环节，梳理出主要知识点，并将全书分为遥感图像认知、几何校正、正射校正、辐射定标、大气校正、影像裁剪与镶嵌、辐射增强、空间域增强、频率域增强、彩色增强、多光谱增强、图像融合、基于像元分类、面向对象分类、分类精度评价、专题制图等16章。每章实验涵盖两部分。通过通俗易懂、图文并茂的方式介绍。第一部分是各章知识点及其理论，第二部分是实验操作的实现，实验环节采用业内流行的软件平台ENVI，均附有相关实验数据。本

本书是配套《遥感图像处理原理和方法》的实习用书，以当前流行的遥感软件ERDAS IMAGINE为例，以“一步接一步”的方式设计了遥感图像处理的33个操作实例，内容涵盖“遥感数字图像基础”“遥感图像的辐射校正（可见光近红外波段的辐射校正）”“热红外遥感图像温度反演（热红外图像的辐射校正）”“遥感数字图像的几何纠正”“遥感数字图像增强”“遥感图像融合”“遥感图像计算机分类”“遥感图像变化检测”等，在内容上做到深入浅出，不仅具有一定的深度和广度，还力求反映遥感图像处理的新技术。
本书可以作为地理

遥感大数据的智能检索既是科学研究的前沿，也是遥感领域各类应用提出的迫切需求。本书作者在遥感图像处理和分析领域已有多年的研究积累，本书围绕遥感图像智能检索技术的核心理论方法（遥感图像深度特征提取、深度度量学习模型、深度哈希、分布式深度学习、遥感图像描述生成等）进行系统性阐述，并给出实际应用案例，为遥感图像的智能化信息提取和知识挖掘提供理论方法指导和科学工具支撑。本书既注重理论分析，又注重实验验证，图文并茂，可读性强；既可作为遥感领域及信息处理领域相关专业方向的研究生或高年级本科生的教材或参考书，也

本书是作者在总结遥感数字图像处理教学经验以及遥感领域特别是遥感数字图像处理领域的重要研究成果的基础上编写而成的。本书基于遥感数字图像的信息特征，立足于遥感数字图像处理的基础，面向其技术发展前沿，系统地介绍了遥感数字图像处理的基本理论和方法。在系统介绍遥感数字图像的特点、产品、数据格式及其表示和度量方法的基础上，重点介绍遥感数字图像的校正、图像增强、图像融合、计算机分类的理论、方法及应用。本书侧重于遥感数字图像处理的基本理论和方法，并紧跟其发展步伐，力求结构合理、体系完整、概念清晰、内容丰富。