"本书秉承教研一体、理技融合理念，重点介绍雷达与光学遥感图像智能处理算法及实验。本书注重基础理论与工程实践的有机融合，精选前沿科研成果转化为教学案例，既有各章的独立性与完整性，又有全书的系统性和体系性，同时着重强化实验的可操作性与实际应用价值。通过从理论知识到实验实践的闭环学习，可深入理解遥感图像智能处理中的算法设计之美和实验验证之妙，进而体会科学技术创新对经济社会发展的重要影响。 全书共两部分：第一部分（第1~8章）为雷达遥感图像智能处理，主要包含超分辨率重建、相干斑滤波、特征提取、地物分类、目标检测、目标识别和生物量反演等内容；第二部分（第9~12章）为光学遥感图像智能处理，主要包含对抗样本检测、对抗样本训练、对抗样本净化和图像内容生成等内容。全书所有章节均提供了算法介绍、实验数据和程序代码等。每章均为一个独立实验。同时，不同实验之间具有清晰的内在逻辑。多个独立实验可以组合为大实验。 本书适合作为高等院校信息与通信工程、遥感科学与技术、人工智能等相关专业高年级本科生及研究生实验教材，同时可供相关领域科研与工程技术人员参考使用。"

"陈思伟，国防科技大学教授、博士生导师。孙浩，国防科技大学副教授，硕士生导师。蒋馥根，国防科技大学博士后，中南林业科技大学讲师。肖顺平，国防科技大学教授、博士生导师。"

前言 近年来，随着遥感卫星和人工智能的快速发展，遥感图像智能处理在国民经济和国防建设等领域发挥着越来越重要的作用，并取得了诸多成功应用。国内外高水平大学均开设了大量与遥感图像处理相关的课程。然而，在教学实践和课程建设中，相比于理论教学，实验教学的重要性未得到足够重视。同时，由于本领域知识迭代更新非常快，目前还缺乏兼具知识性、前沿性和应用性的实验教材。本书即面向这一迫切需求，对遥感图像智能处理的实验教学进行了有益探索和实践，力争为本领域课程建设和科学研究提供支持。 本书秉承教研一体、理技融合理念，面向实际应用需求，从前沿科研成果中精编实验案例，并注重领域基础知识、算法核心思想和实验操作原理的有机融合，方便用于电子信息、遥感科学、人工智能等领域的实验教学和科学研究。本书共12章，主要包含极化雷达图像智能处理和光学图像智能处理两部分。其中，第1~8章为雷达遥感图像智能处理，主要包含超分辨率重建、相干斑滤波、特征提取、地物分类、目标检测、目标识别和生物量反演等； 第9~12章为光学遥感图像智能处理，主要包括对抗样本检测、对抗样本训练、对抗样本净化和图像内容生成等。每章介绍了实验背景、算法原理、程序代码、实验数据和实验结果等内容。读者可在了解算法原理基础上，利用提供的程序代码，独立完成每章实验。通过从理论知识到实验实践的闭环学习，可深入理解遥感图像智能处理中的算法设计之美和实验验证之妙，进而体会科学技术创新对经济社会和国防建设的重要影响。 本书的主要特色如下： (1) 注重基础理论和实践拓展融合。 本书内容紧密对接“模式识别与机器学习”“雷达极化信息处理及其...