本书分析了高分辨率遥感影像处理的特点和面临的挑战，总结和归纳了国内外已有的研究工作，结合近些年机器学习和人工智能领域中的热点方法，如稀疏表示、深度学习、模糊聚类、多目标优化等，着重从高空间分辨率SAR遥感影像相干斑抑制、多时相SAR遥感影像变换检测、SAR地物目标分类和高光谱分辨率遥感影像混合像元分解、维数约简、地物目标分类等方面提供了新颖的解决思路和方法。本书侧重于新算法的描述与实例的分析，反映了近年来高分辨遥感影像学习与感知的最新发展概况，为该领域的深入研究提供借鉴。

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