党安荣等著作，清华大学出版社，快速学会erdas的资料

为了提高遥感图像语义分割的效果和分类精度,设计了一种结合ResNet18网络预训练模型的双通道图像特征提取网络。将多重图像特征图进行拼接,融合后的特征图具有更强的特征表达能力。同时,采用批标准化层和带有位置索引的最大池化方法进一步优化网络结构,提升地表目标物的分类准确率。通过实验,将所提方法与多种神经网络方法进行准确率和Kappa系数比较。结果显示,所提的网络结构可以在小数据量样本下取得90.68%的总体准确率,Kappa系数达到了0.8595。相比其他方法,所提算法取得了更好的语义分割效果,并且整体训练时间大幅缩短。

本项目实现了遥感图像的目标检测。遥感图像不同于一般的目标检测，比如YOLO，ssd等等，该项目实现了旋转框的检测，并且在参加的比赛中实现了65mAP的成绩，希望对你们有帮助。

高光谱遥感图像小目标探测方法研究，刘澍，邓喀中，高光谱遥感技术能够借助丰富的地物图像和光谱信息，反映目标地物与背景地物间的细微差异，非常有利于目标探测。本文分析了高光谱

文献Classification_of_remote_sensed_images_using_random_forests_and_deep_learning_framework译文

Fusion ##多源遥感图像融合系统 ## ##

这是一种通用的多模态遥感图像匹配框架。该框架可以利用各种特征描述符如HOG、LSS、CFOG、各种梯度信息，相位信息，边缘信息等构建逐像素的三维特征表达图（不对具体特征进行限定），然后利用各种相似性测度如相关系数，灰度差平方和，欧式距离、互信息和相位相关等进行模板匹配（不对具体相似性测度进行限定），考虑到计算效率问题，我们推荐使用基于FFT的互相关做相似性测度。

， 文章提出了一种基于区域生长结合多种特征的多 尺度分割算法。 首先利用图像梯度信息选取种子点 ； 其 次综合 高分辨率遥感 图像地物的局部光谱信息和全局形状信 息作 为 区域生长的准则进行 区域生长。迭代 这两个过程 ， 直到所有 区域 的平均面积大于设 定的尺度面积参数则停止生长。

ENVI遥感图像处理方法邓书斌版完整的PDF，本书是第二版，主要针对遥感图像在ENVI5.0及以上版本。

用R语言进行遥感图像处理，克服R语言简单的处理统计的弊端，为遥感图像处理的新方式做探索。