《高光谱图像智能分类方法》（订购）
石程 苗启广 著
西安电子科技大学出版社

　　高光谱成像技术以其“图谱合一”的独特优势，能够同时捕获地物目标精细的空间结构和连续的光谱特征，在农业遥感、环境监测、资源勘查、城市规划、军事安防等诸多领域展现出巨大的应用潜力。然而，高维数据固有的冗余性与“休斯现象”带来的维度灾难、专业标注成本高昂导致的小样本学习困境、复杂成像环境引入的标签噪声干扰，以及深度模型在对抗样本攻击下的脆弱性，使得高光谱图像分类技术在实际应用中面临严峻挑战。以深度学习为代表的人工智能技术正为这一领域注入新的活力，Transformer、元学习等前沿架构的引入为突破上述瓶颈提供了全新的思路。

　　由石程、苗启广潜心撰写，西安电子科技大学出版社出版的《高光谱图像智能分类方法》是一本聚焦高光谱图像分类核心痛点，融合Transformer架构、小样本学习、鲁棒学习与对抗攻防技术的前沿学术专著。

　　这本专著，旨在破解高光谱图像智能分类核心难题、深耕遥感AI前沿技术。

来源：西安电子科技大学出版社