遙感是空間信息技術領域中發(fā)展最為迅猛的標志性技術之一，是一門涉及信息科學、空間科學與地球科學的交叉性學科，在民用領域和軍事領域都有著重要的應用。遙感始于攝影技術的發(fā)明，隨后又發(fā)展了光電探測技術以及微波探測技術，并經歷了“地面遙感一航空遙感一航天遙感”這一發(fā)展歷程。20世紀60年代初期，攜帶膠片相機和電視攝像系統(tǒng)的衛(wèi)星和飛船被送入太空收集民用和軍事信息，標志著航天遙感時代的開始。
　　熱紅外成像、微波成像和高光譜成像是三種在民用和軍事領域發(fā)揮重要作用的成像方式，與可見光成像相比，無論是在成像機理、傳感器、圖像特性、應用背景等方面都有著較大的區(qū)別和獨特的優(yōu)勢。本書以這三種典型遙感成像技術為主線，系統(tǒng)介紹了遙感成像的基本原理、遙感圖像處理的理論與技術，以及在相關領域的典型應用。全書共9章，按照“獲取一處理一應用”的順序進行內容的組織。主要內容如下：
　　第1章在闡述遙感基本概念的基礎上，詳細介紹熱紅外成像、微波成像和高光譜成像的成像原理、傳感器特性、典型傳感器系統(tǒng)；
　　第2章對熱紅外影像、合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像和高光譜影像這三類典型遙感影像進行特性分析，為后續(xù)處理和應用打下基礎；
　　第3章詳細闡述遙感圖像的幾何校正和輻射校正方法，并介紹遙感數據產品的等級劃分，這是遙感圖像定量化處理的基礎；
　　第4章針對熱紅外影像、SAR影像和高光譜影像的特點，分別介紹相應的圖像增強方法，這是開展后續(xù)處理所必要的預處理；
　　第5章在介紹特征提取的基礎上，詳細討論傳統(tǒng)目標檢測方法，包括基于模板匹配的目標檢測方法、基于知識模型的目標檢測方法、基于圖像分類的目標檢測方法；
　　第6章介紹基于深度學習的目標檢測理論，詳細闡述深度學習的發(fā)展歷史、卷積神經網絡、基于卷積神經網絡的目標檢測方法，并以SAR圖像中三種典型目標的檢測作為應用實例；
　　第7章在介紹圖像配準的基礎上，對像素級、特征級、目標級遙感圖像變化檢測方法進行討論，重點討論典型目標的毀傷評估，分析檢測目標與檢測特征的基本關系；
　　第8章討論遙感圖像在精確制導作戰(zhàn)中的應用，在介紹紅外成像制導和SAR成像制導的基礎上，詳細闡述景象匹配算法和景象匹配區(qū)選取算法；
　　第9章結合實際應用，介紹基于形狀、大小、色調、陰影、紋理等特征的目視判讀方法，分析可見光、紅外、微波等觀測模式與典型目標表現形態(tài)間的關系。
　　在本書的編寫過程中，直接或間接參考了許多國內外經典教材和論文，這些文獻均以參考文獻形式列出，正文不再詳細列舉，在此向各位作者表示感謝。
　　由于水平有限，不足之處在所難免，敬請廣大讀者和各位同仁不吝賜教，批評指正，以便后續(xù)修改。