章绪论
1.1 从地理空间到空间信息理论
1.2 地球空间信息获取
1.3 地球空间信息科学
1.4 地球空间信息科学理论基础与技术体系
1.5 地球空间信息科学存在的问题与发展趋势
1.6 地球空间信息智能处理
1.7 空间信息智能处理方法
讨论与思考题
参考文献
第二章模式识别与空间信息智能处理
2.1 模式识别的基本概念
2.2 统计模式识别
2.3 结构模式识别
2.4 模糊模式识别
2.5 神经网络模式识别
2.6 基于模式识别的塘沽盐场遥感图像识别方法
讨论与思考题
参考文献
第三章专家系统与空间信息智能处理
3.1 专家系统定义与类型
3.2 专家系统的特点与结构
3.3 专家系统的构建与评价
3.4 现代专家系统
3.5 专家系统在空间信息智能处理中的应用
讨论与思考题
参考文献
第四章模糊理论与空间信息智能处理
4.1 模糊数学基础
4.2 模糊关系与模糊逻辑推理
4.3 模糊理论在遥感图像分类中的应用
4.4 模糊理论在遥感图像分割中的应用
4.5 模糊理论在遥感图像增强中的应用
4.6 模糊理论在遥感图像变化检测中的应用
讨论与思考题
参考文献
第五章神经网络与空间信息智能处理
5.1 生物模型与人工模型
5.2 神经网络模型
5.3 神经网络在遥感中的应用
5.4 神经网络在GIS中的应用
5.5 神经网络在GNSS 中的应用
讨论与思考题
参考文献
第六章优化理论与空间信息智能处理
6.1 优化算法概述
6.2 遗传算法
6.3 模拟退火算法
6.4 禁忌搜索算法
6.5 混合遗传算法
6.6 群智能算法
6.7 基于GA的遥感数据最优波段组合选择方法
6.8 基于人工蚁群优化算法的遥感图像自动分类
6.9 粒子群优化算法在遥感图像处理中的应用
讨论与思考题
参考文献
第七章空间信息智能融合
7.1 4G地学空间数据融合
7.2 多源地学信息综合处理
7.3 遥感信息融合
7.4 GIS空间信息融合
讨论与思考题
参考文献

本书介绍了空间认知理论以及地球空间信息科学相关背景知识；从人工智能时代必须对空间信息进行智能处理的必要性、重要性和紧迫性出发，全面阐述了模式识别、专家系统、模糊理论、人工神经网络、优化算法、多源空间信息融合、大数据等多个技术理论基础，详细探讨了已有技术在空间信息智能处理中的典型应用实例。