本书是高等学校遥感数字图像处理课程教材，也是新形态教材，有配套的网络课程。第一版于2015年出版，本次修订在第一版基础上，按照遥感数字图像处理的一般流程，由浅入深系统地介绍了遥感数字图像处理的基础知识。不仅包括常用的经典方法，更增添了近年新提出的方法。全书共3部分13章，主要包括：遥感数字图像处理基础，介绍了数字图像的基本概念、存储结构、运算与变换；遥感图像质量改善，介绍了辐射校正、几何校正、图像去噪声、图像增强；遥感图像信息提取与制图表达，介绍了感兴趣区提取、特征提取与选择、图像分类、信息提取、遥感制图表达等内容。
本书可作为高等学校地理、遥感、测绘、生态、环境、资源、空间信息等专业的本科生或研究生的教材或参考书，也可作为相关专业领域从事科学研究与业务应用人员的参考书。

绪论
练习题
参考文献
第一部分 遥感数字图像处理基础
第1章 数字图像基础
1.1 数字图像获取及参数
1.1.1 空间分辨率
1.1.2 辐射分辨率
1.1.3 光谱分辨率
1.1.4 时间分辨率
1.2 数字图像特性
1.2.1 空间分布特性
1.2.2 数值统计特性
1.3 数字图像输出及参数
1.3.1 输出分辨率
1.3.2 灰度分辨率
1.3.3 颜色空间模型
1.4 数字图像种类
1.5 数字图像显示
练习题
参考文献
第2章 数字图像存储
2.1 数据在计算机上的存储原理
2.2 图像文件存储的基本信息
2.3 多波段数据存储方式
2.3.1 BSQ
2.3.2 BIP
2.3.3 BIL
2.4 常见图像文件存储格式
2.4.1 开放式存储格式
2.4.2 封装式存储格式
练习题
参考文献
第3章 数字图像运算
3.1 数值运算
3.1.1 单波段运算
3.1.2 多波段运算
3.2 集合运算
3.2.1 空间操作
3.2.2 波段操作
3.3 逻辑运算
3.3.1 求反运算
3.3.2 与运算
3.3.3 或运算
3.3.4 异或运算
3.4 数学形态学操作
3.4.1 二值形态学
3.4.2 灰度形态学
练习题
参考文献
第4章 数字图像变换
4.1 主成分分析
4.1.1 基本原理
4.1.2 遥感图像处理中的主成分变换
4.2 最小噪声分离变换
4.2.1 基本原理
4.2.2 遥感图像处理中的最小噪声分离变换
4.3 缨帽变换
4.3.1 基本原理
4.3.2 常见传感器的缨帽变换
4.4 独立成分分析
4.4.1 基本原理
4.4.2 遥感图像处理中的独立成分分析
4.5 傅里叶变换
4.5.1 基本原理
4.5.2 一维离散傅里叶变换
4.5.3 图像傅里叶变换
4.5.4 频率域图像及其物理含义
4.5.5 频率域滤波处理的基本流程
4.5.6 空间域卷积与频率域滤波之间的对应关系
4.5.7 傅里叶变换的局限性与窗口傅里叶变换
4.6 小波变换
4.6.1 基本原理
4.6.2 一维离散小波变换
4.6.3 图像小波变换
4.7 颜色空间变换
4.7.1 RGB颜色空间
4.7.2 CMY/CMYK颜色空间
4.7.3 HSI颜色空间
4.7.4 遥感图像处理中的颜色空间变换
练习题
参考文献
第二部分 遥感数字图像质量改善
第5章 辐射校正
5.1 传感器校正
5.1.1 相对辐射定标
5.1.2 绝对辐射定标
5.1.3 定标参数获取
5.2 大气校正
5.2.1 统计模型
5.2.2 物理模型
5.3 地形校正
5.3.1 余弦校正法
5.3.2 C校正法
5.4 太阳高度角校正
练习题
参考文献
第6章 几何校正
6.1 几何校正原理
6.1.1 坐标变换
6.1.2 重采样
6.2 几何校正步骤
6.3 几何校正类型
6.3.1 图像到图像的几何校正
6.3.2 图像到地图的几何校正
6.3.3 具有地理位置信息的几何校正
6.3.4 正射校正
6.4 图像自动匹配
6.4.1 图像匹配要素
6.4.2 图像匹配性能
6.4.3 图像匹配方法
6.5 投影转换
练习题
参考文献
第7章 图像去噪声
7.1 常见噪声类型及其识别
7.1.1 随机噪声模型
7.1.2 随机噪声类型识别
7.1.3 周期噪声及其识别
7.2 空间域去噪声
7.2.1 均值滤波
7.2.2 中值滤波
7.2.3 边缘保持平滑滤波
7.2.4 数学形态学去噪声
7.3 变换域去噪声
7.3.1 傅里叶变换
7.3.2 小波变换
7.3.3 其他变换
练习题
参考文献
第8章 图像增强
8.1 空间域图像增强
8.1.1 点运算
8.1.2 邻域运算
8.1.3 灰度形态学梯度运算
8.2 变换域图像增强
8.2.1 傅里叶变换
8.2.2 小波变换
8.2.3 颜色空间变换
8.2.4 其他变换
8.3 彩色增强处理
8.4 图像融合
8.4.1 空间域代数运算
8.4.2 变换域替代法
练习题
参考文献
第三部分 遥感数字图像信息提取与制图表达
第9章 感兴趣目标及对象提取
9.1 图像分割
9.1.1 阈值法
9.1.2 基于边界的分割
9.1.3 基于区域的分割
9.1.4 形态学分水岭分割
9.2 二值图像处理
9.2.1 基本概念
9.2.2 空洞点填补和碎块消除
9.3 对象提取
9.3.1 贴标签
9.3.2 边界提取
练习题
参考文献
第10章 特征提取与选择
10.1 光谱特征提取
10.2 空间特征