本书从自然语言图像中面临的图像增强与修复、自然图像语义分割算法展开，深入理解自然图像。接着，进行机器学习算法、深度学习算法的建模实现遥感图像的语义分割问题。最后，通过算法，实现下游任务（比如精准农业中的分类问题和多源信息融合问题）。本书重点从以下三个部分着重展开，并且分别用章节的形式呈现。第一部分：机器学习相关算法研究与介绍，包括了机器学习、稀疏优化以及深度学习建模。从机器学习基础、贝叶斯概率建模、非线性滤波、稀疏表优化、非线性滤波和稀疏优化、非参数贝叶斯、融合对抗网络等，解决图像增强、图像去噪、图像重构、多尺度融合以及深度学习网络构建的问题。第二部分：深度学习网络与遥感图像分析，包括了创造性提出的HRCNet、EfficientFormer、CCTNet、HYPER-LGNet等网络结构，解决多尺度融合、轻量化、边界模糊、细粒度分类、高光谱特征提取以及超参数优化等问题。第三部分：部分应用场景介绍，比如精准农业。从特征提取、状态表示、图像降噪、多源信息融合的角度出发，解决遥感图像分类、分割，以及作物病害监测的问题。

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