北京
高光谱遥感技术既能测谱又能成像，是对地观测的重大技术突破之一，也是对全球经济产生重大影响的颠覆性技术。独特的“图谱合一”特性和光谱分辨率高的优势，使其具有广阔的应用前景和重要的战略意义。然而，受影像噪声大、光谱波段多、空间分辨率低、光谱变异明显、标记样本有限等因素制约，海量高维高光谱数据处理难度较大且实际应用效果欠佳。
本书主要分为三个板块，依次阐述了高光谱遥感图像数据质量提升、高光谱遥感图像处理算法、高光谱遥感图像典型应用。
第1章介绍了高光谱遥感的起源、主要数据源、主要处理流程和主要应用场景；
第2章介绍了高光谱遥感图像预处理方法；
第3章介绍了多源遥感影像融合方法及其在国产卫星数据上的典型应用；
第4章介绍了高光谱遥感图像数据降维；
第5章介绍了高光谱遥感图像分类；
第6章介绍了高光谱遥感图像异常检测；
第7章介绍了高光谱遥感图像解混；
第8章介绍了高光谱遥感图像变化分析；
第9章介绍了高光谱遥感图像在红树林精细制图中的应用；
第10章介绍了高光谱遥感图像在城市水质精细调查中的应用；
第11章介绍了高光谱遥感图像在海岸带资源精细调查中的应用；
第12章介绍了高光谱遥感图像在农作物精细分类制图中的应用。
高光谱遥感技术发展迅速，在生态环境、水质监测、国土调查、农林业、城市信息提取等领域的前沿技术方法有待进一步深入和拓展。作者期望本书的问世，使广大读者对高光谱遥感图像处理方法与实际应用有新的了解。同时，也希望本书的出版能起到抛砖引玉的作用，引发广大学者对这一领域新的关注和兴趣，推动高光谱遥感技术进一步发展。
孙伟伟等同志编著的《高光谱遥感图像处理方法与应用》， 围绕上述问题进行了较为系统的梳理。该书从高光谱遥感的发展历程、主要数据源和基本处理流程入手，介绍了图像预处理、影像融合、影像数据降维、图像分类、异常检测、图像解混和变化分析等关键内容，并结合红树林精细制图、城市水质精细调查、海岸带资源精细调查和农作物精细分类制图等案例，展示了高光谱遥感图像处理从基础方法到实际应用的基本链条。该书中既有对算法原理的阐释，也有基于国产卫星数据和典型应用场景的案例分析，有助于读者理解高光谱遥感图像处理的技术体系和应用路径。
教材和专著是学科积累、知识传承和人才培养的重要载体。高光谱遥感涉及遥感物理、光谱成像、图像处理、模式识别、人工智能和资源环境应用等多个方向，是一门交叉性很强的学科。对于青年学生而言，学习高光谱遥感不仅要掌握方法和工具，更要理解数据特点、物理基础和应用约束；对于科研人员和工程技术人员而言，需要在真实场景中检验方法的有效性和适用性。该书在理论、方法和案例之间建立了较好的联系，有助于读者形成对高光谱遥感图像处理方法与应用体系的整体认识。
相信该书可为遥感科学与技术、测绘科学与技术、地理信息科学等相关专业教学提供有益参考，也可为自然资源、生态环境、海岸带监测等领域的科研与技术人员提供借鉴。希望更多青年学子通过该书了解高光谱遥感，进入这一前沿方向，并在服务国家重大需求的实践中推动我国遥感科学与技术不断发展。
童庆禧
中国科学院院士
2026年6月
（节选自本书“序”）
本文摘编自《高光谱遥感图像处理方法与应用》一书，有删减，标题为编者所加。
《高光谱遥感图像处理方法与应用》
ISBN 978-7-03-082796-8
孙伟伟 彭江涛 钟燕飞 贾 森 主编
责任编辑：洪 弘 李佳琴 曾佳佳
审图号：GS京（ 2026）0727号
高光谱遥感技术既能测谱又能成像，是对地观测的重大技术突破之一。独特的“图谱合一”特性和光谱分辨率高的优势，使其具有广阔的应用前景。本书回顾总结了高光谱遥感图像处理方法及其在自然资源精细调查与制图等方面的典型应用。全书共分为三个部分：第一部分（第1～3章）是数据处理部分，介绍了高光谱遥感的发展历程、数据源、影像预处理、影像融合等；第二部分（第4～8章）是算法部分，依次介绍了影像数据降维、分类、异常检测、解混、变化分析；第三部分（第9～12章）是应用部分，介绍了高光谱遥感图像在红树林精细制图、城市水质精细调查、海岸带资源精细调查、农作物精细分类制图等方面的应用。
本书可供遥感科学与技术、测绘科学与技术、图像处理等相关学科的研究生和高年级本科生使用，也可供相关研究人员和教师学习参考。
（本文编辑：洪弘）
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