随着卫星遥感、无人机、物联网等技术的发展，地球时空大数据不断累积，如何从地球大数据中高效挖掘知识、模式及规则，成为地球系统科学研究的难点及重点。常规统计及机器学习方法存在诸多局限，本书将深度学习纳入地学系统科学问题框架，从地球及遥感科学的背景及视角系统阐述深度学习的基本原理，并提供了典型的应用实例。通过阅读本书，期待读者在面对影响因素繁杂的地学领域的过程演化、地表参数反演、地物对象识别等实际问题时，能够化繁为简，找到合适的原理及解决方法。《BR》　　全书共分三部分，即基础篇、方法篇及遥感地学分析篇：基础篇是机器学习及深度学习的基础；方法篇则系统描述了深度学习的方法及特点；遥感地学分析篇概括了深度学习在遥感地学分析系统的建模架构与典型的应用。

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