遥感影像多尺度分类是目前遥感影像处理与解译研究的热点之一。本书以遥感影像像素-对象-场景分类为主线，基于人工智能方法，开展像素级分类、面向对象分类和场景级分类研究，建立了多种遥感影像多尺度分类和解译方法。这些研究旨在提高遥感影像智能分类精度和异常值探测性能，推动遥感影像分类技术的应用与发展，兼具理论和实践的双重意义。
本书可供测绘地理信息、遥感和资源环境等专业本科生和硕士、博士研究生教学和科研使用，还可作为高等院校教师、科研工作者的参考书。
龚循强，江西进贤人，西南交通大学与德国柏林工业大学联合培养博士，副教授，硕士生导师，现任自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室综合办公室主任，中国测绘学会智能化测绘工作委员会委员，中国图象图形学学会遥感图像专业委员会委员，《时空信息学报》青年编委，国家自然科学基金通讯评审专家，全国研究生教育评估监测专家库专家，主要从事遥感影像智能处理的教学与科研工作。 主持国家自然科学基金等研究项目20余项，发表论文50余篇（其中第一作者 SCI/EI 论文15篇），论文入选首届中国知网高被引、高下载、高PCSI论文。出版学术专著1部，申请国家发明专利5项，获批软件著作权3项。获国家测绘科学技术二等奖1项，国家地理信息科技进步二等奖1项，江西省科技进步三等奖1项，抚州市科技创新一等奖1项。
