1-  نیاز روزافزون به تحلیل تصاویر سنجش از دور با روشهای پیشرفته
تصاویر ماهوارهای و سنجش از دور در حوزههای مدیریت منابع طبیعی، کشاورزی، امنیت ملی، مدیریت بلایا و شهرسازی کاربرد گستردهای دارند.
یادگیری عمیق (Deep Learning) بهعنوان روش برتر در پردازش این تصاویر شناخته شده است، اما منابع جامع به زبان فارسی محدود هستند.
ترجمه این کتاب خلأ آموزشی در این حوزه را پر میکند.
2-  به روز بودن محتوا و پوشش تکنیکهای پیشرفته
این کتاب به جای روشهای سنتی، بر آخرین فناوریهای یادگیری عمیق (مانند Transformers، GANs، مدلهای Attention-Based و یادگیری نیمه نظارتی) تمرکز دارد.
ترجمه آن به فارسی، دسترسی جامعه علمی و صنعتی ایران به دانش روز دنیا را تسهیل میکند.
4- کاربردی بودن و قابلیت پیادهسازی عملی
کتاب شامل کدهای نمونه، پیادهسازی مدلها (معمولاً با Python/TensorFlow/PyTorch) و مثالهای واقعی است.
ترجمه آن به مهندسان و برنامه نویسان کمک میکند تا بدون نیاز به منابع خارجی، پروژههای خود را توسعه دهند.
5-  تقویت پژوهشهای دانشگاهی و پایاننامه ها
دانشجویان مقاطع کارشناسی ارشد و دکتری در رشته های سنجش از دور، هوش مصنوعی، ژئوماتیک و فناوری اطلاعات نیازمند منابع معتبر برای پایان نامه ها و مقالات علمی هستند.
این کتاب بهعنوان یک مرجع معتبر بینالمللی، پایه محکمی برای تحقیقات آنها فراهم میکند.
6- حمایت از توسعه فناوریهای بومی
با توجه به تحریمها و محدودیتهای دسترسی به نرم افزارها و دادههای خارجی، ترجمه چنین کتابهایی به توسعه راهکارهای داخلی در پردازش تصاویر ماهوارهای کمک میکند.
سازمانهای دولتی و نظامی (مانند سازمان فضایی، وزارت دفاع، سازمان نقشه برداری) میتوانند از محتوای آن برای پروژههای استراتژیک استفاده کنند.
7- بازار هدف گسترده و تقاضای بالا
مخاطبان این کتاب شامل:
دانشگاهها (اساتید، پژوهشگران، دانشجویان)
شرکتهای فناوری (فعال در حوزه RS، GIS، هوش مصنوعی)
نهادهای دولتی (سازمان فضایی، محیط زیست، شهرداریها)
این تنوع مخاطب، توجیه اقتصادی برای ترجمه و انتشار کتاب ایجاد میکند.
8- عدم وجود جایگزین مناسب به زبان فارسی
اکثر کتابهای موجود در این حوزه قدیمی، ترجمه نشده یا صرفاً تئوری هستند.
این کتاب با ترکیب تئوری + کد عملی + مطالعات موردی، یک انتخاب بیبدیل برای ترجمه است.

فصل اول، شبکه عمیق چندمقیاسی بازگشتی برای حذف نویز از تصاویر رادار  با دیافراگم مصنوعی

فصل دوم، استخراج جاده از تصاویر سنجش‌ازدور با دقت بالا حاصل از DenseUNet

فصل سوم، شبکه عصبی عمیق مبتنی بر طرح لیفتینگ  برای طبقه‌بندی صحنه‌های سنجش‌ازدور

فصل چهارم، شبکه‌ای برای طبقه‌بندی تصاویر سنجش‌ازدور و بافتی بر مبنای یادگیری عمیق که با کدگذاری دودویی و فاصله سینکهورن ترکیب شده است.

فصل پنجم، شبکه سه‌تایی دوطرفه عمیق برای تطبیق متن با تصاویر سنجش‌ازدور

فصل ششم، تشخیص خودکار آب از تصاویر سنجش‌ازدور با قدرت تفکیک مکانی بالا با استفاده از شبکه‌های عصبی کانولوشنی چندبعدی با اتصالات فشرده

فصل هفتم، یک روش پس‌پردازش انتها به انتها و محلی برای اصلاح نتایج طبقه‌بندی تصاویر سنجش‌ازدور با وضوح بال

فصل هشتم، تشخیص وسایل نقلیه و کشتی‌ها در تصاویر ماهواره‌ای: مطالعه‌ای مقایسه‌ای بر مدل‌های تک‌شات تشخیص شیء

فصل نهم، برچسب‌زنی معنایی در مجموعه‌داده‌های سنجش‌ازدور با استفاده از شبکه‌ی کانولوشنال جهانی بهبودیافته مبتنی بر ادغام ویژگی‌ها با نمایش‌های با وضوح بالا و کانولوشن آتروس عمقی

فصل پنجم، تشخیص اشیاء کوچک در تصاویر سنجش‌ازدور با استفاده از شبکه‌های GAN بهبودیافته با لبه و شبکه‌های تشخیص اشیاء به‌صورت انتها به انته

فصل دهم، تطبیق حوزه باز برای طبقه‌بندی بین صحنه‌ای مبتنی بر یادگیری تقابلی و رتبه‌بندی پارتو

فصل یازدهم، یادگیری عمیق با داده‌های باز برای نقشه‌برداری جاده‌های بیابانی

فصل دوازدهم، یادگیری استخراج مرز ساختمان از حاشیه‌نویسی‌های ناهم‌تراز با استفاده از انتخاب‌گر نزدیک‌ترین ویژگی

فصل سیزدهم، یک شبکه باقیمانده طیفی-مکانی با عملکرد بالا برای طبقه‌بندی تصاویر ابرطیفی با داده‌های آموزشی کم

فصل چهاردهم، شبکه تشخیص بیماری درختان انگور بر اساس تصاویر چندطیفی و نقشه عمق

فصل پانزدهم، روش تشخیص آتش‌سوزی جنگل با استفاده از DenseNet و افزایش داده‌‌ها مبتنی بر CycleGAN  در تصاویر دوربین‌های راه‌دور

فصل شانزدهم، توسعه یک چارچوب تحلیل خودکار دید برای خط‌کشی‌های جاده‌ای مبتنی بر رویکرد یادگیری عمیق

فصل پنجم، نگاشت هوشمند جنگل‌های شهری از تصاویر سنجش‌ازدور با وضوح بالا با استفاده از شبکه ترکیبی U-Net-DenseNet مبتنی بر شیء

فصل هفدهم، تشخیص آسیب‌های ساختمانی پس از بلایا با استفاده از تصاویر ماهواره‌ای و شبکه‌های مولد تخاصمی تشخیص ناهنجاری بدون نظارت و قابل انتقال

فصل هجدهم، مهندسی ویژگی تصاویر هوایی با استفاده از شبکه‌های مولد تخاصمی دوطرفه: مطالعه موردی منطقه رودخانه پلیکا، لهستان