本书聚焦卫星视频动态灾变检测这一前沿研究方向，系统构建了相关技术原理与方法体系。围绕灾害过程的时序表征与变化感知问题，重点阐述了基于自监督学习的关键帧提取方法、融合深度学习的灾变范围自适应分割技术以及地物级语义变化检测等核心创新成果，完整呈现了从理论模型构建、算法设计到实验验证的研究链条。书中结合印度尼西亚海啸等典型灾害案例，展示了卫星视频数据在灾害动态监测、过程分析与精准评估中的应用潜力与技术优势。
本书可为测绘工程、遥感科学与技术、防灾减灾工程等相关领域的科研人员与研究生提供系统参考与方法借鉴。
乔慧娇，太原理工大学地球科学与测绘工程学院讲师、硕士生导师。主要从事测绘科学与技术领域的教学与科研工作，研究方向为遥感图像处理、机器学习、深度学习及其应用。在相关领域发表多篇学术论文，并主持国家自然科学基金青年科学基金项目及山西省基础研究计划青年科学研究项目各一项。
