本书共分7章，第1章主要介绍遥感影像与深度学习的基本概念；第2章主要介绍计算机操作与GPU基础知识；第3章主要介绍深度学习的数学基础；第4章主要介绍卷积神经网络基础和基本要素；第5章简要介绍了Python语言的基本语法与使用；第6章详细介绍了PyTorch和TensorFlow两个机器学习框架的搭建方法；第7章按实践操作步骤详细介绍了影像分类LeNet网络的代码实现、影像目标检测Faster R-CNN网络的代码实现与模型训练以及影像目标识别U-Net网络的代码实现与模型训练。

段延松，武汉大学副教授，博导，主要研究方向摄影测量、无人机测绘、相机标定、视觉测量与模式识别等，美国ESRI外籍技术专家、武汉3551光谷人才，承担多项国家863计划、科技支撑计划、十三五重点研发计划以及国防重大专项项目。发表20余篇SCI/EI学术论文，出版学术专著5部，申请国家发明专利10余项，软著30余项，2010年获测绘科技进步一等奖，2015年获测绘科技进步特等奖，2017获国家科技进步二等奖，2020年获教育部科技进步一等奖，2021年获华夏建设科学技术二等奖，2022年获测绘科技进步二等奖、云南省科技进步一等奖、吉林省技术发明一等奖。