Este livro apresenta a deteção remota hiperespectral como uma tecnologia de imagem transformadora, captando detalhes intrincados em várias bandas espectrais. Originário de uma tese de doutoramento, o livro faz a ponte entre a exploração académica e as aplicações práticas na classificação de imagens hiperespectrais. É pioneiro em novas metodologias que utilizam a aprendizagem profunda e a aprendizagem automática, apresentando o Deep Adversarial Learning Framework para uma maior precisão. O texto explora abordagens inovadoras que utilizam análise de componentes principais, decomposição de modo empírico e máquinas de vetor de suporte. Um método de classificação semi-supervisionado inspirado em Cycle-GANs também é apresentado. O livro tem como objetivo oferecer uma compreensão abrangente da imagiologia hiperespectral, das suas metodologias e implicações práticas, servindo como um recurso valioso para estudantes, investigadores e profissionais da área.