《多源空谱遥感图像融合的表示学习方法》从多维信号表示与先验建模的角度出发，介绍了多维信号稀疏表示、低秩分析和张量表示等理论和方法，及其在空谱遥感图像的融合应用。《多源空谱遥感图像融合的表示学习方法》分两部分，共11章。第一部分论述多维信号表示与建模基础，第1章简述从稀疏低秩分析到深度学习，第2章介绍稀疏表示与压缩感知，第3章介绍稀疏信号恢复与优化，第4章介绍多维信号矩阵低秩恢复理论与应用，第5章介绍多维信号张量表示与分析。第二部分介绍基于表示建模的空谱遥感图像融合应用，讨论一类空谱遥感图像融合问题，包括全色与多光谱图像融合、多光谱与高光谱图像融合、双路空谱数据计算融合成像等。其中，第6章给出了空谱遥感图像融合问题与研究进展，第7章主要介绍稀疏融合方法，第8章主要介绍低秩融合方法，第9章主要介绍张量融合方法，第10章介绍张量框架高光谱计算融合成像模型与方法，第11章介绍深度学习融合方法。