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  1. 不同融合算法对ETM＋遥感影像分类精度的影响分析

  2. 摘 要 ： 以福州市南台岛的E T M+ 遥感影像为基础数据，利用ERDAS Imagine8.7 、ENVI 4.0等遥感影像处理软件 ， 运用主成分法( PCA )、乘积法(MLT)Brovey 变换和 H I S 变换融合算法对 E T M+ 遥感影像全色波段( 第 8 波段) 与多光谱波段( 第 1 —5 、 7波段) 进行融合试验； 从融合影像的光谱保真度、 高频空间信息融人度等角度对融合后 的影像进行比较分析； 对各种融合后影像进行非监督分类， 并评价各种分类结果进行精度， 为用户

  3. 所属分类：其它

  1. 多时相影像动态检测的方法和步骤

  2. 遥感方向的重要技术——动态监测； 从几何校正到影像融合，然后目视解译等等； 主成分分析法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-09-16
    • 文件大小：27648
    • 提供者：lvqifei

  1. 基于小波的遥感影像融合

  2. 基于小波的遥感影像融合类，利用C++和GDAL库编写； 立面含有小波影像融合的详细C++实现过程； .h和.cpp文件，一个完整的类。 希望对您有帮助； 公开我写的代码，大家相互交流，共同进步。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-12-27
    • 文件大小：6144
    • 提供者：xiazaiyounn

  1. MapGIS_K9培训PPT.rar

  2. mapgisK9是mapgis的新产品 常用功能跟6.7差不多 只是进行了一些改进与MapGIS 6.7相比，MapGIS K9大大提高了海量数据的浏览和查询速度，还可满足用户长时间并发访问的要求，可以根据已有数据回溯过去某一时刻的情况或预测将来某一时刻的情况，以满足历史回溯和衍变、地籍变更、环境变化、灾难预警等应用的需要。MapGIS K9可对地下三维地质模型、地上三维景观模型、地表三维地形模型等进行快速建立和一体化管理，并可对三维数据进行综合可视化和融合分析。 　　MapGIS K9还具有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-05-17
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：u010730473

  1. 遥感技术作业

  2. 课程论文事项 一、所写题材范围 1、介绍常用的遥感图像分类的原理，并分别给出如下两个波段（I1和I2）图像的监督分类（分类算法及训练区自行选择，分类算法任选一种）和非监督分类（分类算法任选一种）的结果。 I1=[1 2 3 4 2 n 4 5 3 2 1 0] I2=[4 3 2 1 3 2 1 0 1 2 3 n] n: 学号的后两位，如学号后两位02，则n=2；学号后两位21， 则n=21。 2、介绍几种常用的多光谱图像和全色图像融合的算法。 假设 多光谱图像有两个波段I1、 I2（其中I

  3. 所属分类：其它

  1. 基于IHS变换的遥感影像融合方法研究

  2. 基于IHS变换的遥感影像融合方法研究，张建平，王崇倡，为了解决全色影像具有较高的空间分辨率但缺乏光谱信息；多光谱影像光谱分辨率高，光谱信息丰富，但其空间分辨率低的技术问题。本

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-27
    • 文件大小：440320
    • 提供者：weixin_38529436

  1. 军事地质体遥感智能解译技术.pdf

  2. 开展军事地质体遥感智能解译技术研究，对保障打赢未来信息化战争、军民融合发展及军事遥感地质学相关学科发展和人才培养等具有重要意义，也是现代军事学和地质遥感学研究的国际前沿和热点。《军事地质体遥感智能解译技术》系统阐述军事地质体遥感智能解译的基本概念、模型方法和应用技术。首先叙述军事地质体的概念和内涵，相关遥感数据获取进展，军事地质体遥感智能解译的研究现状、发展趋势及难点和挑战，军事地质体遥感智能解译需求分析；然后介绍军事地质体影像块数据集构建方法和过程及军事地质体遥感智能解译所采用的特征提取、传统

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：75497472
    • 提供者：yjxfg_future

  1. 场景耦合的空对地多任务遥感影像智能检测算法

  2. 在空对地遥感检测中，目标所占视场比例小、视角单一、易受背景干扰且视场高度变化大，这给传统深度学习检测算法带来了挑战。针对该问题，提出一种场景耦合的多任务目标检测算法。首先，设计了一种新的场景耦合目标检测网络结构，将场景分类特征图和目标检测特征图在同一尺度上进行镜像融合，丰富了网络特征描述的细粒度；其次，设计了差异化激活模块，实现特征通道的重要性筛选；然后，推导了多任务耦合的网络优化函数，实现了目标检测损失和场景分类损失的同步优化；最后，建立了空对地目标检测多任务数据集，对所提方法的有效性进行验证

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：weixin_38526225

  1. 结合均值漂移分割与全卷积神经网络的高分辨遥感影像分类

  2. 针对目前遥感影像分类应用中常用的浅层机器学习算法无法满足当前海量遥感影像数据环境下分类精度的问题, 提出了一种将全卷积神经网络应用于遥感影像分类的方法；为了减少影像特征图在池化过程中自身特征的丢失, 增加池化层与反卷积层的融合；为了提高融合的可靠性, 增加尺度变换层；为了获得更精细的边缘分类结果, 考虑像素之间的空间相关性, 采用均值漂移聚类分割获取像素的空间关系, 通过统计聚类区域像素概率的和最大、方差最小的方法确定该区域对象的类别；选取典型地区的影像进行分类实验, 并将所提出的分类方法与全卷

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38721119