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  1. Evaluation of MODIS NDVI and NDWI for vegetation drought

  2. Evaluation of MODIS NDVI and NDWI for vegetation drought

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2011-12-21
    • 文件大小：492544
    • 提供者：realmadrid07

  1. 多种方法下的水体检测程序

  2. 基于C#和gdal的水体检测程序，检测图像为landset TM5，分别运用了NDWI方法、MNDWI方法，多谱间混合方法、提取道路叠加的方法以及将结果二值化和保存最后结果。程序比较容易理解，各模块分的也较为清楚，也支持对程序体进行快速改造。

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2017-03-13
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：u012505618

  1. IDL遥感指数运算

  2. IDL语言进行遥感指数的运算，包括三个指数NDVI,NDWI,MNDWI

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-19
    • 文件大小：2048
    • 提供者：winner_looser

  1. landsat8的idl处理代码

  2. 包括landsat8数据的NDVI、NDWI计算，辐射定标，提取landsat8数据的水域面积。注意改为自己的数据，代码可以摘用，不会用不要喷

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-08-20
    • 文件大小：3072
    • 提供者：qq_36568128

  1. 基于DWT-SVD影像处理的河流骨架线提取

  2. 河流骨架线是一种重要的基础参考数据,有着十分重要的意义。目前,提取河流骨架线的方法常常会出现断裂,植被等非水体信息也没有得到有效的抑制。本文提出利用DWT-SVD对低反差原始影像进行增强处理,提高NDWI和INDVI的特征提取精度,利用INDVI对NDWI进行非水体信息影响抑制和水体信息增益,使得水体信息提取更为准确,利用数学形态学约束河流二值图像,最终提取河流骨架线。实验表明,该方法提取的河流骨架线更符合河流的真实位置与形状,具有更高的准确性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：1007616
    • 提供者：weixin_38638688

  1. 基于Landsat和CBERS数据的城市土地利用变化监测

  2. 基于Landsat和CBERS数据的城市土地利用变化监测 ，刘乐乐，陈国良，选取郑州市1988年TM、2001年ETM+和2007年CBERS遥感数据，采用决策树分类方法，利用NDWI、NDVI分别提取水体和植被信息，依据分类结果进行土�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-01-31
    • 文件大小：788480
    • 提供者：weixin_38517892

  1. NDWI介绍.doc

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-03-09
    • 文件大小：22528
    • 提供者：qq_15874093

  1. 基于影像增强和综合决策的VIRR影像云检测

  2. 为充分利用FY-3-VIRR(风云三号可见光红外扫描辐射计)VIRR各个波段的影像,提高VIRR云检测效果,提出基于像元晴朗置信水平的云检测算法。对VIRR多光谱遥感影像进行图像增强,包括NDVI,RVI,NDWI等,并对水像元进行提取,完成云像元和地物像元的对比增强;对每一种增强图像或者单波段图像中各类像元的分布进行分析,并确定像元的晴朗置信水平;综合决策对像元的晴朗置信水平进行确定,并生成云掩模。两种结果对比表明,本文所述方法云检测结果优于直接利用光谱信息云检测的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-09
    • 文件大小：464896
    • 提供者：weixin_38638309

  1. 吉-源码

  2. 使用Google Earth Engine进行紧急预警的遥感指数 项目目标 该项目旨在展示Google Earth Engine如何帮助紧急响应者和决策者。 通过使用遥感指标检测自然灾害造成的影响区域。 然后，让用户下载结果并将其用于本地数据库的进一步分析中，请使用以下链接查看该应用程序： https://masawdah.users.earthengine.app/view/emergency-managemen

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：147456
    • 提供者：weixin_42146274

  1. 卡-源码

  2. 这是一组用于自动执行快照工作流程的Python代码 c2rcc.py-使用c2rcc工作流程自动处理哨兵3图像 s2Indices.py-自动处理哨兵2图像以生成生物物理参数（LAI，FVC）和不同的索引 索引:: 一个。 植被 NDTI =（（SWIR 1-SWIR 2）/（SWIR 1 + SWIR 2）） NDVIre =（（RE 1-红色）/（RE 1 +红色）） NDVI =（（近红外-红色）/（近红外+红色）） SAVI =（（近红外-红色）/（（近红外+红色+ 0.5）* 1.5）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_42102401