世界地图遥感影像分析

从上世纪70年代开始，国内外遥感影像分类研究逐渐成为学术界关注的焦点。早期主要采用统计模式识别方法，如1980年的最大似然法和1983年的光谱特征分类，主要用于获取森林资源信息。随着技术进步，预处理、多源信息融合、人工智能理论以及分类后处理等新方法应运而生，以提高分类精度。近年来，人工神经网络模型作为综合数据分类方法受到广泛关注。

水下影像是探索海底世界的重要技术工具，记录了水下天气、珊瑚礁、生物、植物、考古遗迹和鱼类等多样化的生态景象。这些影像在水下采矿探测、水下机器人、水下考古和天气预报等领域具有重要应用价值。尽管光照、雾霾、散射和吸收等问题影响了水下图像质量，但技术进步不断推动着水下成像在海洋工程、海洋生物学和海洋科学中的应用。

利用seaborn、jupyter notebook、numpy、pandas和matplotlib进行遥感影像中植被指数NDVI、GCI、GNDVI和NGRDI的数据分析与统计。

杜培军在总结国内外空间数据挖掘与遥感影像数据挖掘发展态势的基础上，分析了当前遥感影像库中数据挖掘存在的问题和不足，并提出了改进建议。

该存储库中的Matlab图像去阴影代码PyFmask，尽管目前处于试验阶段，但仍然是一个非常值得开发的工具。我们鼓励您尝试使用，并期待您的反馈和建议，这将有助于我们进一步改进该库。快速入门的方法包括下载存储库并将其本地化到当前工作目录，然后运行示例脚本Landsat8Scene.py。该代码提供了灵活的使用方式，特别适用于处理Landsat卫星图像数据。详细安装步骤请参阅存储库的README文档。

FSL MRI脑影像分析指南 本指南概述使用FSL软件包进行MRI脑影像分析的流程及常用工具： 1. 安装与学习资源: FSL官方网站提供详细的安装教程。 FSL Course是深入学习FSL的优秀资源。 2. 预处理: 颅骨剥离 (BET): 去除头骨及非脑组织。 感兴趣区域选取 (FSLROI): 提取目标脑区。 3. 图像分割: FAST: 基于模型的快速组织分割，包含偏置场校正功能。 Partial Volume Segmentation: 处理组织边界模糊问题，提高分割精度。 4. 结果统计与分析: FSLSTATS: 提取分割结果的统计指标(如体积、平均强度等)。 FIRST: 皮层下结构(如海马、丘脑)的自动分割与统计分析。 Vertex Analysis: 基于表面的皮层形态学分析。 Volumetric Analysis: 基于体素的脑区体积分析。 5. 信息汇总: 整合分析结果，撰写研究报告。

SAR图像变更检测使用的常见算法包括PCA算法、MAD算法和IMAD算法。数据集内含，附有PCA算法、MAD算法和IMAD算法处理的指标分析（如均值、方差、Kappa指数、检错率、漏检率等）。经实测验证有效。

随着遥感技术的发展，影像预处理显得尤为重要。探讨了高斯滤波器与中值滤波器在MATLAB开发中的应用，以提高遥感影像处理的效率与准确性。

PSPM，全称为Parallel SPM，是基于SPM的开源并行实现，主要用于处理和分析功能磁共振成像（fMRI）、结构磁共振成像（sMRI）等数据。与传统SPM相比，PSPM通过MPI实现分布式和并行计算，显著提升了处理速度和效率。MPI允许在多处理器或跨网络的多台计算机上运行并行程序，有效分解和执行任务。在神经影像分析中，PSPM并行化处理图像校准、配准、标准化等预处理步骤，支持简单的统计分析并行化，如方差分析或t检验。PSPM2-2.0.2-beta版本在测试阶段，包含新功能、性能优化和bug修复，提升用户体验和分析效率。其开源性质促进了社区的协作和创新，推动了神经影像分析技术的发展。