遥感数据

天宫二号数据的详细说明，包括中心波段及其单位。

利用Python进行遥感地理数据自动化处理和分析。

基于 SIFT 和 SURF 特征提取和匹配 使用 RANSAC 剔除误匹配 SIFT 代码基于 Lowe 源码 SURF 使用 MATLAB 内置函数 detectSURFFeatures()

将您关注的shp格式区域与世界地图遥感栅格影像进行叠加，能够实现更精细化的数据分析和研究。

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。

此 MATLAB 教程提供基于 SIFT 算法的遥感图像配准代码，可用于图像配准，提高图像质量和分析精度。代码包含主函数和调用函数，支持 MATLAB 2019b 版本运行。只需按照指定步骤操作即可获得图像配准结果。

使用multibandread函数来读取dat文件，可以显示单波段图像，也可以按照波段显示多波段图像。具体的方法已经在前文中详细解释过，multibandread函数的参数可以根据hdr文件进行配置。

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。

2003年 中科院遥感所 硕士研究生入学考试 GIS真题解析 一、名词解释 (每题3分，共15分) 地理信息系统 空间信息网格 空间数据挖掘 数据互操作性 空间索引 二、填空题 (每空答对得2分，不答或答错不扣分，共40分) 地理信息系统萌芽于 ( ) 年代。 我国的地理信息系统工作起始于 ( ) 年代，其标志是 ( )。 ( ) 和 ( ) 是地理空间分析的三大要素。 地理信息系统中的数据转换主要包括 ( ) 和 ( )。 地理信息系统的空间分析分为 ( )、( ) 和 ( ) 三个层次。 空间关系通常分为 ( )、( ) 和 ( ) 三类。 手扶跟踪数字化的精度受 ( )、( ) 和 ( ) 三种条件的影响。空间信息查询方式主要有 ( )、( ) 和 ( ) 三种方式。 三、判断题 (请根据判断在每题的括弧中写入“对”或“错”，每一题答对得4分，答错不扣分，共20分) 若某一弧段的左、右多边形分别为A和B，则A、B两个多边形相邻。( ) 若弧段A和多边形P无交点，则A和P是分离关系。( )

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析结合了遥感数据的反射带和光谱盐度指数，显示出第一主成分与可见域的光谱带和盐度指数相关性最高，第二主成分与近红外和短波红外的光谱指数紧密相关。总体而言，电导率EC与第二主成分（PC2）呈高度负相关（R2 = -0.72），而与第一主成分（PC1）的相关性较弱。