遥感技术

当前话题为您枚举了最新的 遥感技术。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

应用多元统计技术和遥感工具预测土壤盐分
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。
遥感图像处理技术增强与去噪原理及matlab实现
详细介绍了遥感图像处理中的增强和去噪原理,以及如何在matlab中实现这些操作。通过提供代码和实例帮助读者快速掌握技术。
遥感图像配准 MATLAB 代码
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()
世界地图遥感影像分析
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。
天宫二号遥感数据详解
天宫二号数据的详细说明,包括中心波段及其单位。
Python实现遥感地理数据自动化
利用Python进行遥感地理数据自动化处理和分析。
基于 SIFT 算法的遥感图像配准
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Matlab读取和展示遥感dat图像
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。
国内外遥感影像分类研究综述
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。
中科院遥感所GIS真题解析
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。( )