遥感分析

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。

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()

天宫二号数据的详细说明，包括中心波段及其单位。

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。

基于对洞中拉地区遥感影像线性构造特征的提取和解译，通过定量统计分析方法评估各种潜在的线性成矿地质条件。研究包括线性体强度和密度分析、线性体方位-频数分析，以及线-环构造空间相关性分析，以提高地质数据的有效性。利用GIS空间分析进行分层提取和叠加综合分析，建立了准定量的关系模式。依据已知矿床的控矿特征和赋矿构造，开发了该区铅锌多金属矿遥感综合信息找矿模式，为区域找矿工作提供指导。

稀土矿开发对环境的影响日趋严重。以定南县的离子吸附型稀土矿为例，利用资源一号02C数据对研究区的矿山环境现状进行了系统的统计分析。基于纹理信息与光谱信息相结合的分类方法，对TM数据进行了详细的信息提取。分析结果表明，该分类方法的总体精度达到了90.33%。基于此方法，研究团队对1990～2010年期间研究区矿山环境的变化进行了动态监测与深入分析。

利用Python进行遥感地理数据自动化处理和分析。

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。