遥感图像

当前话题为您枚举了最新的 遥感图像。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。

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()
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。
基于神经网络的遥感图像分类和识别
随着技术的进步,神经网络在遥感图像分类和识别中发挥着重要作用。
基于半监督学习的遥感图像分类研究优化
探讨了利用半监督学习方法进行遥感图像分类的研究,重点在于优化分类结果的准确性和效率。研究表明,通过引入半监督学习策略,可以显著提升遥感图像分类的性能,适用于各种实际应用场景。
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。
PythonFmask算法在遥感图像中实现云分类的Matlab影像去阴影代码
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。
遥感图像数据挖掘软件原型系统的创新设计与实施(2005年)
详细介绍了一款遥感图像数据挖掘软件原型系统的创新设计与实施过程。该系统通过自动化和智能化的方法,从多光谱遥感图像中提取有价值的信息和知识。文章首先阐述了遥感图像数据挖掘的理论基础及其在遥感图像分析中的重要性。系统采用了VC6.0编程环境和Access数据库管理系统,结合概念格关联规则挖掘算法,实现了对图像纹理、空间分布和光谱特征的智能化挖掘。除了功能模块的设计,还特别强调了系统界面设计的直观性和用户友好性。该研究得到了测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金资助。
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。
基于二叉树和优化截断的遥感图像压缩算法MATLAB代码
这篇文章的MATLAB源代码由作者编写,已发表在《数字信号处理》期刊上。遥感图像数据量巨大,因此需要使用低复杂度算法在空间设备上进行压缩。二叉树编码与自适应扫描顺序(BTCA)是一种有效的压缩算法。然而,对于大规模的遥感图像,BTCA需要大量内存,并且不能提供随机访问功能。提出了一种新的基于BTCA的编码方法,通过精心选择每个块的截断点来优化速率失真比,从而实现更高的压缩比、更低的内存需求和良好的随机访问性能。该方法简单快速,特别适合于空间设备应用。实验结果表明,该方法显著提高了PSNR、SSIM和VIF指标,并改善了主观视觉体验。