高级遥感教程 这些教程由纽约州立大学环境科学与林业学院的Ge (Jeff) Pu 和 Lindi Quackenbush 博士开发， 作为高级遥感课程的一部分。开发这些教程的资金由AmericaView提供。

NASA 应用遥感培训 (ARSET) NASA ARSET为灾害监测和其他遥感主题提供网络研讨会，其中许多使用地球引擎。 华盛顿大学 此页面具有出色的集科开发的入门教程的 凯瑟琳·库恩和吉利安Deines为电子科学研究所的Geohackweek 2017年在华盛顿大学。 哥伦比亚大学 以下培训由Pietro Ceccato开发， 以支持哥伦比亚大学国际气候与社会研究所开展的公共卫生培训。

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Unet-of-remote-sensing-image 针对高分辨率遥感卫星进行地物识别，主要有15类的地物类型，包括各种农作物，工业用地，河流，水源，建筑物等。利用Unet结构进行语义分割，得到各个地物类型的场景分割图像，Unet结构和官方论文不太一样，自己根据理解进行了一些微调，改变了输出通道的数量，和上采样层后通道数量，每个巻积层后面加了batchNromalize层，正确率有一定的提高，最后finetune的15类分割准确率达到82%。 数据集：主要采用的landsat多通道图像，根据美国官方网站提供的地物标签制作卫星图像的groundTruth,得到23000多张训练图像，每张224×224 美国卫星数据官网： 代码：基于Unet的网络结构，参考keras代码修改为tensorflow版本，其中process.py是制作训练数据用的，将一张7000×8000的大卫星图片根据经纬

WHU-RS19是从谷歌卫星影像上获取19类遥感影像，可用于场景分类和检索。 相关工作： -G.-S. Xia, W. Yang, J. Delon, Y. Gousseau. H. Maitre, H. Sun, "Structural high-resolution satellite image indexing". Symposium: 100 Years ISPRS - Advancing Remote Sensing Science: Vienna, Austria, 2010

6S大气校正的中文版，方便大家阅读和学习。 这是6S辐射转移(RT)码(以下也称为6SV)矢量版本的手册，能够考虑辐射极化。该手册是之前的标量6S手册的修改版本。为了方便用户使用，本手册的格式和风格尽可能地与以前的版本保持一致。 6S -第二模拟太阳光谱中的卫星信号-是一个基本的RT代码，用于MODIS(中分辨率成像光谱辐射计)大气校正算法中查找表的计算。它能够精确地模拟卫星和飞机的观测，考虑到高空目标，模拟真实的分子/气溶胶/混合大气，利用朗伯特/各向异性地面表面，计算气体吸收。它是在科学遥感社区中使用最广泛、经过严格验证和大量文档记录的RT代码之一。 代码状态的最新更新(日期为2005年5月)包括其矢量版本6SV1.0B的公开发布。矢量法作为标量法的前身，是基于逐次散射近似的方法。通过计算表征辐射强度的斯托克斯矢量的四个分量以及垂直偏振、平行偏振和椭圆偏振来讨论偏振效应。通过改变计算角度和层数，可以改变RT计算的精度。默认情况下,6 sv1。0B使用“标准精度”条件，为用户提供大约0.4-0的相对平均精度。6%，与标准基准和其他RT代码相比。

本书是按照高光谱信息的获取、处理和应用为线索组织编写的。