基于K均值的遥感图像自动识别分类，胡高翔，韩孜，遥感图像的计算机分类是模式识别技术在遥感技术领域中的具体应用。本文采用了模式识别分类中非监督分类中k均值聚类方法对多维遥�

这是我们交的实验，有关遥感图像的处理的一些编程，原创，有误之处请指教 这是我们交的实验，有关遥感图像的处理的一些编程，原创，有误之处请指教

机器学习模型在遥感图像分类

本程序可以实现遥感图像的辐射校正、辐射归一化(This program can achieve the radiometric calibration of remote sensing images, radiation normalized)

遥感图像处理的基本操作：PCA变换、KT变换、直方图显示、彩色显示等(The basic operation of the remote sensing image processing: PCA transform, KT transform, histogram display, color display)

深度学习是近几年图像识别领域的一门新兴技术，能够自动学习影像深层次特征 从而进行准确的分类决策，为得到更好的高分辨率遥感影像分类结果带来新的契机

针对遥感影像中目标方向、目标大小、拍摄角度及场景的多样性导致飞机目标检测精度不高的问题，提出一种基于残差网络（ResNet）的目标检测新方法。首先采集并且标注遥感图像数据，这些数据包含了晴天、薄雾等多种气候条件下的遥感影像；然后构建图形金字塔和模板金字塔进行多尺度检测，并且加入残差网络的全卷积网络结构中不同层的上下文特征信息；最后通过拟合回归进行端到端的训练，得出鲁棒性强，精度高的目标检测网络模型。实验结果表明，该网络模型对于较复杂背景等干扰有较强的鲁棒性，检测精度高达89.5%。

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介绍了TIFF格式的图像格式,GeoTIFF中GeoKey的存储结构和GeoTIFF支持的3种坐标空间,并引出了六大GeoTag(地理标志域),描述了它们的具体含义和相互关系.介绍了坐 标转换和地理编码.最后阐述了GeoTIFF的优点及其应用前景

遥感图像辐射校正实习报告