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山西省LANDSAT5_7_8_SR数据全波段影像数据1985-2020——1km分辨率.zip
LANDSAT5_7_8_SR数据全波段影像数据1985-2020 1km分辨率
2021-09-09 13:06:55
11.12MB
山西省
SR
地表反射率
数据集
MATLAB 中 LANDSAT 7 图像的大气校正:LANDSAT 图像(波段 5)用于将 DN 值转换为辐射率和反射率。-matlab开发
我使用 LANDSAT 图像的第 5 波段作为将 DN 值转换为辐射率的示例。 此外,辐射图像被转换为反射率。 这些部分的定义如下: 步骤 1:使用增益和偏置方法将 DN 转换为辐射 (L) 第 2 步:使用光谱辐射度缩放方法将 DN 转换为辐射度 (Lsrc) 第 3 步:辐射 (L) 到反射率 (rho) 只需更改图像应用代码。 祝你好运!
2021-09-06 21:26:55
459KB
matlab
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SAM-Classification-of-satellite-images:该项目旨在说明SAM算法在卫星图像分类中的用途。 高光谱图像提供像素光谱,可获取有关表面的详细信息,以识别和区分光谱相似(但独特)的材料。 放置在遥感卫星上的高光谱图像传感器可捕获具有各种光谱带的高光谱图像。 进行了实验,以在高光谱图像上实现光谱角度映射器(SAM),以对表面上的像素进行分类。 还可以获得图像的假彩色合成,以便更好地可视化表面差异。 各个波段的高光谱图像彼此堆叠,以形成用于SAM实现的三维图像立方体。 SAM是一
SAM卫星图像分类 该项目旨在说明SAM算法在卫星图像分类中的用途。 高光谱图像提供像素光谱,可获取有关表面的详细信息,以识别和区分光谱相似(但独特)的材料。 放置在遥感卫星上的高光谱图像传感器可捕获具有各种光谱带的高光谱图像。 进行了实验,以在高光谱图像上实现光谱角度映射器(SAM),以对表面上的像素进行分类。 还可以获得图像的假彩色合成,以便更好地可视化表面差异。 各个波段的高光谱图像彼此堆叠,以形成用于SAM实现的三维图像立方体。 SAM是一种监督分类算法,可基于光谱角的计算来识别图像中的各种类别。 在为每个像素建立的测试向量与为用户选择的每个参考类别建立的参考向量之间计算光谱角。 获得了将多个2D数据集读取并重组到一个紧凑的3D数据集多维数据集中的结果。 构建参考向量以执行SAM分类,并计算参考向量和像素向量之间的角度以与确定的阈值角度值进行比较。 然后应用颜色编码来区分已被SAM
2021-09-06 10:36:53
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