文章运用 Matlab软件对遥感影像的不足之处进行处理改善 ,详细介绍了处理方法和处理的原理 ,对处理结果进行了比对分析 ,并进行了边缘检测与特征提取 ,论证了处理方法的可行性。

RSOD-Dataset

针对遥感图像压缩的CCSDS图像编码算法，含有使用VS2010编译的完整工程文件及对应的c++函数，含有测试图像，编译后即可测试

高光谱遥感图像模糊c均值聚类算法的matlab实现

关于多源遥感图像融合方法研究毕业论文，后面附matlab代码

基于matlab的小波变换遥感图像融合的文档，适合遥感方面的人员阅读。

VC环境下,遥感图像处理程序,主要完成对影像的预处理,以及边缘检测和框标点的确定等功能.由此得到精确的坐标从而解算所需参数,进而通过直接线性变换公式推算得到相应的大地坐标

GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，遥感图像的栅格模型包含以下两部分的内容： 栅格矩阵：由正方形或者矩形栅格点组成，每个栅格点所对应的数值为该点的像元值，在遥感图像中用于表示地物属性值；遥感图像有单波段与多波段，波段表示地物属性的种类，每个波段表示地物一种属性。 大地坐标：空间数据参考表示地图的投影信息；仿射矩阵能将行列坐标映射到面坐标上。 GDAL读写遥感数据的代码： from osgeo import gdal import os class GRID: #读图像文件 def read_img(self,filename):

提出用若干数字特征描述方法提取高光谱曲线特征，将曲线相似性判断转化为数字特征识别,达到像元相似性识别的目的，进而实现高光谱图像分割。提取的高光谱曲线数字特征包括：大于均值的(极大值)波峰数、大于均值的(极小值)波谷数、小于均值的(极大值)波峰数、小于均值的(极小值)波谷数、上升趋势点数、下降趋势点数、(极大值)波峰位置和(极小值)波谷位置。高光谱曲线数字特征刻画光谱曲线形态，反映像元之间的差异，大大降低后续处理计算量，提高效率，实验验证了方法的有效性。

中国地质大学+遥感方向考研资料+遥感图像处理课程资料 ArcGIS地理信息系统大全 ENVI遥感影像处理实用手册 实训课程资料： TIN及DEM生成 监督分类与非监督分类 图像频谱处理