遥感影像中城市道路的提取，施海亮，，阐述了城市遥感影像中道路提取的特点，以及当今道路特征提取的一些研究成果。根据城市道路的特点，设计了根据植被指数先提取道路

利用计算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感影像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感影像的分类和边界划分，即信息提取。

利用计算机通过对遥感影像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感影像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感影像的分类和边界划分，即信息提取。

IDL编写的，包括地物分类提取、遥感指数计算、批处理HDF、遥感影像分类、遥感影像滤波、遥感影像融合、遥感影像叠加、遥感影像裁剪，共有九个文件

早期影像变化监测matlab代码中央结算公司 使用所有可用Landsat数据开发的用于土地覆被的连续变化检测和分类（CCDC）的算法。 如有任何疑问，请联系康涅狄格大学自然资源与环境系的Zhe Zhu（）。 CCDC软件现已在线可用！ 用于更改检测软件的最新13.01 CCDC软件是。 它适用于“分析就绪”数据和“收集1”数据。 它仅适用于64位Linux计算机。 目前没有提供分类软件，因为它需要训练数据才能运行该软件。 的，也提供了CCDC Assistor 1.02，它是一个用户界面工具，用于协助CCDC进行数据准备和地图提取（更多功能正在开发中）。 请注意，CCDC的输出将是数千个Matlab文件，其中包含每种时间序列模型的各种信息，如下所示： “ t_start”：时间序列模型启动时 “ t_end”：时间序列模型结束时 “ t_break”：观察到第一个中断（更改）时 “系数”：每个光谱带的每个时间序列模型的系数。 行是a0 c1 a1 b1 a2 b2 a3 b3（Zhu and Woodcock，2014，2015）。 列分别指的是蓝色，绿色，红色，NIR，SWIR1，S

利用gdal写的遥感影像显示的程序，开发平台VC6.0，运行程序前注意配置gdal

利用python 读取遥感影像 并对遥感影像两两波段进行相关系数的计算 将计算结果输出txt 文本。

利用多光谱遥感影像查清森林资源为林业、发展规划、生态改善提供基础数据具有重要意义。现采用ENVI、SPSS软件以黑龙江省带岭区1995年、2005年和2015年三期的TM影像为基础数据,借助样地森林生物量数据,通过提取统计方法,对带岭区的森林生物量进行遥感反演建模研究。

处理MODIS影像

GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库。包括读取、写入、转换、处理各种栅格数据格式（有些特定的格式对一些操作如写入等不支持）。它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据（GIS对栅格，矢量，3D数据模型的抽象能力实在令人叹服）。