RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像，从谷歌地球收集的图像，这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖，其中每个类别包含 400 张图像，分别基于 4 个不同的尺度进行采样，1:700,1:1300,1:2600,1:5200，四个尺度各100张。该数据集中每张图像的像素大小为 400*400，场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性，这些图像来源于不同季节和天气变化，并以不同的比例进行采样。

《ENVI遥感图像处理方法》系统、全面地介绍了ENVI 4.7软件功能及遥感图像处理流程和方法。全书共分17章，涵盖了ENVI软件概述、ENVI遥感图像处理基础、数据显示操作、遥感图像预处理、图像增强、图像分类、矢量处理、地图制图与三维可视化、正射校正、面向对象图像特征提取、地形分析、遥感动态监测、辐射定标与大气校正、高光谱与光谱分析技术、波段运算与波谱运算、雷达图像处理和ENVI二次开发等方面的内容。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握E。NVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。, 《ENVI遥感图像处理方法》不仅详细介绍了ENVI遥感图像处理功能，还融人了相关理论和方法，可作为ENVI软件用户的学习指南，对从事遥感应用研究的专业人员和测绘、遥感、地理信息系统、地理学等相关专业的科研、技术人员及高校师生也具有一定的参考价值。

基于MATLAB的遥感图像变化检测.pdf

ERDAS IMAGINE 遥感图像处理方法，详细说明ERDAS IMAGINE 的操作步骤，非扫描版，完整清晰

党安荣老师的ERDAS Imagine遥感图像处理方法ppt讲义，从网上下的！

第二章背景知识.全卷积网络 .使用全连接网络进行精准分割 .线性结构网络 .对称结构网络 .第三章 实验设计.数据集选择及处理 .图像处理流程设计 .网络结构

为了进一步提升建筑物遥感图像分割的准确性和运算速度，本文提出了基于混沌布谷鸟优化的二维 Tsallis交叉熵的建筑物遥感图像分割方法。首先给出了二维 Tsallis交叉熵的阈值选取公式，然后将 Logistic混沌映射引入布谷鸟算法，进一步加快布谷鸟算法的收敛速度，最后通过该混沌布谷鸟算法优化基于二维 Tsallis交叉熵的阈值寻找过程，并以得到的最优阈值分割建筑物遥感图像。大量实验结果表明，与二维倒数交叉熵法、二维 Tsallis熵法、基于混沌粒子群优化的二维 Tsallis灰度熵法等方法相比较，本文方法分割的目标更为准确，细节更为清晰，且运算时间更短。

针对传统图像配准技术难以对海洋、沙漠、草原等特征不明显区域航空遥感图像进行配准的问题,提出了一种基于地理位置信息的航空遥感图像配准算法。依据载机定位定向系统测量的载机位置、姿态信息以及航空相机中位置编码器测量的框架角位置信息, 利用齐次坐标变换的方法求解配准点在大地坐标系下的投影。利用世界大地坐标系-84坐标系定义的地球椭球模型确定匹配点的经纬度信息, 将相同地理位置信息的配准点进行配准。采用蒙特卡罗法仿真分析了载机姿态位置信息及框架角位置信息对配准精度及定位精度的影响。采用实际的航空遥感图像进行实验, 结果表明, 在载机飞行高度低于2000 m, 拍摄倾斜角小于18°时, 配准精度可优于3 m, 遥感图像中的海上控制点的定位精度优于35 m。

很有用的遥感图像分类 介绍的很详细 包含监督分类和非监督分类方法

基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法.pdf