文中介绍了美国地质勘探调查局(United States Geological Survey:USGS)针对Landsat TM/ETM+数据所开发的一种自动化厚云检测算法(Automatic Cloud Cover Assessment:ACCA)。该算法以TM/ETM+传感器的热波段数据为基础,并通过两个以热波段数据为处理核心的过滤步骤来识别出最终的云像元。ACCA算法的主要特点是能够针对厚云高亮低温的特性并结合多个综合性特征阈值来有效检测出图像中的云团,此外对于云边界廓线的定位精度也较高。
2022-02-09 16:26:44
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采用 PCA、SFIM和 MLT3种融合算法对 ETM +影像进行融合,并从融合影像的光谱质量、空间结构信息和分类精度等方面对融合方法进行评价。结果表明,SFIM融合法的光谱质量最高,PCA融合法具有最高的高频空间结构信息融入度,MLT融合法具有最高的分类精度,3种融合影像的分类精度都较原始影像的分类精度有所提高。
2022-01-18 09:43:12
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STM32 IAR环境下使用J-TRACE进行调试跟踪。指令跟踪，需要通过可选的嵌入式跟踪宏单元（ETM），本文描述了ETM 使用方法，并提供了源码。
2022-01-17 17:06:41
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使用过Landsat-7 ETM+影像数据的童鞋，你们是否因为影像的数据条带丢失所困扰呢？数据条带丢失也就是我们通常说的坏条带问题，遇到这种数据很让人头疼。
2022-01-05 19:42:37
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ETM+影像条带去除教程+ENVI补丁,可方便去除tm spot 影像拼接时产生的条带，或影像本身融合是出现的条带
2021-04-09 12:59:09
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以ETM 影像数据为例，采用基于支持向量机的方法对黄河中上游区域湿地信息进行提取，并将该方法与传统的最大似然分类提取方法以及面向对象的提取方法进行对比分析。结果表明：基于支持向量机方法的提取精度高达9357%，Kappa系数也超过了09，比单纯的最大似然分类方法或者面向对象的方法提取精度高得多，而且该方法操作性和实用性也很强。
2021-03-24 09:51:35
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