高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。
2022-04-07 21:27:40
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针对露天开采带来的环境问题，文中基于Google Earth Engine云平台下Landsat卫星长时间序列遥感数据，利用时间序列法和梯度分水岭分割算法，提取1999～2019年鞍山市铁矿区植被和开采破坏变化信息，实现实时、快速获取矿区开采破坏以及复垦土地时空变化特征，为东北老工业基地的生态文明建设、绿色矿山建设提供支持。
2022-04-07 16:21:59
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介绍了TIFF格式的图像格式,GeoTIFF中GeoKey的存储结构和GeoTIFF支持的3种坐标空间,并引出了六大GeoTag(地理标志域),描述了它们的具体含义和相互关系.介绍了坐
标转换和地理编码.最后阐述了GeoTIFF的优点及其应用前景
2022-04-06 17:35:47
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国外遥感信息处理的经典教材。介绍了遥感图像获取的基本原理，遥感图像的格式，遥感图像的应用。可快速帮助了解遥感影像处理技术。
2022-04-06 16:48:30
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内含电网遥感图像，包含：输电杆塔，火电厂烟囱，光伏发电板，发电厂油罐。标签类型有两种：labelme标签json，以及二值分割图像。
2022-04-06 02:03:47
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