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此函数通过准备六边形 2D 网格并将六边形内的所有数据点替换为单个值（六边形内点的 c 值的平均值）来降低数据分辨率。 然后使用这些六边形给出散点图。

合成孔径雷达(SAR)目标检测和识别是SAR实用化的瓶颈技术之一,提取有效的目标特征是SAR目标检测与识别的关键环节。高分辨率SAR图像中,目标属性散射中心特征反映了目标散射中心的位置、类型等信息,精确获取目标散射中心属性特征能够提高对目标的检测识别性能。针对SAR目标属性散射中心特征的提取,该文提出了一种基于改进的空间-波数分布(ISWD)的特征提取方法,该方法首先利用ISWD估计散射中心关于频率与方位角的函数,然后利用该函数来获得目标属性散射中心模型参数。最后利用仿真实验验证了方法的有效性。

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针对地震滑坡灾害应急响应的高时效性要求，提出了一种基于灾后高分辨率遥感影像的地震滑坡体自动提取算法。该算法综合利用了高分辨率遥感影像的光谱、形状和纹理等特征，基于多特征阈值分层次逐步剔除干扰地物，实现了地震滑坡体的自动提取。涉及到的特征参量阈值均采用改进的Otsu算法自动确定。在利用2008年汶川地震后ADS40航空遥感影像自动提取滑坡的实验中，所提算法的滑坡个数正确提取率超过70%，面积正确提取率超过80%。对于10000 row×10000 column的ADS40影像，算法执行时间低于1 min。相较于传统的人机交互目视解译方法，该算法的自动化程度高、滑坡提取速度快，滑坡识别精度可以满足地震灾害应急要求。

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