地表温度反演的方法： 1）大气校正法:all thermal IR data 严格按照辐射传输理论来建立辐射传输方程，需要的大气参数比较多，由于其大气参数很难实时获取，一般是用标准大气和大气模型模拟计算，所以精度很难得到保证，有时偏差很大。

从高分辨率遥感影像中提取单木树冠信息能够有效提高森林资源的调查与管理水平; 针对现有单木树冠提取方法对郁闭度较高的阔叶林提取精度低的问题, 提出一种基于迭代H-minima改进分水岭算法的高分辨率遥感影像单木树冠提取方法; 首先利用形态学开操作对图像进行平滑处理, 采用Sobel算子提取梯度图像, 并利用均值滤波进行去噪处理; 然后利用一组h值在梯度图像上迭代识别树冠标记, 利用虚假标记检测方法过滤无效标记; 最后引入对称原则来限制分水岭算法的淹没过程, 避免树冠标记过生长与无标记树冠合并; 以高分辨率遥感影像作为数据源, 同时采用传统的标记控制分水岭算法和所算法提取单木树冠, 从单木位置和树冠轮廓两个方面, 以及样地和单木两个尺度上对单木树冠提取的精度进行评价。结果表明：所提算法提取树冠的F测度为92.71%, 比标记控制分水岭算法提高了31.99%; 所提算法能够有效抑制过分割、减少欠分割, 从而提高单木树冠的提取精度。

图像分类的性能在很大程度上取决于特征提取的质量。卷积神经网络能够同时学习特定的特征和分类器，并在每个步骤中进行实时调整，以更好地适应每个问题的需求。本文提出模型能够从遥感图像中学习特定特征，并对其进行分类。使用UCM数据集对inception-v3模型与VGG-16模型进行遥感图像分类，实验结果表明，本文提出的模型在训练时间和分类准确率上都优于现有算法。

研究背景，地震预报简介，电离层综述，地震对电离层参数的影响分析，数据处理与分析，总结，北 京 理 工 大 学/Beijing institute of technology，基于电离层遥感的地震震前预报研究毕业答辩ppt模板。

二摘代码MATLAB 遥感图像的语义分割 存储库包含用于解决两个公开可用的航空图像上的遥感图像上语义分割的代码： 为了能够训练和测试所提议的网络，应该从这些数据集中提取训练，验证和测试样本。 然后，必须将提取的样本存储在文件中，以便在训练期间能够快速访问数据。 以下部分提供了生成样本所需的说明： 接下来，在准备好HDF5文件之后，我们可以按照以下部分提供的说明来继续培训建议的网络： 最后，在完成培训课程后，可以使用以下部分中的说明将受训网络部署在测试区域上： 前提条件 装有Linux的计算机 强烈建议您使用NVIDIA GPU，以加快培训速度。 1.生成培训，验证和测试样本 应当生成培训，验证或测试网络所需的样本，并将其存储在文件中，以便在培训期间可以快速阅读。 用于生成数据集文件的代码用MATLAB编写，并为每个数据集提供。 1.1培训和验证样本（INRIA数据集） 使用MATLAB在奥斯汀，芝加哥，基萨普县，西蒂罗尔和维也纳的五个城市生成了训练和验证样本。 每个城市包括36张大小为5000×5000的图像，它们以30 cm的分辨率覆盖1500 m×1500 m的表面。 根据数据集提

湿润指数是表示气候湿润程度的指标， 又称湿润度、湿润系数。用地面水分的收入量与支出量的比值表示。比值越大，表示气候越湿润;比值越小，则气候越干燥。

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几组常见的遥感图像，可以用于图像融合。

本资源包括5篇基于神经网络的遥感图像分类硕士论文，请用于学习目的，需要安装CAJ阅读器，对研究相关专业知识的小伙伴有很大的帮助作用。

摘要:利用数学形态学的方法对高分辨率遥感影像道路提取进行了研究,通过对影像进行预处理增强道路信息,依据影 像灰度直方图信息,对预处理后的影像进行阈值分割,得到一个包含道路信息的二值影像;进一步使用形态开运算去除细小 噪声,同时将一部分粘连在道路上的噪声与道路信息进一步分割;接着结合形态腐蚀和形态重建运算获取影像中主要道路网 络信息,并用形态闭运算完善道路网络信息;最后对道路网络信息进行形态细化和一定次数的形态修剪处理,得到单像素宽 的道路中心线信息。利用数学计算软件MATLAB 在高分辨率遥感影像上作了实验,并进行了总结和分析。