遥感影像数据库管理系统需求分析报告

传统的遥感影像是依据地物的波谱信息来进行分类的。这往往会产生“同物异谱， 异物同谱”的问题， 使得分类精度和效果不理想。因此本文采用基于专家知识的决策树 Ｃ４．５法， 利用地物的波谱信息、归一化植被指数、主成分分析等特征构建决策树， 与监督分类中的支持向量机法、最小距离法去比较。

遥感影像数据库建设遥感影像数据库建设

浅谈基于多时相遥感影像的变化检测技术，桂林，，变化检测作为一种手段,已经广泛地应用在各个领域。灾害动态监测、环境污染监测以及城市规划等方面都已涉及到适时、有效的变化监�

Hants处理时序遥感影像，平滑和锐化

遥感影像配准系统研究

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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人工神经网络在高光谱遥感影像分类中的应用，郑玉凤，，高光谱遥感图像数据具有数据量大、波段很多很窄、波段相关性强、信息冗余多、图光一体化等特征。而遥感图像上的光谱值是多种地物

基于形态学房屋指数（MBI）的高分辨率遥感影像房屋提取方法，本发明针对高分辨率遥感影像上房屋的亮度大、各向同性、类矩度的特点，基于形态学运算构建形态学房屋指数，采用形态学房屋指数自动提取遥感影像房屋。