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。

基于landsat 5 TM 7，4，1波段的地质地貌图

基于MATLAB写的可对遥感影像进行BP神经网络分类的m文件，里面有测试图像数据，其中感兴趣区域数据是由ENVI选取的感兴趣区域保存而来。

遥感影像匹配去除粗差点ransac程序，经过改进，能适应大图像多误差点剔除，速度加快。

遥感影像分类是模式识别技术在遥感领域的具体应用,针对普通卷积神经网络处理遥感图像分类遇到的边缘分类不准确、分类精度低等问题,提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型(DeepLab-v3+)的遥感图像分类方法。首先标注卫星图像数据;再利用标注数据集对DeepLab-v3+模型进行训练,该模型能够提取遥感图像中具有较强稳健性的边缘特征;最后获得遥感影像地物分类结果。在遥感数据集上进行分析可知,所提方法比其他分类方法具有更高的分类精度,更稳健的边缘特征,以及更优的分类效果。