在山地、沙漠、黄土塬、密集城镇、水网等复杂地表区，加之高密度高效采集技术的大面积应用，造成大量的炮检点无法正常布设，常规通过实地踏勘人工偏点及利用软件按偏移规则偏点，耗时费力，且无法保证全局最优解。迫切需要利用高分辨率地表影像资料开展室内地物自动识别和物理点最优布设，以提高地震资料成像质量与施工效率。基于深度学习的人工智能施工轨迹设计课题的实现，能形成一套基于地形特征变分推断的物理点布设技术流程。以提高地震资料成像质量与施工效率。 适用大学生参考学习。 大创-大学生创新创业训练计划项目申报书-软件-基于地表影像的智能地物识别技术-参考

应用ENVI 进行高光谱波谱分析和地物识别

主要介绍用ENVI如何实现地物识别，以求在此过程中更好地熟悉和理解高光谱遥感图像的处理方法和步骤。本章选用的实验数据是一幅经过校准的AVIRIS图像，处理的结果用于地质学应用，这主要是考虑到，到目前为止地质学研究仍然是高光谱遥感的主要应用领域之一。最后，我对一幅相比之下空间分辨率更高的用于军事的高光谱图像进行了部分改进的分析操作，以便比较分类效果。