数据介绍 本文分享一份全国范围的土地利用分类数据。 该数据来源于Esri，以Sentinel-2卫星的遥感图作为数据源，并结合人工智能土地分类模型制作而成。 该数据的时间范围是2017年-2023年，空间分辨率是10米，地理坐标系是WGS-84。 本篇文章主要介绍了一份覆盖全中国的土地利用分类数据集，该数据集的时间跨度为2017年至2023年，具备10米的空间分辨率，是在WGS-84地理坐标系下构建的。数据集的获取得益于Esri公司提供的卫星遥感图像以及应用了人工智能的土地分类模型。该数据集以zip格式压缩存储，并在文件名称列表中标记为“资料数据_233_first.zip”。 从该数据集的内容来看，我们可以得到以下几点重要知识点： 1. 土地利用分类数据的重要性：土地利用分类数据是城市规划、资源管理、环境监测以及灾害预防等领域不可或缺的基础数据。该数据集通过高精度的分类，有助于准确反映土地覆盖情况，为科研人员和决策者提供有效的数据支持。 2. 遥感数据的获取与处理：Esri作为一家国际知名的地理信息系统(GIS)和空间数据提供商，利用Sentinel-2卫星的遥感图作为数据源。Sentinel-2卫星具有多光谱成像能力，能够覆盖全球的陆地表面，为土地利用分类提供了丰富的原始遥感数据。 3. 人工智能技术的应用：在土地利用分类过程中，人工智能土地分类模型的引入显著提高了分类的效率和精度。该模型能够自动识别和分类不同类型的土地覆盖，例如区分农田、森林、城市建筑、水体等多种土地利用类型。 4. 空间分辨率与地理坐标系：本数据集的空间分辨率为10米，这意味着最小可识别的地理单元为10米×10米。同时，数据集采用的是WGS-84地理坐标系，这是一种国际标准的世界地理坐标系统，广泛应用于全球定位系统(GPS)中。 5. 数据集的应用价值：这份土地利用分类数据集可用于多个研究和应用领域，包括但不限于土地资源管理、农业产量估算、城市化进程跟踪、环境影响评估、灾害风险评估等。 6. 数据集格式与访问方式：该数据集以压缩包的形式存在，文件名为“资料数据_233_first.zip”。用户需要解压该压缩包以获取内部的Excel格式数据文件（可能包含.csv、.xlsx等形式）。Excel数据格式便于用户进行进一步的数据处理和分析。 7. 时间跨度的考量：数据集的时间跨度从2017年至2023年，这个时间段的数据有助于观察并分析土地利用变化趋势，为研究土地利用的动态变化提供时间序列数据支持。 通过对这份土地利用分类数据集的详细了解，我们可以看到，它不仅为相关领域的科研提供了丰富而精确的数据资源，也标志着遥感技术和人工智能在地理信息分析中的重要进展。在当前快速发展的社会经济背景下，这份数据集对于理解土地利用模式和环境变化具有非常重要的现实意义。

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高空间分辨率遥感图像频域滤波增强算法研究与应用.pdf

使用 RGB 到 HSI 转换的高分辨率图像提高低分辨率图像分辨率的 GUI。 图像必须在空间上共同配准。 单色（灰度）低分辨率图像通过伪色映射到“热”配色方案会聚为彩色图像。 然后将此 RGB 图像转换为色相、饱和度和值 (HSV) 图像。 值组件被更高分辨率的图像替换，生成的 HSV 图像被转换回 RGB。 这种转换为灰度的RGB合并图像是空间分辨率提高的合并图像。 要运行，请键入： >> 解析合并可以处理任何类型的彩色或单色图像。 如果图像是彩色的，它们首先转换为灰度，然后合并。 要从 matlab 文件加载变量，该文件应包含变量 LOWRES 和 HIGHRES

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基于光谱特征的高空间分辨率遥感影像阴影检测

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径向平均功率谱（RAPS）是与方向无关的平均谱，即所有可能的方向功率谱的平均值。 径向平均功率谱提供了一种方便的方式来查看和比较包含在 1-D 中的 2-D 谱中的信息。 此函数计算并绘制输入矩阵的 RAPS（不考虑平均半径外的角值）。 图像可以是矩形的，但必须是二维的（例如，不支持多色通道数据）。 还指定了数据的空间分辨率。

空间和灰度分辨率，空间分辨率为1250dpi，图像大小为3692×2812像素，即其尺寸为2.95×2.25英寸。保持像素数不变，改变其空间分辨率为300dpi，150dpi，72dpi，观察其图像尺寸的变化。 CT图像的灰度级数从256减少至128、64、32、16、8、4、2。

基于马尔可夫随机场（MRF）的方法已广泛用于高空间分辨率（HSR）图像分类中。 但是，许多现有的基于MRF的方法更加注重像素级上下文，而较少关注超像素级上下文信息。 为了解决这个问题，本文提出了一种新颖的双层上下文MRF框架，称为BLC-MRF，用于HSR图像分类。 具体来说，将像素和超像素级别的依赖关系合并到建议的MRF模型中，以充分利用光谱空间上下文信息并保留HSR图像中的对象边界。 在BLC-MRF中，首先执行像素级MRF模型，然后级联作为超像素级MRF的输入。 在超像素级别，分别使用超像素概率估计方法和光谱直方图距离构造一元和成对电位项。 最后，进行了上下文MRF模型，并可以通过使用α-展开算法来计算最终的分类图。 BLC-MRF的好处是双重的：首先，可以在MRF框架下利用像素和超像素级别的上下文信息来保留对象边界，以提高分类性能；其次，该算法可以通过少量训练就能提供有希望的结果样品。 在三个HSR数据集上的实验结果表明，在分类性能方面，该方法优于几种最新方法。