为了提高遥感数据的处理速度,解决遥感信息提取中的数据密集与计算密集问题,将并行计算的思想引入到遥感图像的处理与信息提取中,构建基于 Landsat ETM + 影像的分布式遥感图像水体提取模型。以渭干河流域为研究区,利用单波段阈值法、多波段谱间关系法、水体指数法等方法进行水体信息自动提取的实验。实验结果表明,该模型具有较高的识别精度,能够快速识别水体,并具有稳定的可扩展性和伸缩性。
2023-12-26 12:02:51 347KB 大数据;
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是用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本,其中使用了MLP算法(Multilayer Perceptron Algorithm)对Salinas数据集进行分类。 Salinas数据集是一个常用的高光谱遥感影像数据集,包含了来自13种不同作物和地物的224个像素。在你的Python脚本中,使用了MLP算法对这些像素进行分类。MLP算法是一种基于神经网络的分类算法,其通过多层神经元对特征进行抽象和表达,从而实现高效的分类。在该算法中,使用了反向传播算法对网络进行训练,以便调整网络中的权重和偏置,从而提高分类的准确性。
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欧空局最新2020年10米分辨率的的土地利用数据,江苏省的数据,可根据自己研究区范围进行合理的裁剪。
2023-12-20 15:52:02 100.44MB 遥感数据 土地利用
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常用的遥感融合方法常导致较严重的光谱畸变,为减少融合图像光谱特征的扭曲,提出三种新融合方法即合成变量比值法(SVR)、平滑滤波亮度调制法(SFIM)和Gram_Schimdt变换法(GS)。采用定量分析方法,分别对中等分辨率Landsat ETM+数据和高分辨率Quickbird数据的融合效果进行了评价。结果表明,不同方法具有不同的光谱保真度和空间信息融入度。同一种方法对于不同分辨率的遥感数据具有不同的融合效果。对中等分辨率Landsat ETM+数据,SFIM能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用中等分辨率Landsat ETM+数据进行融合处理时,SFIM优于合成SVR和GS;在高分辨率Quickbird数据的融合中,SVR能产生较高的空间信息融入度和光谱保真度。利用高分辨率Quickbird数据进行融合处理时,SVR则优于SFIM和GS。在中等分辨率Landsat ETM+数据、高分辨率Quickbird数据融合处理中,基于SFIM、SVR融合方法能分别获得较好的视觉效果,又能改善目视解译和遥感分类精度。
2023-12-13 10:57:43 540KB 图像融合 质量评价 城市区域
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大气辐射校正是定量遥感的基础性工作,大气校正效果的优劣直接决定后续定量遥感分类和参数反演的精度。文中通过对模拟的多光谱遥感影像数据比较FLAASH和ATCOR两种常用的大气校正方法,以评价二者大气校正效果。
2023-12-13 10:48:46 1.29MB 遥感影像 ATCOR FLAASH 大气校正
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用于测试基于遥感影像的svm、随机森林、lightGBM等机器学习算法
2023-12-11 22:41:14 99.71MB 测试数据
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区域贫困是一个动态变化过程,客观准确地度量区域贫困程度对于国家扶贫工作十分重要。文中利用研究区DMSP/OLS稳定夜光遥感数据和县域尺度上的经济、健康、教育三个维度社会经济数据,选取与夜间灯光指数相关性较大的社会经济指标,构建了用来衡量贫困的多维贫困指数(MPI);利用回归分析方法建立了夜间灯光指数与MPI间模型关系,并从时空维度和可靠性等方面验证了模型的适用性。该研究为区域贫困程度的自动化预测提供了一种新的方法手段。
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1.遥感数据集,方便入门学习。 2.RSOD是一个开放的目标检测数据集,用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机,油箱,运动场和立交桥,以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。 3.数据库的亮点是,各个类别之间样本量较均衡。 4.对于一般的目标检测而言,数据集至少应该是千位数甚至上万,可能效果会比较少的数据集更好。 5.上传的是936张数据集,有图片和标签,全部一一对应。 6.可以对任意数据集进行扩充,如果需要定做,私信我,或者私信找我要扩充之后的数据集,付费咨询。 7.扩充增强方法可以采用数据模糊,亮度,裁剪,旋转,平移,镜像等变化,或者基于深度学习SRGAN增强等方式。
2023-11-08 11:54:00 308.07MB 目标检测 数据集
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提出了一种融合全局和局部深度特征(GLDFB)的视觉词袋模型。通过视觉词袋模型将深度卷积神经网络提取的多个层次的高层特征进行重组编码并融合,利用支持向量机对融合特征进行分类。充分利用包含场景局部细节信息的卷积层特征和包含场景全局信息的全连接层特征,完成对遥感影像场景的高效表达。通过对两个不同规模的遥感图像场景数据集的实验研究表明,相比现有方法,所提方法在高层特征表达能力和分类精度方面具有显著优势。
2023-11-02 16:02:16 14.8MB 深度卷积 特征融合
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ENVI是一个完整的遥感图像处理平台,其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、图像增强、纠正、正射校正、镶嵌、数据融合以及各种变换、信息提取、图像分类、与GIS的整合、DEM及三维信息提取、雷达数据处理、三维立体显示分析,提供了专业可靠的波谱分析工具和高光谱分析工具。ENVI软件可支持所有的UNIX、Mac OS X、Linux 系统,以及PC机的Microsoft Windows2000 Professional(需Pack 2)、Windows XP Professional、Windows Vista、Windows7 操作系统。ENVI可以快速、便捷、准确地从遥感图像中获得您所需的信息;它提供先进的、人性化的使用工具来方便用户读取、探测、准备、分析和共享图像中的信息;还可以利用IDL为ENVI编写扩展功能。
2023-10-25 15:23:07 73.61MB ENVI 遥感图像处理 操作教程 初学者
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