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遥感数字图像分析。

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简介：
遥感专业人士常用的数字图像分析书籍，涵盖遥感图像处理的全面知识体系。

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  • 遥感数字图像处理实验报告分析
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    本报告详细记录并分析了遥感数字图像处理实验过程与结果，涵盖数据预处理、特征提取及分类等关键技术环节，旨在提升遥感信息应用能力。 本次实验报告的目的是为了了解文件系统与存储、常用系统设置以及菜单命令的功能，并进行数据输入输出及数据显示操作训练。本实验包括ENVI线性拉伸和地理镶嵌两部分内容，使用的是ENVI 5.0版本软件，实验数据为Landsat5。 在第一部分中，我们进行了ENVI线性拉伸的实践学习。这是一种常见的遥感图像增强技术，通过调整亮度值来优化图像显示效果。具体操作是利用菜单中的线性拉伸工具设置输入和输出范围及类型等参数，并对Landsat5数据进行处理后观察比较。 第二部分则涉及ENVI图像地理镶嵌实验。该方法用于将不同角度或时间的遥感影像拼接成一个完整的视图，以便获取更全面的地物信息。在实际操作中，我们选择了菜单中的图像地理镶嵌工具，并导入多个Landsat5数据进行处理和观察比较。
     
  • 数字遥感图像增强
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    《数字遥感图像增强》旨在探讨和介绍如何利用先进的计算机视觉与图像处理技术提升遥感影像的质量与信息提取能力。本书覆盖了从基础理论到高级算法的各种方法，包括但不限于噪声去除、对比度调整及多光谱融合等关键领域，为科研人员和工程师提供了一个深入理解数字遥感图像增强的宝贵资源。 数字图像的处理方法多种多样，选择哪种方式取决于你的具体需求。常见的处理技术包括对比度增强、波段间比值运算（如加减操作）、各种指标提取（例如用于植被分析的NDVI）以及主成分分析与缨帽变换等。这些方法可以改善图像质量或提取特定信息，在不同应用场景中发挥重要作用。
     
  • 遥感图像变化分析
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    《遥感图像变化分析》是一本专注于利用遥感技术监测和解析地表变化的专业书籍，涵盖从数据获取到变化检测的全过程。 该代码实现了遥感影像的变化检测功能，并附有适用图片供测试。
     
  • 数字遥感图像处理软件
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    数字遥感图像处理软件是一款专业工具，用于解析、分析和解译卫星及航空摄影获取的地表信息数据。它支持多种格式的影像导入，并提供诸如几何校正、图像增强、分类与识别等功能模块，帮助用户高效地提取有价值的信息，广泛应用于自然资源管理、城市规划、环境监测等多个领域。 该程序实现了图像的RGB显示、按索引显示以及直方图均衡化功能，并能够通过手动选择控制点对两幅影像进行几何校正。在重采样过程中提供了最近邻法、双线性内插法和双三次卷积法三种方式供用户选择。此外，还实现了ISODATA非监督分类算法。
     
  • e4_matlab_遥感图像的无监督分类_图像分类_遥感_
    优质
    本项目使用MATLAB进行遥感图像的无监督分类研究，探索无需先验知识情况下的图像自动识别技术，旨在提升图像分类精度和效率。 对遥感图像进行无监督分类时，在程序中可以将其分为三类，用户可以根据需要自行调整分类数量。
     
  • 遥感数字图像处理复习材料
    优质
    《遥感数字图像处理复习材料》是一份系统整理了遥感技术中数字图像处理相关知识的学习资料，涵盖了图像增强、分类及解译等核心内容，旨在帮助学生深入理解和掌握该领域的关键概念与应用技巧。 遥感数字图像处理教程笔记复习资料由科学出版社出版。
     
  • 遥感数字图像处理实习编码
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    本课程提供遥感数字图像处理的实践操作指导，涵盖图像预处理、特征提取及分类等内容，旨在通过编程实现对遥感数据的有效分析与应用。 【遥感数字图像处理实习代码】是一份针对遥感图像处理技术的学习实践资源，其中包含了图像缩放、灰度拉伸和灰度匹配等关键知识点的实现代码。这些技术在遥感领域中至关重要，因为它们有助于提升遥感图像的质量，增强细节识别能力，并进行不同来源图像的数据融合。 我们来深入理解图像缩放这一概念。图像缩放是指调整图像的大小，通常是为了适应不同的显示设备或满足特定的分析需求。在实际操作中，可以采用插值算法（如最近邻插值、双线性插值或更高级的立方插值）来保持图像的视觉质量。代码中可能会包含用于缩放图像的函数，例如定义缩放比例，选择合适的插值方法，并执行图像尺寸变换的逻辑。 接下来是灰度拉伸，它是改善遥感图像对比度的一种手段。原始遥感图像的灰度范围可能较窄，导致图像看起来暗淡且细节不明显。通过灰度拉伸可以扩展图像的灰度值范围，使得亮部和暗部细节更加突出。代码中可能包含对图像直方图进行分析的部分，确定合适的拉伸比例，并应用相应的函数来重映射灰度值。 灰度匹配是将不同源或不同时段获取的遥感图像进行比较和融合的关键步骤。由于各种因素，这些图像可能存在灰度差异，导致直接比较困难。灰度匹配旨在调整图像的灰度级别，使得它们在统计特性上达到一致，便于后续分析和对比。这通常涉及到统计方法（如最小均方误差匹配）或者基于特征的匹配策略。代码中可能包括计算图像统计特性的部分以及实施灰度匹配算法的逻辑。 通过这份实习代码，学习者不仅可以了解这些基本的图像处理概念，还能亲手实践这些技术，从而更好地掌握遥感图像处理技巧。在实际应用中，这些技术可以帮助科研人员分析气候变化、监测土地利用变化和灾害评估等多种任务，并提升遥感数据利用率及分析精度。 压缩包中的2010301540005陈敬华文件可能是学生的姓名与学号组合，代表该代码集由学生完成。通过阅读和理解这份代码，其他学习者可以借鉴其思路并根据需求进行修改优化，进一步加深对遥感数字图像处理的理解。
     
  • 《遥感数字图像处理》（汤国安著）
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    本书由汤国安撰写，聚焦于遥感数字图像处理领域的理论与实践。书中详细介绍了影像解译、图像增强及分类等关键技术，并结合实际案例进行解析，旨在帮助读者掌握实用的遥感数据处理技能。 《遥感数字图像处理》是由汤国安编写的书籍，内容涵盖了遥感领域中的数字图像处理技术及相关理论知识。这本书深入浅出地讲解了如何利用计算机对获取的遥感数据进行分析与处理，并提供了丰富的实例供读者学习和参考。该书适合从事地理信息科学、环境监测以及资源调查等相关领域的研究人员和技术人员阅读使用，同时也可作为高等院校相关专业的教学用书或参考资料。
     
  • Keras-DeepLab-V3-Plus-Master_遥感_分割_遥感语义分割_遥感图像分割
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    本项目基于Keras实现DeepLabv3+模型，专为遥感图像语义分割设计。通过深度学习技术对遥感图像进行精确的像素级分类与分割，提升图像理解能力。 DeepLab-v3-plus网络结构可以用于实现语义分割任务，适用于普通影像或遥感影像的处理。