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RSEICal_ETM_python_遥感_RSEI_计算_遥感_

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简介：
这段内容介绍了一个基于Python语言开发的工具包——RSEICal_ETM，专门用于处理TM（Thematic Mapper）传感器数据以计算遥感生态指数(RSEI)，为生态环境研究提供技术支持。 徐涵秋教授提出的遥感生态指数的Python代码主要针对Landsat ETM数据实现了四种指标：绿度、干度、湿度和温度。这些指标的主要内容源自网络资源。

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  • RSEICal_ETM_python_遥感_RSEI_计算_遥感_
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    这段内容介绍了一个基于Python语言开发的工具包——RSEICal_ETM，专门用于处理TM（Thematic Mapper）传感器数据以计算遥感生态指数(RSEI)，为生态环境研究提供技术支持。 徐涵秋教授提出的遥感生态指数的Python代码主要针对Landsat ETM数据实现了四种指标：绿度、干度、湿度和温度。这些指标的主要内容源自网络资源。
     
  • SARViewer_gdaltiff_gdal_微波遥感_Vc_遥感_
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    SARViewer是一款基于GDAL和Tiff的微波遥感数据处理软件，适用于Visual C++环境。它旨在简化雷达卫星图像的数据处理流程，支持多种格式的微波遥感影像加载与分析。 微波遥感实习程序的源代码通过GDAL读取常用的遥感影像文件（如img、tiff），可以实现影像的读取显示以及雷达影像处理的基本算法。
     
  • 遥感所遥感概论考研试题
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    《遥感所遥感概论考研试题》是一本汇集了中国科学院空天信息创新研究院历年遥感概论考研真题和解析资料，旨在帮助考生掌握考试重点、提高应试能力。 寻找中科院遥感应用所的遥感概论考研真题、大纲以及复习资料。
     
  • IDL中的遥感指数计算
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    本篇文章主要介绍如何在IDL（Interactive Data Language）编程环境中进行遥感指数的计算方法和应用技巧，旨在帮助科研人员及学生更高效地处理遥感数据。 IDL语言可以用于遥感指数的计算，包括NDVI、NDWI和MNDWI这三个指数。
     
  • 遥感导论课程讲义 遥感讲义
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    《遥感导论课程讲义》旨在为初学者提供全面而系统的遥感理论与技术入门指导。涵盖从基础概念到实际应用的各项内容，帮助学生掌握遥感科学的核心知识和技能。 遥感导论课件是地理信息系统专业GIS必修课程的全部章节内容。
     
  • 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。
     
  • Python遥感指标运算
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    本课程教授如何利用Python进行遥感数据处理与分析，涵盖常用的遥感指标计算方法及其实现技巧。 使用Python脚本语言进行遥感指数的计算，包括三个不同的指数。
     
  • 常见的遥感算法
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    《常见的遥感算法》是一篇综述性文章，涵盖了在遥感领域广泛应用的数据处理和信息提取方法。文章详细介绍了这些算法的基本原理、应用场景以及优缺点，旨在帮助读者理解并选择最适合其研究需求的技术工具。 常用的遥感算法涵盖了水体监测、大气分析以及热岛效应等多个方面，包括国内外的各种方法和技术。