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常见的遥感算法

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简介：
《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。

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  • 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。
     
  • 高光谱与遥感图像常见数据集
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    本资料涵盖了高光谱及遥感图像领域内的主要数据集概览，包括各类应用的数据来源、特点及其获取途径。 这里包含常用的高光谱图像（HSI）数据集，如Indian Pavia等。每个数据集中都包含了原始图像信息及其对应的地面真实类别标签。由于文件大小限制，目前只能上传这两个数据集，还有Salinas等其他数据集可供使用，如有需要请留言说明。
     
  • MATLAB常见算法
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    《MATLAB常见算法》是一本介绍如何使用MATLAB进行编程和解决科学计算问题的书籍，涵盖了数值分析、数据可视化及工程应用等多个领域。 第17章：数据统计与分析 MultiLineReg 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系。 PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与单个自变量之间的多项式关系。 CompPoly2Reg 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系。 CollectAnaly 使用最短距离算法的系统聚类对样本进行分类分析。 DistgshAnalysis 利用Fisher两类判别法对样本数据进行区分和归类处理。 MainAnalysis 对收集的数据执行主成分分析，以识别影响因素的主要组成部分。 以上是第17章中涉及的一些关键数据分析方法和技术概述。
     
  • Google Earth Engine遥感云计算常见错误及解决方案手册
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    本书籍提供了使用Google Earth Engine进行遥感数据分析时遇到的各种问题及其有效解决策略的手册，适合科研人员和学生参考学习。 《遥感云计算-Google Earth Engine常见错误及解决方案手册》是一本专为GEE初学者设计的手册，旨在帮助用户在使用Google Earth Engine过程中遇到的各类问题进行排查和解决。手册涵盖了多个方面，包括地图显示、基本语法错误、波段与属性问题、变量管理以及GEE与JavaScript方法的区别等。 1. 地图显示偏移问题： 这个问题通常由火星坐标系引起，目前无解。当用户在GEE中绘制的地理位置与电子地图不匹配时，这可能是由于电子地图进行了坐标偏移处理。建议在实际操作中使用影像地图，因为它们通常不会有偏移问题。 2. 基本语法错误： （1）缺少关键字：在JavaScript中，变量声明需要使用`var`关键字，如`var a = 1;`。 （2）混合使用中文和英文标点：编程时应使用英文输入法，避免因标点符号错误导致的问题，例如：`ee.Date(2018-01-01)`。 （3）未定义变量：确保变量在使用前已被定义，例如：`var a = 0; var b = 1; print(b);` （4）波段名称或属性名称错误：在使用图像的波段或属性时，确保它们存在于图像中，如`image.select(elevation)`和`image.get(title)`。 3. 变量覆盖与重复定义： 避免重复定义同一个变量，以免影响代码逻辑，例如：`var a = 1; a = b + 1;`可能导致预期之外的结果。 4. GEE方法与JavaScript属性混淆： GEE对象不直接支持JavaScript的所有方法和属性。例如，`ee.List`的长度需要使用`length()`方法，而不是JavaScript的`.length`属性。如果需要使用JavaScript特性，可以使用`getInfo()`方法获取GEE对象的原始信息。 解决这些问题的关键在于对GEE的深入理解和遵循良好的编程习惯。对于初学者来说，熟悉GEE的API文档，了解其特有的语法结构和方法，并在编写代码时保持一致性，是避免错误的有效途径。此外，遇到问题时查阅官方文档、社区论坛和该手册将有助于快速定位并解决问题。通过不断实践和学习可以逐渐掌握遥感云计算和Google Earth Engine的高级应用。
     
  • 常见的细化算法
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    《常见的细化算法》一文全面介绍了在数字图像处理和计算机视觉中常用的细化技术，深入探讨了这些算法的工作原理、应用场景及其优缺点。 hilditch.m是实现Hilditch细化算法的代码文件。RC_unwrap.m则是逐行逐列去包裹算法的实现文件。least_unwrap.m包含了最小二乘去包裹算法的内容，而FTP.m则使用傅里叶变换来提取相位信息。此外，sincosfilter.m实现了正余弦滤波算法的功能。
     
  • 遥感算法的IDL源码
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    遥感算法的IDL源码提供了一系列用于处理卫星和航空影像数据的编程代码，旨在帮助研究人员与工程师开发和测试新的图像分析技术。这些源码主要使用ENVI/IDL语言编写，涵盖了从基本的数据预处理到高级特征提取等多个方面。 这段文字描述的内容包括图像预处理、监督分类、非监督分类以及变化检测等方面的源代码。
     
  • 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。
     
  • 遥感算法IDL代码_NMF算法IDL编写_遥感技术_IDL算法应用
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    本项目聚焦于利用IDL编程语言实现NMF（非负矩阵分解）算法在遥感数据分析中的应用，探索高效的遥感图像处理与分析方法。 IDL经典算法集合及源代码程序，方便开发者学习。
     
  • 遥感影像的分割算法
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    遥感影像是通过卫星或飞机等远程传感器获取的地表图像数据。遥感影像分割算法旨在将这些大尺度、多光谱的数据划分为有意义的同质区域，以便进一步进行目标识别与分类分析，从而提高信息提取的精度和效率。 遥感图像分割是处理这类图像的关键步骤之一。马尔科夫随机场模型作为一种先验模型，在图像分割领域得到了广泛应用，并且实践证明它有助于提高图像的分割效果。然而，由于环境因素及传感器特性的影响，遥感图像是灰度变化大、纹理复杂以及边界模糊等特征突出，这使得传统的马尔科夫随机场模型在处理这类问题时往往表现不佳。 本段落针对遥感图像中某些像素分类的不确定性，提出了一种新的方法——模糊马尔可夫随机场（FMRF）模型。该模型结合了分割中的随机性和模糊性特点，并合理地获取了先验知识，更好地适应了遥感图的特点，从而使得在进行图像分割时应用先验信息更为准确。 此外，在算法设计上，本段落特别考虑到了灰度特征和纹理特征的差异以及它们的重要性，采用了贝叶斯方法并利用权重来平衡这两种特性。为了解决数据不完整的问题，并找到全局最优解，我们还引入了最大期望（EM）算法与模拟退火（SA）技术进行优化处理。 通过上述改进措施，模糊马尔可夫随机场模型能够更准确地识别和区分遥感图像中的不同类别，在无监督环境下取得了较好的分割效果。
     
  • Java常见算法手册
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    《Java常见算法手册》是一本全面介绍适用于Java编程语言的各种经典和现代算法的实用指南。书中详细解释了数据结构、排序、搜索以及图论等领域的核心算法，并提供了大量的代码示例，帮助读者深刻理解并熟练运用这些技术解决实际问题。 Java常用算法手册包含了一些常用的Java算法，是一份不错的参考资料。