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遥感影像的变异检测。

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简介：
这段代码成功地完成了遥感影像的变化检测任务，并且提供了相应的测试图片，以便各位用户可以进行验证和测试。

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  • 遥感影像变化检测软件程序
    优质
    遥感影像变化检测软件程序是一款先进的图像处理工具，能够高效识别和分析不同时间点的地表变化情况，广泛应用于城市规划、环境监测等领域。 使用VC6.0编写的简单变化检测程序，适合初学者学习。这个程序设计简洁明了，便于理解和上手操作。
     
  • 遥感影像变化检测的经典方法
    优质
    遥感影像变化检测经典方法探讨了如何通过对比不同时间点的卫星或航空图像来识别地表变化的技术和算法。 遥感变化检测领域的权威论文非常值得大家学习与研究，从入门级的综述到专业的技术细节都有涵盖，并且提供了部分MATLAB代码用于实践操作。
     
  • 遥感影像变化检测的经典方法
    优质
    遥感影像变化检测的经典方法主要涉及通过对比不同时期的卫星或航空图像，识别地表发生的各种变化。这种方法在城市规划、环境监测和灾害评估等领域具有重要应用价值。 遥感变化检测的权威论文非常值得学习与研究，涵盖了从入门级综述到高级技术的所有内容，并提供了部分MATLAB代码用于实践操作。
     
  • HIS阴影检测_遥感影像_his_python_阴影检测_
    优质
    本项目采用Python编程语言，在遥感影像处理领域中应用HSV色彩模型中的HIS分量，专注于高效准确地进行阴影区域自动识别与分析。 武汉大学遥感原理实习要求将影像转换到HIS空间以实现阴影检测。
     
  • 基于主成分分析的遥感影像变化检测
    优质
    本研究采用主成分分析方法，旨在提高遥感影像变化检测精度与效率，适用于城市扩展、森林砍伐等动态监测领域。 基于遥感影像的地物变化检测是土地利用、资源普查等领域的重要研究方向之一。本段落采用Landsat TM影像，在特定区域内选取两个不同时期的图像作为研究对象，并提出了一种有效的快速变化检测方法，该方法基于主成分变换。 首先，文章提取了不同时间段内影像中的多个特征信息并组合成特征向量；随后通过计算两幅时期不同的影像之间的差值图。接着对生成的差值图进行主成分分析处理，在此基础上选取第一波段作为主要的变化实验图像，并利用Ostu自动阈值化技术来获取变化地图。 经过实际验证，该方法操作简便且效果显著，能够满足大规模区域内的地物变化检测需求。
     
  • 基于遥感影像的变化检测算法（IR-MAD、MAD、CVA、PCA）
    优质
    本研究探讨了四种主流变化检测算法——IR-MAD、MAD、CVA和PCA在遥感图像分析中的应用，评估其在识别地表变化方面的准确性和效率。 本段落介绍了遥感影像场景变化检测的经典算法集锦，包括IR-MAD、MAD、CVA和PCA等多种方法，并提供了相应的代码示例（Code）与演示案例（Demo）。此外，文中还包含了用于评估这些算法性能的评价函数OA、Kappa、AUC以及ROC曲线。欢迎各位学习交流并提出宝贵意见。
     
  • 遥感影像变化检测的经典算法（IR-MAD、MAD、CVA、PCA）
    优质
    本文章介绍了遥感影像变化检测领域中的四种经典算法，包括IR-MAD、MAD、CVA和PCA。通过对比分析这些方法的特点与适用场景，为研究者提供参考依据。 Matlab代码：遥感影像变化检测的经典算法（IR-MAD、MAD、CVA、PCA），可以直接运行。如果有问题可以交流。感谢下载。
     
  • 遥感影像变化检测的经典算法（IR-MAD、MAD、CVA、PCA）
    优质
    简介：本文介绍了遥感领域中四种经典的变化检测算法——IR-MAD、MAD、CVA和PCA。这些方法通过比较不同时间点的影像数据，有效识别地表变化情况，广泛应用于环境监测与城市规划等领域。 Matlab代码：遥感影像变化检测的经典算法（IR-MAD、MAD、CVA、PCA），可直接运行。有问题的可以交流，感谢下载。
     
  • 基于VC++的遥感图像变化检测
    优质
    本研究利用VC++开发环境，提出了一种高效的遥感图像变化检测算法，旨在提高大尺度、长时间跨度影像间的自动识别与分析能力。 利用VC++代码实现对遥感图像的检测分析。
     
  • 基于NSCT和FCM的多时相遥感影像变化检测（2014年）
    优质
    本文提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)与模糊C均值(FCM)聚类算法的方法，用于分析多时相遥感影像的变化检测。该方法能够有效提升变化区域的识别精度和效率，在2014年取得了显著的研究成果。 本段落提出了一种结合非下采样Contourlet变换（NSCT）与模糊C均值聚类的方法进行变化检测。首先对两期遥感影像执行相减运算以获得差异图像，然后使用NSCT对差异图象进行多尺度分解得到子带图像，并将这些子带图像和原始的差异图像组合成特征向量。最后利用模糊C均值算法分类上述特征向量，从而得出变化检测的结果（即变化区域与非变化区域）。该方法不依赖于具体的变化类和非变化类统计分布的信息，无需先验知识参与，并且具有广泛的应用性。通过实验验证，在真实遥感数据集上的应用显示了此方法的有效性和准确性；相较于传统技术，本段落所提算法在检测精度方面表现出更佳的性能。