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卫星影像的时间序列分析 |
2024-04-03 |
| 卫星影像的时间序列分析是遥感图像处理中一项重要的技术，它能够利用多个时相的影像数据，揭示地表特征随时间的变化趋势，为资源管理、环境监测等提供关键支持。在这一领域中，常用的算法包括时间序列图像分析和 |
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遥感卫星影像三维重建算法 |
2024-04-03 |
| 遥感卫星影像的三维重建是一项关键的技术，它可以为城市规划、资源管理和环境监测等领域提供高精度的地理信息。在这一领域中，激光雷达数据处理和立体匹配是两种常用的算法，它们能够结合多源数据进行地表的三维 |
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卫星影像地物提取：植被指数、水体提取、建筑物提取 |
2024-04-03 |
| 植被指数：算法原理： 常用的植被指数包括归一化植被指数（NDVI）、归一化差异植被指数（NDWI）、土壤调节植被指数（SAVI）等。这些指数能够有效地区分植被与非植被区域，提取出图像中的植被信息。水体提取：算 |
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卫星影像变化检测 |
2024-04-03 |
| 卫星影像变化检测是遥感图像处理中的重要任务之一，它能够帮助我们监测地表的变化情况，从而支持城市规划、资源管理、环境监测等应用。在卫星影像变化检测中，常用的算法包括像元级变化检测、目标级变化检测和时 |
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卫星影像分类提取 |
2024-04-03 |
| 卫星影像分类是遥感图像处理中的关键任务之一，其目的是将图像中的像素分配到不同的类别中，以实现对地表特征的识别和分类。在卫星影像分类中，常用的算法包括监督分类、无监督分类和深度学习分类。监督分类：背 |
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遥感卫星图像的特征提取 |
2024-04-03 |
| 在遥感图像处理中，特征提取算法是从图像中提取有意义的信息以描述和识别目标的关键步骤。其中，纹理分析、形状分析和边缘检测是常用的特征提取算法。纹理分析：背景介绍： 纹理是图像中重要的视觉特征，反映了 |
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卫星遥感图像处理辐射定标、大气校正和几何校正 |
2024-04-03 |
| 在卫星遥感图像处理中，预处理算法是确保获取准确、可靠信息的关键步骤之一。其中，辐射定标、大气校正和几何校正是常用的重要算法。辐射定标：背景介绍： 遥感图像记录的是传感器接收到的电磁辐射信号，并以数 |
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遥感卫星影像特征 |
2024-04-03 |
| 遥感技术是一种通过感知、识别和获取地球表面信息的技术手段，其应用范围广泛，涵盖了地质、环境、农业、城市规划等多个领域。以下将对遥感数据的特征、获取方式、预处理流程、处理流程、应用场景以及未来发展趋 |
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探索高时间分辨率的未来：PlanetScope 卫星数据 |
2024-04-02 |
| 探索高时间分辨率的未来：PlanetScope 卫星数据在当今快节奏的社会和科技发展的推动下，我们对于地球表面的监测和观测需求日益增加。随着遥感技术的不断进步，我们能够以前所未有的精度和频率获取地球的影像数据 |
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