遥感技术

遥感过程其实就是一个从信息获取到最终应用的全过程，涵盖了从数据采集、传输、到应用等各个方面。它涉及的技术内容挺复杂的，包括地物的光谱特性、传感器的选择、以及图像的等，如果想深入了解，可以多参考遥感试验和数据方法。对于初学者来说，理解这些技术的基础重要，尤其是在选择合适的工作平台和传感器时，能够提高遥感信息的准确性。遥感技术系统的组成也挺有意思，主要包括遥感试验、信息获取、等环节。遥感试验为数据的采集和了必要的支持，而传感器和遥感平台的结合则是确保信息采集精度的关键。对于图像的，你需要做辐射校正和几何校正等工作，确保数据的可靠性和可用性。嗯，如果你是做相关研究的，了解这些流程和技术细节肯定会对你

土壤盐分对植物生长有限制作用，降低了农作物的产量并导致土壤退化。本研究利用Landsat TM多光谱数据分析了突尼斯南部盐渍土壤的情况。研究采用主成分分析（PCA）和聚类分析，确定了最相关的光谱指数，快速预测受盐影响的土壤区域。共收集了66个土壤样本，用于验证地面真实数据。研究发现，电导率与近红外光谱和短波红外光谱的光谱指数高度相关。不同的光谱指数被应用于Landsat数据的光谱带。统计数据显示，近波段和短波红外波段（波段4、波段5和波段7）与盐度指数（SI 5和SI 9）之间的相关性最强。聚类分析揭示了电导率EC与光谱指数（如abs4、abs5、abs7和si5）之间的显著相关性。主成分分析

详细介绍了遥感图像处理中的增强和去噪原理，以及如何在matlab中实现这些操作。通过提供代码和实例帮助读者快速掌握技术。

天宫二号数据的详细说明，包括中心波段及其单位。

基于 SIFT 和 SURF 特征提取和匹配 使用 RANSAC 剔除误匹配 SIFT 代码基于 Lowe 源码 SURF 使用 MATLAB 内置函数 detectSURFFeatures()

将您关注的shp格式区域与世界地图遥感栅格影像进行叠加，能够实现更精细化的数据分析和研究。

使用multibandread函数来读取dat文件，可以显示单波段图像，也可以按照波段显示多波段图像。具体的方法已经在前文中详细解释过，multibandread函数的参数可以根据hdr文件进行配置。

利用Python进行遥感地理数据自动化处理和分析。

遥感图资的整理工作里，91 位图助手算是个挺省心的家伙了。支持各种遥感卫星的数据下载，像Landsat、哨兵卫星这些常用的都能搞定，下载界面也比较直观，没啥学习成本。 你要是经常折腾GIS 地图，尤其涉及影像拼接、行政区划、栅格矢量转换这种操作，用它真能省不少事。像下载中国各省市县的边界图，点一下就能下，还支持shp格式，拿来就能在QGIS或者ArcGIS里用，方便得。 我试了下，数据源还挺全的，国内外的资源都有。你甚至还能下到世界遥感影像，做个全球图啥的也不是问题。搭配网站上那些地图资源，比如这个中国矢量地图，基本够用。 哦对了，还有个彩蛋，顺手还能看看像Vue 导图、Hadoop 思维结构

海雾的遥感光学辐射特性是一个蛮有意思的研究方向。通过 AVHRR3/NOAA17 卫星观测数据，可以对比不同目标物在可见光、近红外波段的反射辐射特性，是海雾的特殊光学辐射特性。显示，海雾区的反射率有时候表现得独特，比如反射率顺序出现反转。通过 Streamer 辐射传输模型，进一步验证了这一现象，甚至揭示了粒子粒径对反射率的影响，粒径越小，反射率越高。嗯，感兴趣的话，基于这些数据，还可以做一些卫星遥感的监测工作哦。对于做遥感光学辐射的同学来说，这些特性真的挺有的。