定量遥感

三、定量遥感的基本内容与方法1.方向性与多角度遥感2.尺度效应与尺度转换3.病态反演与反演策略方法4.遥感模型与应用模型的链接定量遥感不仅要进行遥感机理与各种前向模型的研究，还要进行各种反演模型、反演策略与方法、尺度转换、真实性检验等方面的研究。这些正是目前定量遥感基础理论研究的热点、难点问题。

数据融合里的老牌选手——ESTARFM，用起来还挺顺手的。它是那种专门遥感图像的利器，能把不同时间和来源的数据揉成一张高清图，效果不赖。最关键的是，这套代码还集成了GPU 加速，在大图像量级的场景下起来流畅，响应也快，适合实战上手。 cuESTARFM的目录结构也清晰，src里是主力代码，scripts里有现成的运行脚本，一键编译搞定。data文件夹里有测试图像，能直接跑通流程，比较适合边学边练。对于初学者来说，README.md也挺友好，基本上照着来就能跑。 它的核心思想也不复杂，就是通过历史 SAR加上当前光学图像，预测出高分辨率的影像。流程是：图像先配准、提特征，做时空建模，融合。每一步

天宫二号数据的详细说明，包括中心波段及其单位。

遥感图像的分割技术其实就是把图像中关心的部分从整个场景中提取出来。这在多实际应用中重要，譬如军事上关注某些特殊目标，或者在环境监测中只对某些区域感兴趣。现在常用的图像分割技术有多，比如基于Otsu算法的图像分割，这种方法比较简单直接，效果也不错。不过，不同的应用场景对图像分割的要求不同，所以你需要根据具体需求来选择合适的算法。 如果你想快速上手，MATLAB 中有多现成的代码可以用。像是MRF 图像分割算法程序包或者meanshift 算法图像分割与 matlab 实现，都可以你快速实现分割功能。其实，图像分割技术也在不断进化，最近有些新算法，比如小波变换，也开始应用到图像分割中，效果蛮不错的

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

大尺度照明场景的色光情感，嗯，还真不多见。《景观照明中色光情感的定量化实验》这篇文章挺有意思，专门研究那种城市夜景里的彩色灯光——比如公园、广场、建筑外立面的灯光情绪，怎么量化、怎么测。研究用了56 种单色光和19 个情感维度，找了 30 个人来打分，用的是因子，提炼出活跃性、评价性、适应性三个关键指标。简单说，就是不同颜色的灯光，能让人觉得是活泼的、舒服的，还是压迫的。用 SPSS 跑也挺有参考价值。有意思的是，影响最大的不是颜色本身，而是亮度——也就是你用多亮的灯，才是关键。色相反而没那么重要，蛮出乎意料吧？而且他们还用统计方法搞了个情感预测模型，输入亮度就能估出感受情绪，这对做灯光设计、

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。

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()

遥感监测草地生产力的思路，用的就是光能利用率模型那一套，像LAI、FPAR这些参数，都能靠遥感数据拿到，基本不用天天跑野外。青海的案例做得挺细，从地形、草地类型到 NPP 的空间分布，讲得清清楚楚。2006 年一整年的数据也扎实，夏天草地最旺、冬天几乎躺平，这趋势一看就明了。如果你搞生态遥感或者 NPP 相关研究，这套东西你肯定用得上。

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。