遥感地理数据

利用Python进行遥感地理数据自动化处理和分析。

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。

全球地理数据存储

提供美国地图，包括城县分布图、河流湖泊分布图，可用于数学建模和美赛项目。

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

数学方法与地理问题碰撞的火花 本书以Excel为工具，展示了多种数学方法在解决地理问题上的应用。涵盖回归分析、主成分分析、聚类分析等众多分析方法，并详细阐述其计算过程。 通用方法，广泛应用 虽然案例基于地理数据，但书中方法适用于各个领域。只需更换数据来源，即可将计算流程应用于其他学科。 适用人群 本书经过多年实践检验，适合地理学、生态学、环境科学等领域的学生、研究人员和工程技术人员阅读参考。

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()