卫星遥感

这份文件描述了迭代约束端元（ICE）算法在卫星遥感和高光谱NIR成像中的应用。该算法专门用于从混合物中提取成分信息，使用光谱图像数据集生成混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。与化学计量学中的多元曲线分辨率（MCR）算法类似，ICE算法通过外部约束来确保输出符合预期结果。还讨论了ICE算法在强制算法输出期望结果方面的应用。

轨道建模通过数学模型来模拟大质量物体在引力作用下绕行另一个大质量物体时的运动轨迹。除引力外，其他次要影响因素，例如来自其他天体的引力、大气阻力、太阳辐射压力或推进系统推力，也会被纳入模型中。 由于需要对大尺度轨道上的微小扰动进行建模，直接建模可能会超出机器精度限制。因此，通常采用扰动方法来提高建模精度。 轨道模型通常利用特殊的扰动方法在时间和空间上进行传播。首先将轨道建模为开普勒轨道，然后在模型中添加扰动项，以解释各种影响轨迹的扰动因素。特殊扰动方法适用于任何天体物理问题，因为它不受限于小扰动情况。这种方法是机器生成高精度行星星历表的基础，例如美国宇航局喷气推进实验室发展星历表。 本项目

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

利用卫星TLE数据计算卫星的轨道高度。如果您没有TLE数据，请访问相关网站下载。下载的数据需要保存为文本格式，以便程序运行。

利用广播星历，通过Matlab程序简易计算卫星坐标。程序步骤如下：1. 输入广播星历数据。2. 运行计算函数。3. 输出卫星坐标结果。

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()