遥感反演

Matlab 的反演脚本里，Bostickfanyan.m算是个比较好上手的老朋友了。用它做一维电磁法反演还挺顺，结构清晰，变量命名也不绕。哪怕你是刚开始接触反演，用起来也没啥压力，基本看一眼流程就能跑通。嗯，效率还不错，结果也比较稳定。

matlab的拉普拉斯反演一个非常有效的程序，大大提高了结果了准确率

天宫二号数据的详细说明，包括中心波段及其单位。

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

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()

油藏建模的反演技术，说实话，这篇文章还挺有料的。用的是高斯-牛顿算法，加上数值反演理论，直接把井下的压力和产量数据转成油藏特性参数。像孔隙度、渗透率这种参数，用传统方法难拿到，这里通过反演加梯度优化，搞出来还挺靠谱。 敏感矩阵的计算蛮关键，直接影响结果精度。你要是习惯用 MATLAB，文中这块的矩阵反演方法值得抄一抄。其实也不复杂，思路就一个：先建模、再估计误差、不断迭代调参，目标就是让误差越来越小。 还有个比较实用的点是它加了统计，不是拍脑袋估出来的。不仅给你个最解，还带上了可信区间和概率密度函数。你做后续模拟时，拿这些做输入，模型跑得更稳，也更贴近实际。 如果你也在做油藏数值模拟或者反演类

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。

用户交互式的遥感图像裁剪脚本，RasterSubsetViaShapefile.pro挺实用的，尤其你手头有不规则的shp矢量文件的时候。它支持输出成ENVI dat或TIFF，直接拿来做后续或者建模都比较方便，适合搞影像的朋友。 基于 IDL 写的裁剪脚本，使用起来还挺丝滑。用户选择输入图像和矢量边界之后，它会自动完成裁剪并输出格式化数据。不用再手动配坐标、转格式，效率提高不少。 像大面积不规则区域时，比如要裁个河流流域、一个山区的边界，用shp画好后丢进来就能跑。你也可以输出为TIFF方便接入 GIS 系统，或者输出dat继续跑 ENVI。 顺带推荐几个相关的资源，都是干货： Mat

符号矩阵反演技术的研究，尤其适用于n大于等于7的情况。例如，当n为7时，定义一个符号矩阵M，通过Mi=invSym(M)实现其反演。此方法的计算效率可与常规的inv()或者\和/操作进行比较。