遥感图像

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

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

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。

此 MATLAB 教程提供基于 SIFT 算法的遥感图像配准代码，可用于图像配准，提高图像质量和分析精度。代码包含主函数和调用函数，支持 MATLAB 2019b 版本运行。只需按照指定步骤操作即可获得图像配准结果。

高光谱图像分类的 Matlab 项目，挺适合拿来快速上手的。 PCA 降维配上SVM 分类的组合，老搭档了，高光谱这种几百波段的数据还挺高效。每个像素都一堆光谱值，用 PCA 一压缩，信息还在，复杂度就下来了。 SVM就不用说了，分类效果比较稳，是你样本不多、数据维度还高的时候。项目里还支持调核函数参数，RBF、linear这些常见的都有，想试试哪个都方便。 最省事的是它还带了个GUI 界面，不写代码也能跑流程。比如选训练样本比例、调参数、点下按钮就能跑模型、看分类图，体验还不错，适合想先搞懂流程的你。 项目用的是MATLAB，对遥感数据支持还蛮全的。你可以用这个做土地覆盖分类，看看植被长势，

位置无关的相对辐射校正 LIRRN 图像融合，挺适合做双时相遥感的你。主打的就是一步到位——main.m搞定全流程，不用你到处改参数、对照图看结果。代码清爽，变量命名也直白，适合新手摸索，老手改起来也方便。融合流程的核心其实就是辐射校正+图像配准，Matlab 里做这套也比较顺——版本用2019b，比较稳。你把代码丢进当前目录，双击打开主函数就能跑，等个几秒钟，就出结果了。源码结构挺清晰，调用函数都拆分好了，出了 bug 基本能看提示改，不会也可以问作者，视频里带 QQ 名片。要是你研究方向碰巧就是多时相遥感、图像融合，那这个资源能省你不少时间。对了，压缩包里虽然没直接放结果图，但只要跑一遍就

随着技术的进步，神经网络在遥感图像分类和识别中发挥着重要作用。

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。

探讨了利用半监督学习方法进行遥感图像分类的研究，重点在于优化分类结果的准确性和效率。研究表明，通过引入半监督学习策略，可以显著提升遥感图像分类的性能，适用于各种实际应用场景。