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  1. 基于监督分类分区域的特征因子提取

  2. 以南充市2000年8月的LandsatTM 影像为信息源,利用监督分类方法对南充市的土地利用进行了分类,采用了分 区域提取特征因子这一改进方法,有效地降低混合像元带来的影响,提高土地利用信息的精度
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-05-14
    • 文件大小:226304
    • 提供者:seig777
  1. LandSatTM卫星相关论文大全

  2. LandSatTM卫星相关论文大全,卫星介绍,数据情况介绍、大气校正等等!
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-03-05
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:xiaocui2007
  1. TM/ETM行列号

  2. LandsatTM、ETM 、ETM+数据的行列号
  3. 所属分类:教育

    • 发布日期:2016-01-11
    • 文件大小:5242880
    • 提供者:aicehui
  1. 丹江口水库河南汇水区土地利用景观格局分析

  2. 利用2007年LandsatTM遥感影像解译得到丹江口水库河南汇水区的土地利用数据,使用ArcGIS软件绘制研究区土地利用类型图,并借助景观分析软件Fragstas 3.3,从景观类型水平和景观水平两个层面,选取斑块面积、景观百分比、斑块密度、景观形状指数、分维数、多样性指数、均匀度指数等景观格局指数,分析丹江口水库河南汇水区的土地利用景观格局特征.结果表明,研究区主要土地利用类型为林地、耕地和裸岩,分别占研究区国土面积的57%,19%和15%.阔叶林景观百分比(41%)最大,是研究区的基质,其
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-13
    • 文件大小:456704
    • 提供者:weixin_38625098
  1. Landsat TM/ETM +数据的云掩膜产品生成算法

  2. 文中介绍了美国地质勘探调查局(United States Geological Survey:USGS)针对Landsat TM/ETM+数据所开发的一种自动化厚云检测算法(Automatic Cloud Cover Assessment:ACCA)。该算法以TM/ETM+传感器的热波段数据为基础,并通过两个以热波段数据为处理核心的过滤步骤来识别出最终的云像元。ACCA算法的主要特点是能够针对厚云高亮低温的特性并结合多个综合性特征阈值来有效检测出图像中的云团,此外对于云边界廓线的定位精度也较高。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-03
    • 文件大小:289792
    • 提供者:weixin_38516270
  1. 基于LandsatTM影像的兰州市土地覆盖变化检测

  2. 兰州市作为西北内陆中心城市,研究其土地覆盖变化检测方法对探索兰州市的社会空间结构和演变进程具有重要的研究意义。文中选取兰州市2006年和2011年的Landsat TM影像,运用主成分分析和支持向量机方法实现地物变化检测。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-30
    • 文件大小:219136
    • 提供者:weixin_38517212
  1. 基于Landsat TM影像的湿地土壤水分定量反演研究

  2. 基于Landsat TM影像的湿地土壤水分定量反演研究,孙永华,李明超,土壤水分是描述湿地退化的重要指标。本文以洪河国家级自然保护区为研究区,以Landsat-5 TM数据作为遥感数据源,结合MODIS数据,应用单�
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-29
    • 文件大小:635904
    • 提供者:weixin_38581405
  1. 基于多时相Landsat TM/ETM数据的伊河流域土地利用覆盖变化研究

  2. 基于多时相Landsat TM/ETM数据的伊河流域土地利用覆盖变化研究,邓小亮,胡娟,以龙门镇为出水口的伊洛河子流域为研究对象,利用八十和九十年代的两期TM/ETM遥感图像得出土地覆盖分类结果,运用地理信息系统空间
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-19
    • 文件大小:293888
    • 提供者:weixin_38506713
  1. 通过基于学习的超分辨率,通过与SPOT5图像融合来提高Landsat TM / ETM的空间分辨率

  2. 为了充分利用Landsat专题地图(TM)/增强型专题地图(ETM +)图像的宽幅宽度以及Systeme Pour l'Observation de la Terre 5(SPOT5)图像的高空间分辨率,我们提供了一个学习方法融合这两种数据类型的基于超分辨率的方法。 预计融合图像的特征在于TM / ETM +图像的扫描宽度和SPOT5图像的空间分辨率。 为此,我们首先通过模糊和下采样操作建立图像降级模型,从而对从SPOT图像到TM / ETM +图像在其对应频段的成像过程进行建模。 使用此降级模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38636577