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电子科技大学:《遥感地面数据采集与实验方法 Methods for Remote Sensing Experiment》课程教学资源(教学大纲,周纪)
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【机器感知与模式识别】基于最大最小距离的高光谱遥感图像波段选择
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电子科技大学:《定量遥感 Quantative Remote Sensing》课程教学资源(教学大纲,何彬彬)
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【机器感知与模式识别】基于生成对抗网络的机载遥感图像超分辨率重建
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电子科技大学:《遥感图像处理 Remote Sensing Image Processing》课程教学资源(课件讲稿)第三章 光谱变换
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【机器学习】基于卷积神经网络的遥感图像分类研究
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【机器学习】基于多样性变异的QPSO算法的遥感图像分类编辑部
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为提高遥感影像变质矿物提取精度,提升变质带的识别效果,以甘肃北山ASTER影像为研究区,结合了比值运算、多尺度分割、随机森林分类法进行变质矿物提取。首先,通过矿物特征性光谱特征构造比值运算公式、进行影像增强;然后,对增强影像进行基于光谱及变差函数的多尺度分割;接着,采用随机森林法提取目标矿物;最后,通过野外勘查、采样、薄片鉴定进行精度评价。结果表明,黑云母、白云母、角闪石在ASTER影像上具有鉴定性特征,提取精度分别为85.4088%、84.7640%和85.7308%;其他含量较少的变质矿物提取精度可达到60%以上。多尺度分割能充分利用矿物的丛集特征;变差函数纹理能增强形态特征对矿物的区分能力;随机森林分类法对矿物混合引起的噪声不敏感、提取结果稳定
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《工程科学学报》:无人机遥感在矿业领域应用现状及发展态势
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1. 图像压缩的概念、目的和意义 2. 图像的行程编码、霍夫曼编码方法 3.图像压缩的标准及发展现状
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