多光谱遥感造句

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多光谱遥感数据最佳波段选择的研究
多光谱遥感蚀变信息提取的新方法应用研究
基于分辨率退化模型的全色和多光谱遥感影像融合方法
多光谱遥感蚀变信息提取新方法研究
随着多光谱遥感技术的发展，多光谱图像的压缩受到越来越多的关注。
多光谱遥感数据的最佳波段选取与组合是遥感图像增强处理的关键部分,直接影响到图像的目视解译和研究对象的信息提取。
论文提出了一种将独立成分分析用于多光谱遥感图像变换的变化检测方法,减少了图像间的高阶相关,提高了检测性能。
图像变换是实现多光谱遥感图像变化检测的一类重要方法,现有变化检测所使用的图像变换方法基本上都是基于正交变换,难以处理图像间的高阶相关信息。
本文尝试应用遥感技术,以内蒙古西部湿地为研究对象,在2002年landsat7卫星etm遥感数据及遥感图像处理软件pci的支持下,对从多光谱遥感数据中选取最佳波段与组合以突出湿地进行探讨。
实验结果表明，对机载64波段多光谱遥感图像进行k - l变换和整数小波变换后，选用五个本征子图像重建原图像，压缩比可以达到11以上，峰值信噪比则超过45db ，取得了其它方法无法获得的效果。
用多光谱遥感造句挺难的，這是一个万能造句的方法
接着详细研究了k - l变换原理和整型小波的构造方法，编程实现了结合k - l变换和整数小波变换的多光谱图像压缩算法，该算法将k - l变换用于去除多光谱遥感图像的谱间冗余，在谱内则使用整型小波方法去除空间冗余。
利用两期水深的比对可以揭示黄河水下三角洲的冲淤演变规律，但由于实测水深资料获取较为困难，因而利用遥感来反演水深是一个重要的选择，为此，本文在黄河口海现代黄河三角洲冲淤演变规律与遥感应用研究端走取两个试验区进行了多光谱遥感水深反演试验，试验结果表明，在极高泥沙浓度、较强水动力条件的黄河口海域，用多光谱遥感反演水深是可行的。
由于小波变换在时频域卓越的多分辨率分析特性和ihs变换对多谱图像的彩色增强作用,基于ihs和小波变换的图像融合算法已经成为目前多光谱遥感图像融合技术的主流。