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【遥感专题系列】影像信息提取之——人工解译

遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同影像地物的物理基础。 人工解译是目前国内使用最多的一种影像提取方法，如土地普查、地质普查、水利普查等。这类方法非常灵活，但需要一定的经验，特别是像地质解

遥感影像提取农作物种植分布数据之经验总结

最近在做利用Sentinel-2影像提取湖北省棉花种植分布，前前后后快两个月了，学到一些东西，记录一下。 1、目标作物最好是研究区内的主要作物，种植面积大、分布广泛，这样方便获取作物在影像上的光谱特征，训练样本、验证样本也好获取，实地调研难度也小； 本次提取的是湖北省的棉花分布数据，但受农

提高绘图速度的CASS小技巧

在画图时经常会遇到这种情况，明明有些地物很常用，但是需要好久才能从cass内找到。或者当时记得很清楚，由于长时间不用，在画图时就是记不清在哪个小类里面。今天分享一些小技巧对于新手及记忆不好的老手非常友好，也是cass中比较好的功能。我们打开cass后在窗口左侧找到快捷地物，点开快捷地

基于深度学习的显著性检测用于遥感影像地物提取（MINet）

这个跟前两个一样，显著性检测貌似无法解决我的问题，我发誓这是最后一个了，准备换个方向解决我的问题了，虽然我的目的没达到，但是这个的效果确实还行的，有需要的可以好好调整一下。 使用链接：https://github.com/lartpang/MINet 原图 标签 预测结果 评价结果： acc: 0.905521435207

2020全国人工智能大赛遥感组

赛道背景 地物要素分类是将地表相对固定的物体分类的系统体系，是地表地物要素观测与测绘的重要手段之一。基于遥感影像开展地理国情监测、“耕地红线”、“生态红线”等实际应用，受“同物异谱”、“同谱异物”现象影响，分析与处理的难度极大，目前主要采用人工方式提取地物要素，效率低，耗

3D-GIS地理信息系统研发解决方案

（一）主要研究开发内容空间数据的获取是GIS建设与运行的基础，数据源及数据获取方式的不同，对数据模型的生成产生很大的影响，如何根据不同的需要，采取合适的方法来获取数据，以及如果保证数据的精确度，最终使可视化程度更接近现实，提高系统的空间查询分析能力。由于客观世界的多样性和复杂性，可

遥感数据源

这一章主要讲述遥感数据的四个分辨率、遥感观测对象的时间与空间、光谱特征 (1)遥感数据的特征 空间分辨率：空间分辨率是指遥感图像上能识别的最小地物的尺寸或者大小，或者区分两个地物目标的最小角度或者线性距离的测量。 IFOV：瞬时视场，指遥感器单个探测单元的受光角度 或观测