在遥感图像中,分形方法提供了一种描述和分析不同地理特征复杂度的方法。
遥感影像的自动配准是长期以来一直未能很好解决的一个重要问题。
由于传感器的分辨率的限制,在低空间分辨率遥感图像中存在着大量的混合像元。
图像纹理对于高分辨率遥感图像的信息提取与目标识别具有重要意义。
多角度成象对于获取多角度遥感数据是非常重要的。
不确定性是评价分类专题类别数据质量最主要的方面。
智能化遥感影像分析理解是当前遥感地学分析中的研究热点。
提出了一种新的考虑到HIS颜色空间和颜色纯度的多尺度遥感影像分刻方法。
该文研究了无监督遥感图像分类问题。
研究表明,高分辨率遥感影像在细微景观研究中具有得天独厚的优势。
近年来,遥感图像融合技术不论在军事领域还是在民事领域都受到了广泛的关注。
遥感影像融合与分类在城市边缘带扩展监测中应用研究
具有部分监督的遥感影像模糊聚类方法研究及应用
首次全球遥感土壤湿度资料与模式和降水资料一致的评价
贪心聚类算法及其在遥感图像分类和压缩中的应用
高分辨率影像解译理论与应用方法中的一些研究问题
估算区域蒸发蒸腾量的遥感模型对比分析
遥感成象间相关分辨率测定的一个基于小波的方法
遥感干旱监测数据处理系统的设计
面向对象的知识表达在遥感图像信息提取中的应用
高分辨率遥感影像中提取特定地物的分区多阶段混合分类方法
评估遥感数据监督分类的像素和基于现场的校准和验证方法
一种基于支撑向量机的遥感影像不完全监督分类新方法
基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法
被动微波遥感图象和辅助资料获取的土壤湿度的时空特征
基于多尺度特征融合和支持向量机的高分辨率遥感影像分类
支撑向量机及其遥感影像空间特征提取和分类的应用研究
结合多分类器的遥感数据专题分类方法研究
基于几何概率的聚类分析方法及其在遥感影像分类中的应用