VC++完成的图像读取显示等的遥感程序，能读大部分格式，灰度显示，直方图显示，直方图规定化，监督分类，变化监测，几何校正等
2023/3/7 19:42:34
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很多初入深度学习的学生都会遇到各种环境配置问题，环境搭建不好模型就跑不了，所以这是限制新手的一大难点，MATLAB具有成熟的运行环境，无需配置，这点对于想跑通一个深度学习模型的新手是非常有利的。
所以，本教程手把手教你使用MATLAB中的深度学习框架，完成遥感影像分类的具体操作步骤。
本教程给出完整的代码、操作手擦、原始训练及测试样本，旨在最大限度的简化操作步骤，让深度学习零基础的学生也可以轻松跑通深度学习代码，增加自信心和学习兴味，为遥感影像分类提供一个可借鉴的新型的方法。
所以，本教程手把手教你使用MATLAB中的深度学习框架，完成遥感影像分类的具体操作步骤。
本教程给出完整的代码、操作手擦、原始训练及测试样本，旨在最大限度的简化操作步骤，让深度学习零基础的学生也可以轻松跑通深度学习代码，增加自信心和学习兴味，为遥感影像分类提供一个可借鉴的新型的方法。
2023/3/7 11:10:21
6.26MB
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施普林格发布的GNSS手册，官网pdf原版。
本手册全面而严谨地概述了全球导航卫星系统（GNSS）多学科领域的基本原理，方法和应用，提供了详尽的一站式参考工作以及对GNSS的最新描述。
科学和社会的关键技术。
所有全球和区域卫星导航系统，包括目前正在运转和正在开发的卫星导航系统（GPS，GLONASS，Galileo，BeiDou，QZSS，IRNSS/NAVIC，SBAS）都将进行详细审查。
详细讨论了接收器和天线的功能原理，以及GNSS参数估计的高级算法和模型。
本书涵盖了广泛和多样化的陆地，海洋，空中和空间应用，从日常GNSS到高精度科学应用，并提供最广泛使用的GNSS格式标准的详细描述，涵盖接收器格式以及IGS产品和元-数据格式。
全球导航卫星系统领域的全面报道分为七个部分，从基础，全球和区域导航卫星系统，接收器和天线，算法和模型的处理，到广泛和多样化的应用范围。
定位和导航，测量，大地测量和地球动力学，遥感和定时等领域。
每一章都由国际专家撰写，并用图和照片充分说明，使本书成为科学家，工程师，学生和机构的宝贵资源。
本手册全面而严谨地概述了全球导航卫星系统（GNSS）多学科领域的基本原理，方法和应用，提供了详尽的一站式参考工作以及对GNSS的最新描述。
科学和社会的关键技术。
所有全球和区域卫星导航系统，包括目前正在运转和正在开发的卫星导航系统（GPS，GLONASS，Galileo，BeiDou，QZSS，IRNSS/NAVIC，SBAS）都将进行详细审查。
详细讨论了接收器和天线的功能原理，以及GNSS参数估计的高级算法和模型。
本书涵盖了广泛和多样化的陆地，海洋，空中和空间应用，从日常GNSS到高精度科学应用，并提供最广泛使用的GNSS格式标准的详细描述，涵盖接收器格式以及IGS产品和元-数据格式。
全球导航卫星系统领域的全面报道分为七个部分，从基础，全球和区域导航卫星系统，接收器和天线，算法和模型的处理，到广泛和多样化的应用范围。
定位和导航，测量，大地测量和地球动力学，遥感和定时等领域。
每一章都由国际专家撰写，并用图和照片充分说明，使本书成为科学家，工程师，学生和机构的宝贵资源。
2023/3/5 10:34:35
123.54MB
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刚刚整理出来的，武汉大学遥感院上机试题，复试机试可以用到。
学会了这些机试应该就没问题了。
用的是c言语。
马上复试了，大家加油！
学会了这些机试应该就没问题了。
用的是c言语。
马上复试了，大家加油！
2023/2/23 16:09:03
7.81MB
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遥感影像数据的3种主要的组织方式BSQ-BIL-BIP的互转,其中BSQ-BIL-BIP为txt文本，包含有数据文件。
2023/2/11 9:05:16
1.59MB
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包含常用的几种高光谱数据，可以用于遥感图像分类。
WashingtonDCMal,IndianPine等。
ndianPines是最早的用于高光谱图像分类的测试数据，由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）于1992年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像，然后截取尺寸为145×145的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。
Pavia University数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective OpticsSpectrographicImagingSystem，ROSIS-03）在2003年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。
该光谱成像仪对0.43-0.86μm波长范围内的115个波段连续成像，所成图像的空间分辨率为1.3m。
其中12个波段由于受噪声影响被剔除，因而一般使用的是剩下103个光谱波段所成的图像。
该数据的尺寸为610×340，因而共包含2207400个像素，但是其中包含大量的背景像素，包含地物的像素总共只有42776个，这些像素中共包含9类地物，包括树、沥青道路（Asphalt）、砖
WashingtonDCMal,IndianPine等。
ndianPines是最早的用于高光谱图像分类的测试数据，由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）于1992年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像，然后截取尺寸为145×145的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。
Pavia University数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective OpticsSpectrographicImagingSystem，ROSIS-03）在2003年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。
该光谱成像仪对0.43-0.86μm波长范围内的115个波段连续成像，所成图像的空间分辨率为1.3m。
其中12个波段由于受噪声影响被剔除，因而一般使用的是剩下103个光谱波段所成的图像。
该数据的尺寸为610×340，因而共包含2207400个像素，但是其中包含大量的背景像素，包含地物的像素总共只有42776个，这些像素中共包含9类地物，包括树、沥青道路（Asphalt）、砖
2023/2/11 2:19:13
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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