ENVI特色提取模块（ENVIFeatureExtraction）基于影像空间以及影像光谱特色，从高分说率全色兴许多光谱数据中提失约息，该模块能够提取种种特色地物如车辆、修筑、路途、河流、桥、河流、湖泊以及田地等
2023/5/4 9:36:54
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光学遥感器在轨绝对辐射定标精度决定着定量化应用的广度和深度,反射率法、辐照度法以及辐亮度法等基于大面积均匀场的在轨替代定标发挥着重要作用,但由于存在场地数量有限、定标频次低、场地反射率低以及单点定标无法实现全动态范围定标的问题,定标精度限制在5%~8%之间。
光学遥感器空间分辨率的提高,使得基于光谱平坦性好、朗伯性好的灰阶靶标的绝对辐射定标成为可能。
本文研究了基于灰阶靶标的定标方法的原理、定标流程及影响因素,并在此基础上提出了简化辐射传输计算的方法。
考虑到高分辨多光谱相机响应线性及暗电流等的影响,本文采用带偏置的一次函数响应模型,对某多光谱相机进行了三次试验,求出了定标增益与偏置,定标不确定度优于5%。
利用铺设的彩色靶标进行了反射率反演验证,结果显示,在5%~70%的反射率内,绝对差值不到0.01。
所提绝对辐射定标方法可以实现光学卫星遥感器大动态范围的绝对辐射定标,处理了在响应低端定量化应用时定标精度普遍较低的问题。
光学遥感器空间分辨率的提高,使得基于光谱平坦性好、朗伯性好的灰阶靶标的绝对辐射定标成为可能。
本文研究了基于灰阶靶标的定标方法的原理、定标流程及影响因素,并在此基础上提出了简化辐射传输计算的方法。
考虑到高分辨多光谱相机响应线性及暗电流等的影响,本文采用带偏置的一次函数响应模型,对某多光谱相机进行了三次试验,求出了定标增益与偏置,定标不确定度优于5%。
利用铺设的彩色靶标进行了反射率反演验证,结果显示,在5%~70%的反射率内,绝对差值不到0.01。
所提绝对辐射定标方法可以实现光学卫星遥感器大动态范围的绝对辐射定标,处理了在响应低端定量化应用时定标精度普遍较低的问题。
2023/1/17 5:52:44
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这是一个用于全色图像和多光谱图像融合的C++代码，代码齐全，有原图像，运转就能得到融合结果，而且里面有多种融合方法。
2019/6/5 19:51:16
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课程论文事项一、所写题材范围1、引见常用的遥感图像分类的原理，并分别给出如下两个波段（I1和I2）图像的监督分类（分类算法及训练区自行选择，分类算法任选一种）和非监督分类（分类算法任选一种）的结果。
I1=[12342n453210]I2=[43213210123n]n:学号的后两位，如学号后两位02，则n=2；
学号后两位21，则n=21。
2、引见几种常用的多光谱图像和全色图像融合的算法。
假设多光谱图像有两个波段I1、I2（其中I1和I2与第1题图像相同），并假设全色影像为I3=[0123321n1234]试计算应用PCA算法融合多光谱图像（I1和I2）和全色图像I3的结果。
仅供参考！！不保证结果正确性！！！
I1=[12342n453210]I2=[43213210123n]n:学号的后两位，如学号后两位02，则n=2；
学号后两位21，则n=21。
2、引见几种常用的多光谱图像和全色图像融合的算法。
假设多光谱图像有两个波段I1、I2（其中I1和I2与第1题图像相同），并假设全色影像为I3=[0123321n1234]试计算应用PCA算法融合多光谱图像（I1和I2）和全色图像I3的结果。
仅供参考！！不保证结果正确性！！！
2015/7/1 1:32:11
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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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