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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基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域婚配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.
2021/8/18 20:12:28
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激光诱导击穿光谱已用于测量大气条件下粉煤无烟煤中的有机氧含量。
提出了特殊的光谱处理方法，包括通过与N（I）线比较光谱相关系数，选择与O（I）线的光谱相关系数，与N（I）线进行内部归一化以及温度校正来选择最佳的O（I）发射线，以满足多光谱分析线分析方法，可得出最精确的定量结果。
提出了确定煤中有机氧含量的标定方法，通过对六个无烟煤样品进行的实验评估，其精确度为1.15-1.37％，平均相对误差为19.39％。
还研究了相对测量误差分布。
提出了特殊的光谱处理方法，包括通过与N（I）线比较光谱相关系数，选择与O（I）线的光谱相关系数，与N（I）线进行内部归一化以及温度校正来选择最佳的O（I）发射线，以满足多光谱分析线分析方法，可得出最精确的定量结果。
提出了确定煤中有机氧含量的标定方法，通过对六个无烟煤样品进行的实验评估，其精确度为1.15-1.37％，平均相对误差为19.39％。
还研究了相对测量误差分布。
2018/10/12 13:47:58
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遥感作为一门对地观测综合性技术，它的出现和发展既是人们认识和探索自界的客观需要，更有其他技术手段与之无法比拟的特点。
而MATLAB作为一个灵活实用的编程软件，早已渗透到遥感图像的处理中，利用MATLAB可以对遥感图像进行图像增强、滤波、图像融合等，可以大大推动对遥感图像处理的深入理解和广泛应用。
本文引见了利用小波变换的方法对高分辨率影像和多光谱影像进行融合，并对结果进行了分析，展望遥感图像融合技术的未来。
而MATLAB作为一个灵活实用的编程软件，早已渗透到遥感图像的处理中，利用MATLAB可以对遥感图像进行图像增强、滤波、图像融合等，可以大大推动对遥感图像处理的深入理解和广泛应用。
本文引见了利用小波变换的方法对高分辨率影像和多光谱影像进行融合，并对结果进行了分析，展望遥感图像融合技术的未来。
2019/2/17 11:22:35
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本文采用两种改进的算法:基于HSV的小波融合算法(HSV-WT)、基于区域特征的自适应小波包融合算法(AWP)分别对多光谱LandSatTM数据与全色SPOT-5数据、TM数据与ERS-2的合成孔径雷达SAR数据进行融合.融合结果表明两种改进算法融合后的数据在保持光谱信息和提高空间细节信息两方面均得到提高.当应用两种方法对同一组数据进行处理时,AWP的功能参数优于HSV-WT.这两种算法相对传统小波算法,能克服对高频信息处理的缺陷,突破待融合数据的分辨率比值限制,实现分辨率之比非2n的数据融合.
2019/7/10 3:36:03
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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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