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资源三号卫星全色和多光谱数据处理问题 |
2021-04-23 |
| TLC主要是用来生产DEM的和几乎所有卫星都不同的是，NAD和MUX成像不是同向的，它们之间有一个6度的小角度。这个因素导致NAD和MUX两个数据集的几何偏差很大，特别是有山体起伏变化的区域。最到位的几何校正必须使用 |
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高分二号卫星影像处理级别 |
2021-04-23 |
| 1A级（预处理级辐射校正影像）：经数据解析、均一化辐射校正、去噪、MTFC、CCD拼接、波段配准等处理的影像数据；有卫星直传姿轨数据生产的RPC文件。1C级（高精度预处理级辐射校正影像）：经数据解析、均一化辐射 |
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遥感卫星影像农作物监测 |
2021-04-22 |
| 遥感影像可实时记录作物不同阶段的生长状况，获得同一地点时间序列的图像了解不同生育阶段的作物长势。作物长势遥感监测建立在绿色植物光谱理论基础上，同一种作物由于其内部组成及外部形态都会存在一定差别，所 |
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遥感卫星影像-作物长势监测 |
2021-04-22 |
| 作物长势信息反映作物生长的状况和趋势，是农情信息的重要组成部分。遥感技术具有宏观、适时和动态的特点，利用遥感数据动态监测区域作物长势具有无可比拟的优势。作物长势遥感监测是利用遥感数据对作物的实时苗 |
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遥感卫星影像-作物长势监测 |
2021-04-22 |
| 作物长势信息反映作物生长的状况和趋势，是农情信息的重要组成部分。遥感技术具有宏观、适时和动态的特点，利用遥感数据动态监测区域作物长势具有无可比拟的优势。作物长势遥感监测是利用遥感数据对作物的实时苗 |
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遥感影像数据介绍 |
2021-04-20 |
| 常用的影像数据获取方式和网站有哪些？常用的国内国外卫星有哪些，它们在空间分辨率，时间分辨率，光谱分辨率，图幅等参数上有何区别？根据项目要求选择最合适的影像数据，并学习如何查看影像数据的头文件信息。 |
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遥感卫星影像地物类型解译 |
2021-04-20 |
| 人工智能时代，机器学习应用广泛，我们也可以在遥感影像提取土地利用的研究中使用机器学习方法，实现土地利用类型自动提取，使用最大似然算法或者支持向量机算法来实现影像的自动分类，在分类过程中，可以考虑面 |
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遥感卫星影像深度学习 |
2021-04-20 |
| 在一片农业用地中找出其中零散分布的建筑物是一件很困难的事，机器学习的方法正确率非常低，使用基于神经网络的深度学习方法，可以快速而准确地获取结果；在果园中有各种不同类型的树木，如何使用遥感影像直接分 |
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遥感卫星影像土地利用数据 |
2021-04-20 |
| 土地利用数据每年都在发生变化，特别是一些经济发展迅速的地区。哪些区域从耕地变成了建筑用地？哪些区域从水域变成了农田？这些变化区域的总面积是多少？我们可以使用遥感影像快速分析变化区域和变化面积，并制 |
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