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。
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。
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。
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
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
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
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