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RSS订阅原创 基于GISpro深度学习模块下的InSAR干涉图形变识别
本研究基于Sentinel-1A/B卫星数据（2019-2024年），采用GISPRO平台和深度学习技术进行地表形变监测。研究区域覆盖东经118.5°-119.2°、北纬31.8°-32.5°范围，使用SRTM DEM作为辅助数据。实验流程包括：1）Goldstein滤波和地理编码预处理；2）人工标注训练样本并进行数据增强；3）构建U-Net等深度学习模型（验证集IoU达82.1%）；4）形变预测与后处理优化。结果显示，测试集整体精度达91.5%，但存在低相干区漏检问题。研究为InSAR形变监测提供了有效的
2025-07-18 10:13:50
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原创 ENVI5.6+SARscape5.7安装指南（全网最详细最清晰无疑！）
全网最详细最清晰ENVI5.6+SARscape5.7安装指南！！！
2024-11-30 22:54:28
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原创 图像平滑处理
特点：噪声是随机产生的，位置、亮度、分布都是随机的，所以利用噪声和图像的差异性来处理。总：图像在获取过程中会产生噪声。图像毛躁了需要进行平滑处理。
2024-04-06 13:19:10
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空空如也
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