千帐灯

这篇博客的目的主要是对最近所学知识的一个整理，加深一下印象。以下的理解均来自《遥感数字图像分析导论第五版》JohnA,Richards著 谷延锋 陈雨时译   在图像光谱域变换部分主要阅读了以下几部分内容：   植被指数    同一图像中不同光谱波段的比值，可用于减少地形的影响，增强岩石和土壤等光谱反射特征的微妙差异。植被指数就是用红外和可见光的差和的比值，描述了像素中存在多少植被。

贴出的网址主要是有关机器学习，遥感图像的一些地址无聊的的时候可以逛的一些中文技术博客这些博客地址比较具体，但其实只是一个跳板，平时无事的时候可以从一些好的博客专栏入手，多看看别人写的博客，延伸阅读1.博客园bin的专栏  机器学习降维算法http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/11/29/2795287.html#3193211

点光谱数据是光谱仪得到得数据。光谱仪和成像光谱仪的区别是成像光谱仪可以得到波段宽度很窄的多波段高光谱图像数据，而点光谱顾名思义，是瞬时视场角内的单个像素高光谱数据，甚至带到上千维。 点光谱数据的保存格式为*.sig。1.sig文件的读取​sig文件可以直接用excel打开，也可以用matlab读取。 本文主要用matlab读取的方式，分为三步：fopen打开.sig文件；写入txt

GF1WFV数据，空间分辨率16m，在使用之前需要进行辐射校正，几何校正，下面详细说明一下预处理的过程。本文以中国山东青岛地区，2015年06月22日的数据为例。工具ENVI 5.3.1ENVI5.3.1带有自动正射校正的工具包，RPC Orthorectification Workflow。可以较为方便地对GF1WFV数据进行校正。数据GF1WFV数据：GF1_

指南本篇主要内容是如何用代码实现GF1WFV遥感数据配准，同时也适用于其他类型的图像校正，拼接。本篇原理是surf自动特征提取，这个算法是SIFT的一种改进配准效果用标准误差RMSE进行定量化度量展示如何批量配准图像完整代码及部分GF1WFV数据下载见github配准算法流程1.计算SURF特征2.提取特征描述子3.匹配特征描述子4.有效特征描述子在原图中的对应位...