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Application of Hyperspectral/High Resolution Remote Sensing in Vegetation and Wetland
-Application of PBF / High Resol ution Remote Sensing in Vegetation and Wetland
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迁移朴素贝叶斯分类器算法实现，可用于高光谱遥感图像处理-Migration naive Bayes classifier algorithm can be used for hyperspectral remote sensing image processing
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图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像拼接、信息融合不可缺少的步骤.本文对遥感图像的配准进行了总结和归纳,介绍了几种常见的图像配准方法,并根据高光谱图像和高空间分辨率图像的特点指出了适合不同类型遥感图像的配准方法.-Image registration is one of the rapid development of image processing technology in recent years, is a mosaic, information fusion ind
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envi，目标探测，目标探测高光谱遥感图像(Hyperspectral remote sensing image)
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利用MATLAB程序编写的比值模型，用于遥感领域基于高光谱数据的水体浓度反演。(This is a ratio model based on MATLAB program. This model is used to retrieve water quality concentration from hyperspectral remote sensing data.)
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利用MATLAB程序编写的三波段和四波段模型，用于遥感领域基于高光谱数据的水体浓度反演。(This is a ratio and three-band model based on MATLAB program. This model is used to retrieve water concentration from hyperspectral remote sensing data.)
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使用卷积神经网络进行高光谱遥感数据分类，使用的数据源为Pavia University高光谱数据
文件夹log--日志文件夹，存放TensorBorad日志、网络参数文件、混淆矩阵图
文件夹Patch--存放数据处理的切片结果
文件夹PaviaU--高光谱数据下载存放位置
文件夹predicted--CNN对原始影像的分类结果
data.py--对原始高光谱影像进行数据处理，生成切片
net.py--神经网络模型
train.py--训练神经网络
utils.py--需要用到的函数
show.p
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