测绘地理信息类专业包括工程测量技术、摄影测量与遥感技术、测绘工程技术、测绘地理信息技术、地籍测绘与土地管理、矿山测量、测绘与地质工程技术、导航与位置服务、地图制图与数字传播技术、地理国情监测技术、国土测绘与规划

摄影测量与遥感：是对非接触传感器系统获得的影像及其数字表达进行记录、量测和解译，从而获得自然物体和环境的可靠信息的一门工艺、科学和技术。

生态环境脆弱性研究热点二、文献可视化软件介绍及常用功能介绍VOSViewer文献可视化及研究热点分析；Citespace文献可视化及研究热点分析；ArcGIS软件介绍及安装技巧R语言环境部署遥感云计算平台简介与登陆

集成云端、桌面端等环境，结合遥感云计算、GIS空间分析，R语言统计分析的优势，以分析生态环境脆弱性的时空演变为主线。

2023年6月7日，涪城一号卫星在酒泉卫星发射中心发射成功，这是天仪研制批产的第3颗对标国际先进指标、基于有源相控阵天线的C波段商业SAR遥感卫星。近日，天仪研究院联合合作伙伴完成单星重轨干涉测试。

无人机与航空摄影测量相结合使得“无人机数字低空遥感”成为航空遥感领域的一个崭新发展方向。

合成孔径雷达干涉测量（InterferometricSyntheticApertureRadar,InSAR）技术作为一种新兴的主动式微波遥感技术，凭借其可以穿过大气层，全天时、全天候获取监测目标的形变信息等特性

本实验讲解在ArcGISPro中，栅格数据的两种拼接（镶嵌）方法，适用于遥感影像、DOM、DEM、DSM等常见栅格数据。

envi软件提供了遥感影像的去条带处理工具，可消除周期性的扫描行条带。具体步骤：1.打开需要处理的遥感影像，打开处理工具。2.选择需要处理的文件。3.输入条带出现的周期，及输出设置。

示例数据来源于地理遥感生态网，该网站更新了很多有关地理的数据，30米土地利用二级分类数据、DEM高程、乡镇边界、气象数据、径流量数据等。

因此毫米波雷达在通信、雷达、制导、遥感技术、射电天文学和波谱学

目录前言高光谱遥感(HyperspectralRemoteSensing)高光谱遥感的特点高光谱成像原理高光谱传感器高光谱数据集IndianPinesPaviaUniversitySalinas前言本人硕士期间的研究方向为人工智能与模式识别

前言遥感动态GIF图可以展示地理区域随时间的变化，这对于监测自然灾害、湿地变化、城市扩展、农田变化等方面非常有用，并且可以反复观察图像，以更深入地了解地表的动态变化。

前言本节主要是介绍.ts_inspector工具，它是可以可视化遥感影像随时间的变化，与先前文章中介绍的.split_map差别在于，它可以加载时间序列数据。1导入库!

、geemap中监督分类的详细步骤1.加载地图底图2.加载研究区影像数据3.创建训练样本4.分类器训练5.影像监督分类6.分类结果颜色修改7.添加图例和可视化展示8.分类结果导出总结前言本节以一个具体遥感影像处理的案例

前言遥感影像数据大多是以tif格式或者以hdr格式进行存储，并且这两种格式会保存坐标信息；但是以mat格式进行存储，则不会保留坐标信息。

geemap中非监督分类详细步骤1.加载地图底图2.加载研究区影像数据3.检查影像属性4.选取训练数据（聚类中心点）5.训练集群（聚类中心点）6.影像分类7.分类结果类别颜色和图例修改8.分类结果导出总结前言遥感图像处理

姓名：刘倩19021210889【嵌牛导读】：合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar简称SAR）是微波遥感的代表。

旋转框检测常用于遥感等场景中，本博文简单的介绍了可应用于旋转框数据训练的开源库，数据结构、OBB关键知识（如何实现角度预测、标签预测），最后分享了两个基于mmrotate自定义的旋转框模型（yolox_obb

遥感领域的通用大模型2023.11.13在CVPR发表原文地址：[2311.07113]SpectralGPT:SpectralFoundationModel(arxiv.org)实验在本节中，我们将严格评估我们的

遥感领域的通用大模型2023.11.13在CVPR发表原文地址：[2311.07113]SpectralGPT:SpectralFoundationModel(arxiv.org)摘要基础模型最近引起了人们的极大关注

目录MATLAB图像处理&遥感导论图像处理目录一、平滑的两种卷积（均值滤波和中值滤波）运算流程均值滤波：中值滤波：二、锐化的四种卷积算子介绍锐化基本概念：四种锐化卷积算子：sobel算子：perwitt

在当今信息迅猛发展的时代，在卫星遥感、医学影像、多媒体视频等领域中对图像质量的要求越来越高，人们不断寻求更高质量和更高分辨率的图像，来满足日益增长的需求。

随着遥感技术和卫星图像获取能力的快速发展，卫星图像分类任务成为了计算机视觉研究中一个重要的挑战。为了促进这一领域的研究进展，卫星图像分类问题数应运而生。

概述遥感技术是20世纪60年代兴起的一种探测技术，是根据电磁波的理论，应用各种传感仪器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息，进行收集、处理，并最后成像，从而对地面各种景物进行探测和识别的一种综合技术。

全球红树林分布、地上生物量和树冠高该数据集基于遥感和现场测量数据，描述了红树林湿地的全球分布、生物量和树冠高度。

教程应用场景：要求项目数据全部本地化，无需链接互联网使用，所以要把地形、遥感影像、矢量数据都下载到本地，然后在本地离线发布，并用Cesium加载。

本文的主要逻辑是利用特定时期的遥感影像的波段，提取指定范围的内的DN值，然后分别统计发生阈值变化的峰值区域，从而作为筛选森林的临界点，如果研究区较大的话则需要先进行影像分割，分割成为相同大小的区域，然后分别计算

近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。

高光谱遥感数据处理的基础、python开发基础、机器学习和应用实践。重点解释高光谱数据处理所涉及的基本概念和理论，旨在帮助学员深入理解科学原理。

实际项目应用：卫星遥感舰船检测数据集说明：卫星遥感舰船检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富，含船一个类别标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco

实际项目应用：卫星遥感目标检测数据集说明：卫星遥感多类别检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富，含网球场、棒球场、篮球场、田径场、储罐、车辆、桥、飞机、船等类别标签说明：使用lableimg

1.研究背景与意义随着科技的不断发展，红外遥感技术在军事、安防、环境监测等领域中得到了广泛应用。

新测绘资质分为10个专业1.大地测量2.测绘航空摄影3.摄影测量与遥感4.工程测量5.海洋测绘6.界线与不动产测绘7.地理信息系统工程8.地图编制9.导航电子地图制作10.互联网地图服务。

简介很多时候我们需要进行数据的将为和筛选，传统的方法我们可以根绝经验方法进行筛选或者按照变量重要性和相关性进行分析，当然我们可以通过计算多个变量之间的主成分分析来进行变量的筛选，本文已森林生物量分析作为自变量，其它多源遥感变量作为相关性因变量

该数据可以通过森林清查数据、卫星遥感数据等途径获取。然后，根据这些数据，可以使用sens（敏感性

也是国内探测手段最多的光学遥感卫星。设计为太阳同步轨道，轨道高度约705km。高分五号卫星于北京时间2018年05月09日，

最近一个月开发了一款遥感影像深度学习标注软件。经过一个月的艰苦编码，基本已经稳定，讲开发过程做一个简单记录，以备后用。

遥感应用：遥感制图信息提取数据输入输出过程：数据处理方法：通用基础方法遥感综合应用数据处理过程与目的：质量改善几何质量、辐射改善特征提取与选择、信息提取遥感数字图像基础处理过程砖石：遥感数字图像基础-图像存储和读取

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TGRS2023/遥感/目标检测：CoF-Net:AProgressiveCoarse-to-FineFrameworkforObjectDetectioninRemote-SensingImageryCoF-Net

文章目录0前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法4数据处理和训练5最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是**深度学习卫星遥感图像检测与识别**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！

随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。

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随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。

小伙伴们期待已久的数据集资源盘点系列又来啦~本期将分享50个语义分割任务相关的热门公开数据集资源，粗略分了4类（通用视觉类、智慧遥感类、自动驾驶类、其他），快来看看有没有你想要的吧。

题目：用于遥感大数据处理的并行和分布式计算的最新进展摘要本文对处理遥感大数据的最先进方法进行了调查，并深入研究了各种流行的高性能计算平台上现有的并行实现。

1GDAL简介GDAL全称为GeospatialDataAbstractionLibrary，是当前GIS和遥感领域最为知名和基础的开源库。

经纬度转Wev墨卡托版本1dvec3CMathEngine::lonLat2WebMercator(dvec3lonLat){dvec3mercator;doublex=lonLat.x*20037508.34/180;doubley=log(tan((90+lonLat.y)*PI/360))/(PI/180);y=y*20037508.34/180;mercator.x=x;mercator.

来源：http://hi.baidu.com/kuanjin8309/blog/item/a575ac5085677e8a8d54302b.html全球各国shape数据下载，包括矢量要素、dem数据、遥感图片