【遥感图像纹理分析】遥感通过对获取的研究区域遥感-2/进行几何精校正，并对遥感-2/进行降噪，达到图像处理效果 。-2/的色彩合成、-0/图像的边缘增强等技术处理达到了以下应用效果，遥感 Device和遥感平台如何影响遥感 图像的整体特性？遥感图像数据处理的主要内容是自动(半自动)遥感数据(主要是高分辨率遥感图像数据)图像process分析 。
1、土地退化 遥感地学认知方法体系土地退化遥感地学认知的过程是一个复杂的非线性系统，需要综合多学科方法，形成土地退化的数学方法体系遥感地学认知 。早期的土地退化分类方法遥感通常采用数理统计方法，如基于像元的传统分类方法、非监督分类方法和监督分类方法(曾志远，2004；冯春等人 ， 2006年) 。遥感地学分析方法以往通常采用地学分析的常规方法，如分区法、对比分析法、层次分析法、主导因素法等 。
遥感Geoscience分析该方法不是各种地学方法的重复，而是赋予这些方法新的内容，向自动化、定量化、智能化发展 。土地退化分类遥感以光谱因子、空间因子和地理因子为分类依据，进行相关分析、层次分类和区域划分，其分类方法包括光谱角度分类、地统计学分类、神经网络分类、模糊分类、决策树分类和专家系统分类(曾志远 ， 2000)王静等，2006) 。
2、滑坡 遥感影像的解译特征slide遥感的解读主要通过纹理和图像的形状、颜色、阴影来判断 。在遥感影像中，典型滑坡以圆背椅或由背墙和侧墙组成的“双沟同源”等微地貌特征为特征，其形态特征在高分辨率卫星图像上可清晰显示，多为舌状、椭圆形、倒梨形、板凳形、喇叭形(图4-29) 。但在很多情况下，虽然滑坡有蠕动迹象，且有双沟同源等微地貌 ， 但在遥感 image上没有明显的后墙和边墙，或者因为后墙和边墙的二次崩塌或滑坡，很难看到第一次滑坡的形状 。此时只能勾画出滑坡的大致范围，需要实地勘察分析 。
3、面向 遥感 图像分类基于注意力机制,你有哪些了解算法?首先要根据热感应原理进行分析，然后汇总相应的有效数据 。我们需要相应地除以图像然后 ， 我们可以应用相应的公式，选择相应的代码进行解码 ， 这样就可以计算了 。它将通过分类特征来表示，并且它还集成了以前的光伏信息 。将根据辐射直径线进行分类 。而且还能得到一些高分辨率的数据 。会将各种特征值转换成0到1之间的值 。我觉得首先要知道图像的具体尺度，需要知道具体的数值，然后需要应用相应的公式进行计算 。在计算的时候，我们可以选择先做一个大概的估算，然后再进行核对 。
4、陆地 遥感 图像模型中各参数的意义
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