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World File Search System卫星图像
高分辨率卫星图像
摘要 ：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。该研究的目的是采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等，也表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要而棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已根据像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
分辨率卫星图像
摘要：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，可用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如（车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶）。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。本研究旨在采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等。表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要且棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已通过像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
卫星图像的大气/地形校正...
尽管物理模型可以非常成功地消除大气和地形影响，但它们本质上依赖于精确的光谱和辐射传感器校准以及崎岖地形中数字高程模型 (DEM) 的精度和适当的空间分辨率。此外，许多表面都有双向反射行为，即反射取决于照明和观看几何。如果观察不是在太阳主平面进行，则通常假设各向同性或朗伯反射定律适用于小视场 (FOV < 30 o，扫描角度 < ± 15 o) 传感器。然而，对于大 FOV 传感器和/或靠近主平面的数据记录，自然表面的各向异性反射行为会导致图像中的亮度梯度。这些影响可以通过将数据标准化为天底反射值的经验方法消除。此外，对于在低当地太阳高度角下照射的崎岖地形区域，这些影响也会发挥作用，并且可以通过 ATCOR 包中包含的经验方法来处理。
卫星图像测量鲸鱼的潜力
摘要：非常高分辨率（VHR）卫星图像的出现（少于1 m的空间分辨率）正在生态和保护生物学领域创造新的机会。次级分辨率图像的进步在实地特征的检测和识别方面提供了更大的信心，从而扩大了可能的研究问题领域。迄今为止，VHR图像研究主要集中在陆地环境上。但是，在过去的二十年中，使用该技术检测鲸类动物已经取得了进步。随着计算能力和传感器分辨率的进步，使用VHR卫星图像具有自动检测和分类过程的VHR卫星图像的大规模VHR海洋调查的可行性有所增加。对自动调查的初步尝试显示出令人鼓舞的结果，但需要进一步的发展来确保可靠性。在这里，我们讨论了可以使用VHR卫星图像来解决鲸鱼保护中的紧急问题的未来方向。我们强调了当前对自动检测的挑战，并将该技术的使用扩展到所有海洋和各种鲸鱼。为了实现盆地规模的海洋调查，目前不可行任何传统的测量方法（包括船基和航空调查），未来的研究需要生物学，计算科学和工程学之间的合作努力，以克服目前对该平台使用的挑战。
多光谱卫星图像Dhazing -IJRPR
阴霾通常是由烟，灰尘和水滴（例如烟雾，灰尘和水滴）产生的，可大大降低视觉清晰度。空气颗粒色散会严重影响在朦胧或有雾条件下拍摄的照片。这可以减少对比度，改变颜色，并使人眼很难检测物体特征。图片飞机的目的是通过减少外部因素的影响来改善图像的美学效果。要从照片中删除雾度，我们应用了黑通道先验算法。使用额外的危险照片估算氮氧化物的浓度，以提供污染的估计。气候变化的主要原因是空气污染和温室气体排放。当化石燃料在工厂或汽车中燃烧时，人为的温室气体排放或温室气体被释放到大气中。这些排放进一步加剧了全球变暖趋势。除了主要的温室气体和CO2外，化石燃料的燃烧发射了NO2和CO等化合物，使其成为估计CO2排放的有用参考点。
使用卫星图像预测贫困
摘要：贫困是一个复杂的社会经济问题，影响了全世界数百万的人。分配和导致贫困的因素对于有效的决策，资源分配和有针对性的干预措施至关重要。卫星成像技术和深度学习技术的出现在该领域开辟了新的可能性。本研究旨在探索使用深度学习和卫星图像来预测地区贫困水平的潜力。这项研究的主要重点是培训RNN模型，以学习卫星图像与财富指数之间的复杂关系。该系统成功证明了利用卫星图像来预测各个地区城市财富指数的能力。数据可用性和质量，计算资源和监管约束仔细管理，以确保系统的可靠性和有效性。这项研究证明了利用卫星图像和深度学习技术的可行性和有效性。它有助于数据驱动的贫困分析领域，并为在区域和全球规模上理解和解决贫困提供了有价值的工具。
飞行员卫星图像概览 - 国家气象局
在与航空界的互动过程中，我注意到人们对卫星图像的兴趣日益浓厚。飞行员现在可以访问近乎实时的卫星图像产品，这些产品可从 NWS 网站以及越来越多的私人网站和其他来源轻松访问。各种经常更新的高分辨率卫星图像可供使用，每张图像都提供有关飞行员计划飞行路线沿线天气状况的见解和线索。气象卫星上的成像仪现在可以探测云层反射和发射的各种光谱宽度的辐射。这样就可以生成图像，突出显示给定位置上空大气中的各种水平和云类型。当飞行员通过切换不同的频道研究其路线或位置的卫星图像时，他们可以更好地了解在飞行前简报程序中推断出的当前和短期预期飞行条件。
卫星图像的大气/地形校正...
5.60 辐射光谱抛光。.............................102 5.61 平场辐射抛光。.............................103 5.62 推扫式辐射抛光。......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。104 5.63 光谱微笑插值 ...............................105 5.64 阴影边框去除工具 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 5.65 模拟模块菜单。.................................108 5.66 视反射率计算 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 5.67 从地面参考反射光谱库计算 TOA 辐射度 .111 5.68 根据校准图像光谱验证 TOA 辐射度 ................112 5.69 根据校准图像光谱绘制验证样本 ..。。。。。。。。。。。。。113 5.70 工具菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。114
使用阴影和卫星图像检测建筑物
由 HASAN VOLKAN GÜDÜCÜ 提交，部分满足中东技术大学电气与电子工程系理学硕士学位的要求，作者：Prof. Dr. Canan ÖZGEN _____________________ 自然与应用科学研究生院院长 Prof. Dr. İ smet ERKMEN _____________________ 中东技术大学电气与电子工程系系主任 Prof. Dr. U ğ ur HALICI _____________________ 中东技术大学电气与电子工程系主管 考试委员会成员： Prof. Dr. Kemal LEBLEB İ C İ O Ğ LU _____________________ 中东技术大学电气与电子工程系 Prof. Dr. U ğ ur HALICI _____________________ 中东技术大学电气与电子工程系 Prof. Dr. Gözde BOZDA Ğ I AKAR _____________________ 中东技术大学电气与电子工程系副教授H. Ş ebnem DÜZGÜN 教授 _____________________ 中东技术大学采矿工程系 İ lkay ULUSOY 助理教授 _____________________ 中东技术大学电气与电子工程系 日期：2008 年 8 月 26 日