VS2010+GDAL+openCV的遙感圖像K均值算法的實現(xiàn)和植被指數(shù)的計算_第1頁
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文檔簡介

單通道( 4)影像,多通道( 4,1,3)影像, NDV,IRVI,DVI,SAVI結(jié)果4討論和總結(jié)由為期一周的編程實習(xí),我們學(xué)習(xí)到了很多知識。首先就是加深理解了第一周使用 ERDAS軟件進行實習(xí)的過程, 鞏固了《遙感原理與應(yīng)用》 教材上的理論知識,更進一步了解了有關(guān)植物植被指數(shù)方面的知識,如何計算不同的植被指數(shù),植被指數(shù)的可視化以及分析過程和 K均值聚類的過程,初步學(xué)會使用 GDAL庫和openCV庫等強大的處理工具處理遙感影像。在實習(xí)過程中提升了我們編程的能力,使我們養(yǎng)成不斷發(fā)現(xiàn)問題、 解決問題的習(xí)慣, 能夠使用不同的途徑解決一些基本問題的能力等。在實習(xí)過程中,有所感悟的是,首先要明確編程的任務(wù),要落實每天編程的小任務(wù),萬萬不能拖拉,本末倒置等,要注重算法的健壯性,保證程序在任何情況下都能正常運行。對實習(xí)的建議: 我們實習(xí)的目的是為了更好的理解和和掌握對處理遙感圖像的算法過程的理解,如對圖像進行色彩空間變換、形態(tài)學(xué)處理、變化檢測、基于多項式幾何糾正、影像鑲嵌、影像融合、各種聚類算法以及小波變換等,限于時間,建議指導(dǎo)老師能夠幫助我們建立讀取、顯示、保存圖像的框架結(jié)構(gòu),使我們更加集中精力在圖像處理的算法上面。 同時,實習(xí)每每放在期末復(fù)習(xí)月, 可以適參考文獻(xiàn)魏飛明.基于對象信息的遙感影像分類研究 .成都:電子科技大學(xué), 2008.孫家抦.遙感

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