基于GeoServer和OpenLayers的WebGIS遥感服务系统的设计与实现，何鑫，，随着信息技术的飞速发展及空间地理数据量的空前增长，传统的地理信息系统已经无法满足空间地理数据的获取、处理、共享、存储等需

基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法.pdf

针对基于点特征和线特征配准SAR图像和光学图像的不足，提出了一种基于闭合区域特征的自动配准方法。通过对SAR图像和光学图像进行图像分割提取闭合区域，利用仿射不变矩对闭合区域进行匹配，提取经配对闭合区域的质心作为同名点，实现了高分辨率SAR图像和光学图像配准，取得了较好的配准结果。

遥感数字图像处理课程设计-遥感图像监督与非监督分类，主要对于烟台市地区，包含原始数据，处理数据，以及50页的课程设计报告详细讲述了分析以及操作。以下是节选：4.1.1 图像校正 地理空间数据云下载的0云量数据已经进行过了图像大气校正，辐射校正，几何校正，不需要进一步预处理。 4.1.2 波段合成 点击“Basic Tools”—“Layer Stacking”,这时就打开了波段合成窗口，然后点击“Import file”,打开波段输入窗口。我们从中可以选择输入波段。完成波段顺序调整后，就可以直接点击“OK”,这样就会生成一个新合成的波段图像（选取波段1，2，3，4，5，7）。4.1.3 图像裁剪 由于下载的图像太大，迭代计算过于缓慢，所以需要进行裁剪。 在file/save as中，进入文件选择面板，Spatial Subset打开右侧的裁剪区域，并进行编辑。 可手动选择裁剪区域，红框为裁剪区域 图4.3 裁剪范围和大小 4.1.4 裁剪图像统计基本统计量 点击菜单Basic Tools→Statistics→Compute Statistics，对图像进行统计选中统计项目：直方图、

需要读入已经包络线消除的文本文件

高分5号卫星遥感图像数据，可用ENVI查看和处理，供需要科研的人士下载使用。

国外下载的全国高程数据DEM，TIFF格式，可根据研究区裁剪用于项目GIS分析、三维建模等

内容：常用高光谱分类数据集，包括常用的Indian pines\KSC\Purdue\DC\HOUSTON\Botswana\Salinas等，基本上写论文是够用的公开数据集； 使用方法：格式全部为mat格式，可以在Python和Matlab上使用； 使用建议：建议使用不同传感器的数据集来验证自己分类方法的有效性。

日光诱导叶绿素荧光 SIF(Sun/Solar-induced Chlorophyll Fluorescence)是植物在太阳光照条件下，由光合中心发射出的光谱信号(650—800 nm)，具有红光(690 nm左右)和近红外(740 nm左右)两个波峰，能直接反映植物实际光合作用的动态变化。 SIF遥感是近年迅速发展起来的植被遥感技术，可弥补当前植被遥感观测的不足，为陆地生态系统碳循环和植被监测等提供了新的思路和技术。以基于“绿度”观测的植被指数(如NDVI)为代表的植被遥感在过去30年极大地促进了从宏观尺度上来理解和认识地球生物圈，但其只能通过“绿度”来探测植物“潜在光合作用”。叶绿素荧光在植被光合生理探测方面具有独特的技术优势，是“实际光合作用”的直接探测方法。 总初级生产力（Gross primary productivity，GPP）是指单位时间内生物（主要是绿色植物）通过光合作用所固定的有机碳量，又称总第一性生产。SIF与光合过程的紧密联系使得其成为指示植被光合变化的有效探针，也是监测GPP强有力的手段。

基于改进Harris-SURF算子的遥感图像配准算法