遥感像点位移公式

1、遥感像点位移公式δh=r*h/H。§5遥感数据的类型§按平台分地面遥感、航空遥感、航天遥感数据。§按电磁波段分可见光遥感、红外遥感、微波遥感、紫外遥感数据等。

2、在航空遥感中，地形起伏引起的物点位移可以用视差（parallax）公式来描述。视差是指由于拍摄角度不同导致同一地物在不同影像或传感器上的位置差异。在航空遥感中，常常使用成对影像（或多幅影像）进行立体视差测量，从而得到地物的高程信息。

3、当倾斜角度在180°~360°之间时，像点位移为正值，背向等角点的方向。在倾斜像片上，像点位移的大小与倾斜角度、像点距离主点的距离以及方向角有关。

遥感卷积公式

1、反转、平移，相乘，求和。在遥感卷积中，公式是反转、平移，相乘，求和。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。

2、卷积法 卷积运算是在空间域内对图像进行邻域检测的运算。选定一个卷积函数，又称为“模板”，实际上是一个M×N的小图像，例如3×5×7×7等。图像的卷积运算是运用模板来实现的。

3、其运算公式为： 滇东北铅锌银矿床遥感地质与成矿预测 式中：DNm（x，y），DNn（x，y）分别是像元（x，y）在m和n波段上的亮度值；Rmn（x，y）为输出的比值。工作中比值运算主要运用于以下两方面。 计算植被覆盖度 植被覆盖度（f）是指某一时间某一地区内植被冠层的垂直投影面积与区域总面积之比。

4、线性增强通过线性扩展像素灰度值，分段线性增强将像素灰度值分为区间并进行线性变换。等概率分布增强使灰度概率分布接近直线变换。对数和指数增强分别扩展灰度值小和大的像素范围。自适应灰度增强根据图像局部灰度分布进行增强，使图像每一部分都能有丰富层次。

5、其也可通过二维卷积神经网络来完成图像分类的过程。 3 基于高光谱遥感的联合卷积神经网络（1D+2D CNN）的方法分析 联合卷积神经网络是通过输入图像，分别提取光谱特征以及空间特征，经过各种卷积合并在一起进行提取的光谱信息，称之为联合空谱特征提取，图4表示基于高光谱遥感影像联合提取空谱特征的过程。

6、根据采样定理，当采样间隔ΔX小于（1/2）f1时，则任意一点的灰度值公式（一维情况）为 中亚地区高光谱遥感地物蚀变信息识别与提取 式中：g（k，Δx）为采样值，精确计算，即采样函数的值与sinc函数的卷积。

植被指数NDVI是什么?

NDVI，即归一化植被指数，是一种用于量化植被状况的指标。它的计算公式为NDVI=（NIR-R）/（NIR+R），其中NIR和R分别代表近红外波段和可见光波段的反射率。NDVI在植被研究中有广泛的应用。它可以检测植被的生长状态、植被覆盖度，以及消除部分辐射误差。在数值上，NDVI的取值范围为-1到1。

ndvi中文翻译为：植被覆盖指数；标准差植被指数；归一化植被指数；植被指数；归一化差值植被指数。例：Study on the Model of Crop Yield Estimating based on NDVI and Temperature.基于作物植被指数和温度的产量估算模型研究。

NDVI，即归一化植被指数，是一个通过特定公式计算得出的指标：NDVI=（NIR-R）/（NIR+R），其中NIR和R分别代表近红外和红光波段的反射率。其核心作用在于评估植被生长状况、覆盖度，并减少部分辐射误差。