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会员免费 - 路径规划综述.ppt文件路径规划大小:2MB路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支。所谓机器人的最优路径规划问题,就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。路径规划技术是机器人研究领域中的一个重要分支。所谓机器人的最优路径规划问题,就是依据某个或某些优化准则(如工作代价最小、行走路线最短、行走时间最短等),在其工作空间中找到一条从起始状态到目标状态的能避开障碍物的最优路径。
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会员免费 - 遥感资料(六)+新型遥感技术及应用+机载LiDAR技术、点云数据处理、雷达影像干涉测量雷达影像干涉测量大小:11MB这次分享的资源是关于机载LiDAR技术和雷达影像干涉测量的,包含了三个内容,分别是机载LiDAR技术、点云数据处理和雷达影像干涉测量。它们有以下特点: 机载LiDAR技术是指利用机载激光雷达系统,通过发射和接收激光脉冲,测量地物的距离和反射率,从而获取地物的三维信息。它可以提供高精度、高密度、高分辨率的点云数据,适用于各种地形和地物的测绘。 点云数据处理是指对机载LiDAR技术获取的点云数据进行预处理、分类、滤波、配准、重建等操作,以提取地物的几何和属性信息。它可以利用不同的算法和软件,实现点云数据的质量控制和信息提取。 雷达影像干涉测量是指利用两幅或多幅具有一定空间基线的雷达影像,通过干涉原理,计算地物的相位差和高程差,从而获取地物的形变和高程信息。它可以提供高精度、高灵敏度、大范围的形变和高程数据,适用于地震、滑坡、沉降等灾害监测。这次分享的资源是关于机载LiDAR技术和雷达影像干涉测量的,包含了三个内容,分别是机载LiDAR技术、点云数据处理和雷达影像干涉测量。它们有以下特点: 机载LiDAR技术是指利用机载激光雷达系统,通过发射和接收激光脉冲,测量地物的距离和反射率,从而获取地物的三维信息。它可以提供高精度、高密度、高分辨率的点云数据,适用于各种地形和地物的测绘。 点云数据处理是指对机载LiDAR技术获取的点云数据进行预处理、分类、滤波、配准、重建等操作,以提取地物的几何和属性信息。它可以利用不同的算法和软件,实现点云数据的质量控制和信息提取。 雷达影像干涉测量是指利用两幅或多幅具有一定空间基线的雷达影像,通过干涉原理,计算地物的相位差和高程差,从而获取地物的形变和高程信息。它可以提供高精度、高灵敏度、大范围的形变和高程数据,适用于地震、滑坡、沉降等灾害监测。
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会员免费 - 遥感资料(五)+高分辨率卫星遥感应用+高分辨率卫星遥感技术应用趋势、城市规划、基础数据更新、地震灾害救援和重建高分辨率卫星遥感应用大小:19MB这次分享的资源是关于高分辨率卫星遥感技术的应用,包含了四个内容,分别是高分辨率卫星遥感技术应用趋势、高分辨率遥感技术用于城市规划、高分辨率遥感技术用于地震灾害救援和重建和高分辨率遥感技术用于基础数据更新。它们有以下特点: 高分辨率卫星遥感技术应用趋势介绍了高分辨率卫星遥感技术的发展历程和现状,以及未来的发展方向和挑战。它可以帮助读者了解高分辨率卫星遥感技术的概念和特点,以及其在各个领域的应用前景。 高分辨率遥感技术用于城市规划介绍了高分辨率遥感技术在城市规划中的作用和价值,以及具体的应用案例和方法。 高分辨率遥感技术用于地震灾害救援和重建介绍了高分辨率遥感技术在地震灾害救援和重建中的作用和价值,以及具体的应用案例和方法。它可以帮助读者了解如何利用高分辨率遥感技术获取地震灾区的实时情况和损失评估,以及如何进行灾后恢复和重建的规划和监测。 高分辨率遥感技术用于基础数据更新介绍了高分辨率遥感技术在基础数据更新中的作用和价值,以及具体的应用案例和方法。这次分享的资源是关于高分辨率卫星遥感技术的应用,包含了四个内容,分别是高分辨率卫星遥感技术应用趋势、高分辨率遥感技术用于城市规划、高分辨率遥感技术用于地震灾害救援和重建和高分辨率遥感技术用于基础数据更新。它们有以下特点: 高分辨率卫星遥感技术应用趋势介绍了高分辨率卫星遥感技术的发展历程和现状,以及未来的发展方向和挑战。它可以帮助读者了解高分辨率卫星遥感技术的概念和特点,以及其在各个领域的应用前景。 高分辨率遥感技术用于城市规划介绍了高分辨率遥感技术在城市规划中的作用和价值,以及具体的应用案例和方法。 高分辨率遥感技术用于地震灾害救援和重建介绍了高分辨率遥感技术在地震灾害救援和重建中的作用和价值,以及具体的应用案例和方法。它可以帮助读者了解如何利用高分辨率遥感技术获取地震灾区的实时情况和损失评估,以及如何进行灾后恢复和重建的规划和监测。 高分辨率遥感技术用于基础数据更新介绍了高分辨率遥感技术在基础数据更新中的作用和价值,以及具体的应用案例和方法。
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会员免费 - 遥感资料(四)+遥感图像解译+目视解译、传统计算机解译方法、决策树分类、面向对象分类、神经网络分类、卷积神经网络分类法决策树大小:11MB这次的资源是关于遥感图像解译的,包含了六个内容,分别是目视解译、传统计算机解译方法、决策树分类、面向对象分类、神经网络分类和卷积神经网络分类法。它们有以下特点: 目视解译是指利用人的视觉和认知能力,通过观察遥感图像的形状、大小、颜色、纹理、位置等特征,判断图像上的地物类型和属性。它是最早和最基本的遥感图像解译方法,但也受到人为因素和主观性的影响。 传统计算机解译方法是指利用计算机对遥感图像进行自动或半自动的处理和分析,通过设置阈值或规则,将图像分割成不同的区域或类别。 决策树分类是指利用一系列的判断条件,将遥感图像中的每个像元按照一定的顺序和逻辑分配到不同的类别中。 面向对象分类是指将遥感图像分割成具有相似特征和意义的对象,然后对每个对象进行分类。它可以充分利用图像中的空间信息和语义信息,但也需要合理的分割方法和分类标准。 神经网络分类是指利用人工神经网络模拟人脑的学习和记忆能力,通过训练样本来调整网络参数,实现对遥感图像的分类。 卷积神经网络分类法是指利用卷积神经网络提取遥感图像中的特征,并通过全连接层或其他层来实现分类。它可以自动学习图像中的高层次特征,并具有强大的泛化能力。这次的资源是关于遥感图像解译的,包含了六个内容,分别是目视解译、传统计算机解译方法、决策树分类、面向对象分类、神经网络分类和卷积神经网络分类法。它们有以下特点: 目视解译是指利用人的视觉和认知能力,通过观察遥感图像的形状、大小、颜色、纹理、位置等特征,判断图像上的地物类型和属性。它是最早和最基本的遥感图像解译方法,但也受到人为因素和主观性的影响。 传统计算机解译方法是指利用计算机对遥感图像进行自动或半自动的处理和分析,通过设置阈值或规则,将图像分割成不同的区域或类别。 决策树分类是指利用一系列的判断条件,将遥感图像中的每个像元按照一定的顺序和逻辑分配到不同的类别中。 面向对象分类是指将遥感图像分割成具有相似特征和意义的对象,然后对每个对象进行分类。它可以充分利用图像中的空间信息和语义信息,但也需要合理的分割方法和分类标准。 神经网络分类是指利用人工神经网络模拟人脑的学习和记忆能力,通过训练样本来调整网络参数,实现对遥感图像的分类。 卷积神经网络分类法是指利用卷积神经网络提取遥感图像中的特征,并通过全连接层或其他层来实现分类。它可以自动学习图像中的高层次特征,并具有强大的泛化能力。
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会员免费 - 遥感资料(三)+遥感图像融合+遥感数据融合方法、遥感与非遥感数融合方法、融合质量评估遥感图像融合大小:8MB这次的资源是关于遥感图像融合的,包含了四个内容,分别是影像融合概述、遥感数据融合方法、遥感与非遥感数据融合方法和融合质量评估。它们有以下特点: 影像融合概述介绍了什么是影像融合,为什么要进行影像融合,以及影像融合的基本原理和分类。它可以帮助读者了解影像融合的基本概念和目的。 遥感数据融合方法介绍了常用的遥感数据融合方法,包括空间域、变换域和特征域等方法。它可以帮助读者了解不同的数据融合方法的原理和优缺点。 遥感与非遥感数据融合方法介绍了如何将遥感数据与其他类型的数据(如GIS数据、DEM数据等)进行有效的融合,以提高信息的完整性和精度。它可以帮助读者了解多源数据融合的技术和应用。 融合质量评估介绍了如何对影像融合的结果进行客观和主观的评价,以判断影像融合是否达到预期的效果。它可以帮助读者了解影像融合的评价指标和方法。这次的资源是关于遥感图像融合的,包含了四个内容,分别是影像融合概述、遥感数据融合方法、遥感与非遥感数据融合方法和融合质量评估。它们有以下特点: 影像融合概述介绍了什么是影像融合,为什么要进行影像融合,以及影像融合的基本原理和分类。它可以帮助读者了解影像融合的基本概念和目的。 遥感数据融合方法介绍了常用的遥感数据融合方法,包括空间域、变换域和特征域等方法。它可以帮助读者了解不同的数据融合方法的原理和优缺点。 遥感与非遥感数据融合方法介绍了如何将遥感数据与其他类型的数据(如GIS数据、DEM数据等)进行有效的融合,以提高信息的完整性和精度。它可以帮助读者了解多源数据融合的技术和应用。 融合质量评估介绍了如何对影像融合的结果进行客观和主观的评价,以判断影像融合是否达到预期的效果。它可以帮助读者了解影像融合的评价指标和方法。
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会员免费 - 遥感资料(二)+遥感图像增强+点运算、空间域滤波、频率域滤波、彩色增强和简单代数运算简单代数运算大小:10MB这次的资源是关于遥感图像增强的,包含了五个内容,分别是点运算、空间域滤波、频率域滤波、彩色增强和简单代数运算。它们有以下特点: 点运算是指对影像中每个像元的灰度值进行单独的变换,如直方图均衡化、灰度拉伸等,可以改善影像的对比度和亮度。 空间域滤波是指对影像中每个像元及其周围一定范围内的像元的灰度值进行综合的变换,如图像平滑、图像锐化等,可以消除或减弱影像中的噪声、条纹等干扰因素,也可以突出或增强影像中的边缘、细节等特征。 频率域滤波是指将影像从空间域转换到频率域,对影像中不同频率成分进行处理,然后再转换回空间域。频率域滤波可以有效地消除或减弱影像中的噪声、条纹等干扰因素,也可以根据不同目的选择性地保留或抑制影像中的高频或低频成分。 彩色增强是指利用影像中不同波段之间的光谱信息进行处理,突出或提取某些特定的地物或现象。彩色增强包括波段组合、波段比值、波段运算、光谱特征变换等。彩色增强可以显示不同地物的光谱特征,消除大气、地形等因素的影响。 简单代数运算是指对单个或多个波段的影像进行加减乘除等基本数学运算,得到一个新的影像,以实现某些特定目的。这次的资源是关于遥感图像增强的,包含了五个内容,分别是点运算、空间域滤波、频率域滤波、彩色增强和简单代数运算。它们有以下特点: 点运算是指对影像中每个像元的灰度值进行单独的变换,如直方图均衡化、灰度拉伸等,可以改善影像的对比度和亮度。 空间域滤波是指对影像中每个像元及其周围一定范围内的像元的灰度值进行综合的变换,如图像平滑、图像锐化等,可以消除或减弱影像中的噪声、条纹等干扰因素,也可以突出或增强影像中的边缘、细节等特征。 频率域滤波是指将影像从空间域转换到频率域,对影像中不同频率成分进行处理,然后再转换回空间域。频率域滤波可以有效地消除或减弱影像中的噪声、条纹等干扰因素,也可以根据不同目的选择性地保留或抑制影像中的高频或低频成分。 彩色增强是指利用影像中不同波段之间的光谱信息进行处理,突出或提取某些特定的地物或现象。彩色增强包括波段组合、波段比值、波段运算、光谱特征变换等。彩色增强可以显示不同地物的光谱特征,消除大气、地形等因素的影响。 简单代数运算是指对单个或多个波段的影像进行加减乘除等基本数学运算,得到一个新的影像,以实现某些特定目的。
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