1.算法功能简介 最小噪声分离变换是用于判定图像数据内在的维数(即波段数),分离数据中的噪声,减少随后处理中的计算需求量. MNF 本质上是两次层叠的主成分变换.第一次变换(基于估计的噪声协方差矩阵)用于分离和重新调节数据中的噪声,这步操作使变换后的噪声数据只有最小的方差且没有波段间的相关.第二步是对噪声白化数据( Noise-whitened)的标准主成分变换.为了进一步进行波谱处理,通过检查最终特征值和相关图像来判定数据的内在维数.数据空间可被分为两部分:一部分与较大特征值和相对应的特征图像…

1. 算法功能简介 使用彩色空间变换工具可以将三波段红.绿.蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回 RGB.两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像.此外,颜色亮度值波段或亮度波段可以被另一个波段(通常具有较高的空间分辨率)代替,生成一幅合成图像(将一幅图像的色彩特征与另一幅图像的空间特征相结合). 彩色变换的一般工作流程:选择波段进行 RGB 合成显示→进行彩色变换→进行其他的图像处理→进行彩色逆变换→RGB 合成显示. PIE SDK支持算法功能的…

1.算法功能简介   主成分变换(Principal Component Analysis,PCA)又称K-L(Karhunen-Loeve)变换或霍特林(Hotelling)变换,是基于变量之间的相关关系,在尽量不丢失信息前提下的一种线性变换的方法,主要用于数据压缩和信息增强. 主成分正变换,一般意义的K-L变换就是指正变换,该过程通过对图像进行统计,在波段协方差矩阵的基础上计算特征值,构造主成分.根据主成分与特征值的关系,可以选择少数的主成分作为输出结果. 主成分逆变换,如果在正变换中选择的…

1.算法功能简介 缨帽变换是根据多光谱遥感中土壤.植被等信息在多维光谱空间中信息分布结构对图像做的经验性线性正交变换. PIE 支持对 Landsat MSS. Landsat 5 TM.Landsat 7 ETM 数据进行变换. 缨帽变换旋转光谱的坐标空间,旋转后的坐标轴不是指到主成分的方向,而是指到另外的方向,而这些方向与地物类型和变化有密切的关系,特别是与植物生长和土壤有关.缨帽变换既可以实现信息压缩,又可以帮助解译分析农作物特征.这个变换主要用于陆地资源卫星数据,包括 MSS. TM 和…

1.PIE SDK介绍 1.1.  PIE软件介绍 1.2.  PIE SDK介绍 1.3.  PIE支持项目介绍 1.4.  PIE.NET-SDK插件式二次开发介绍 1.5.  PIE.NET-SDK组件式二次开发介绍 1.6. PIE.NET-SDK支持功能表 2.PIE SDK地图操作 2.1.  地图范围的设置 2.2.  地图图层控制 2.3.  地图范围设置和图层事件监听 2.4.  地图显示范围截图 2.5.  屏幕和地图坐标的转换 2.6.  地图鼠标事件监听 3.PIE SD…

1.算法功能简介 傅里叶变换能把遥感图像从空域变换到只包含不同频域信息的频域中.原图像上的灰度突变部位(如物体边缘).图像结构复杂的区域.图像细节及干扰噪声等,经傅里叶变换后,其信息大多集中在高频区:而原图像上灰度变化平缓的部位,如植被比较一致的平原.沙漠和海面等,经傅里叶变换后,大多集中在频率域中的低频区.在频率域平面中,低频区位于中心部位,而高频区位于低频区的外围,即边缘部位. 傅里叶变换是可逆的,即对图像进行傅里叶变换后得到的频率函数再做反向傅里叶变换,又可以得到原来的图像.从纯粹的数学意…

1.算法功能简介 小波变换是一种信号的时间——尺度分析方法,具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是一种窗口大小固定不变但其形状可变,时间窗和频率窗都可变的时频局部化分析方法.即在低频部分具有较高的频率分辨率和时间分辨率,在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率,很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,被誉为分析信号的显微镜. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对小波变换算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算…

PIE SDK Command&&Tool工具命令一览表 编号 模板 名称(中文) Command&Tool 程序集 备注 1 数据管理 加载栅格数据 PIE.Controls.RasterCommand PIE.Controls.dll 2 加载矢量数据 PIE.Controls.VectorCommand 3 加载科学数据集数据 PIE.Controls.ScientificDatasetCommand 4 加载环境数据 PIE.Controls.LoadHJDataComma…

1.算法功能简介 ISODATA(IterativeSelf-OrganizingDataAnalysisTechniqueAlgorithm)即迭代式自组织数据分析技术, 其大致原理是首先计算数据空间中均匀分布的类均值, 然后用最小距离规则将剩余的像元进行迭代聚合:每次迭代都重新计算均值,且 根据所得的新均值,对像元进行再分类:这一处理过程持续到每一类的像元数变化少于所选的像元变化阀值或者达到了迭代的最大次数. ISODATA 算法通过设置初始参数而引入人机对话环节,并使用归并和分裂 等机制,…

1.算法功能简介 均值滤波是最常用的线性低通滤波,它均等地对待邻域中的每个像素.对于每个像素,取邻域像素值的平均作为该像素的新值.均值滤波算法简单,计算速度快,对高斯噪声比较有效.从频率域的角度看,相当于进行了低通滤波. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对均值滤波算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 算法名称 均值滤波 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 P…