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搜索资源 - sar change detection
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SAR图像变化检测代码，基于差异图和比值图融合的-SAR image change detection code, based on the ratio of different maps and map integration
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sar图像变化检测 基于减法代码
比较两幅图片的细微差别-sar image change detection code based on subtraction of two pictures comparing the nuances of
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this paper present Detection of Ship Wakes in SAR Images Based on Radon Transform
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基于主分类分析的SAR图像变化检测MATlt实验程序-Based on the analysis of the main SAR image classification change detection experiment
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基于MRF模型的变化检测算法仿真 MRF建模用于SAR去噪，再通过EM算法实现变化检测-MRF model-based change detection algorithm simulation
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实现不同时相的遥感图像的变化检测功能，可用于SAR图像和光学图像。-Realization of multi-temporal remote sensing images change detection function, can be used in SAR image and optical image
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基于模糊贴近度的SAR图像变化检测，包括算法流程及具体代码-Based on the fuzzy nearness of the SAR image change detection, including the algorithm process and the specific code
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SAR图像变化检测,比较简单的集中方法，效果很一-SAR image change detection, relatively simple centralized approach
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基于修正MRF能量函数的模糊聚类在SAR图像变化检测中的应用- Fuzzy Clustering with Modified MRF Energy Function for Change Detection in Synthetic Aperture Radar Images
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SAR图像变化检测,可以对比同一地点不是时间的SAR图像变换，并聚类分析-SAR image change detection, you can compare the same place time of SAR image transformation and cluster analysis
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本代码主要实现了基于双字典交叉稀疏表示的SAR图像变化检测的功能。-This code mainly realize the function of SAR image change detection is based on the double cross dictionary sparse representation.
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常用的几幅SAR图像，用与图像去噪处理，匹配以及变化检测等算法-Common pieces of SAR images, using image de-noising, match and change detection algorithms
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这是一份SAR图像变化检测的matlab源代码，通过处理两幅SAR图像的差异图，进行数学形态学处理和聚类分析等方法实现图像的变化检测。-This is a SAR image change detection matlab source code, through the differences the two SAR images processing plan and make mathematical morphology processing and cluster analysis t
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煤田火区地表形态变化是煤火监测和分析的可用指标之一’由于矿区地表严重的去相干噪声，使得星载合
成孔径雷达干涉测量技术应用于煤田火区地表形变检测比较困难’结合煤田火区地表形变特点，利用 4 波段的
-45( -4(-! 数据进行差分干涉处理，利用干涉条纹频率精确估计基线，并用自适应滤波方法降低去相干噪声的
影响’在去除平地相位和参考地形相位后，获取煤田火区的地表形变’研究表明: 地表形变与煤火燃烧具有一定
的相关关系，通过地表形变分析有助于对地下煤火燃烧情况的判断 利用差分干涉 (
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合成孔径雷达(SAR)差分干涉测量是一种最新的大地形变测量遥感技术方法.利用欧洲空
间局1996年4月15日获取的地球资源卫星ERS-1数据和4月16日获取的ERS-2数据,以及
1997年12月2日获取的ERS-2数据,应用差分干涉测量技术对发生于1997年11月8日的西藏
玛尼地震进行了提取区域形变场的应用研究.从得到的变化检测条纹图中可识别出地表破裂带,并
可定量推算震中周围和两条断裂带附近的变形情况.分析结果表明:断裂为左行平移性质,断裂带
南侧水平错动的最大变形量至
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遥感变化检测是指通过对不同时期同一区域的遥感图像进行比较分析，根据
图像之间的差异得到我们所需要的地物或目标的变化信息。现代遥感技术的飞速发展为变化检测提供了一种便捷的途径，遥感数据成为变化检测的主要数据源。 与可见光和红外遥感相比，微波遥感具有无可比拟的优点：微波能穿透云雾、雨雪，具有全天候、全天时的工作能力。二，微波对地物有一定穿透能力。三，采用侧视方式成像，覆盖面积大。正是这些优点，使得SAR 图像日益成为变化检测的重要数据源。
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SAR 图像变化检测算法的python实现(Python implementation of SAR image change detection algorithm)
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假设SAR图像服从瑞利分布时，采用交叉熵计算差异图像。(Change detection based on Rayleigh distribution)
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实现模糊聚类算法（FCM）与马尔科夫随机场空间约束（MRF）的图像分割、SAR图像变化检测(Fuzzy Cluster Method and Markov Random Field for Image Segmentation or SAR Change Detection)
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该算法主要包含PCA算法和K-Means聚类算法，用于SAR变化检测,包含数据图片。(The algorithm mainly includes PCA algorithm and K-means clustering algorithm for SAR change detection, including data images.)
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