erdas遥感数字图像处理实验教程pdf

时间: 2023-12-04 20:00:27 浏览: 106
《ERDAS遥感数字图像处理实验教程PDF》是一本针对ERDAS遥感软件的教程,旨在帮助用户掌握遥感数字图像处理的基本知识和技能。 这本教程首先介绍了遥感技术的基本原理,包括遥感数据获取、遥感图像处理和遥感数据分析等内容。然后详细介绍了ERDAS软件的基本介绍及其主要功能模块的使用方法,例如数据预处理、图像增强、数字化图像分类、遥感数据融合等。教程通过大量的示例和实验让读者了解并掌握ERDAS软件的操作步骤和处理技巧。 在教程中,还涉及了一些遥感图像处理的常用算法和技术,如辐射校正、几何校正、特征提取、信息提取等。这些内容可以帮助读者理解遥感数字图像处理的原理和方法。 在学习的过程中,读者不仅可以通过阅读教材,还可以通过实际操作来加深对所学知识的理解和掌握。教程中提供了大量的实验案例和数据,读者可以依据教程中的步骤和方法进行操作,并通过实验结果来检验自己的学习效果。 总之,《ERDAS遥感数字图像处理实验教程PDF》是一本对于想要学习和掌握ERDAS遥感软件的人来说非常实用的教材。通过学习这本教程,读者可以系统地了解遥感数字图像处理的基本原理和方法,学会使用ERDAS软件进行数字图像处理,并能够应用所学知识进行遥感数据的处理和分析。
相关问题

遥感图像处理软件推荐‘’

推荐以下几款遥感图像处理软件: 1. ENVI:由美国公司Harris Geospatial Solutions开发,是遥感学领域的经典软件之一,功能强大,适用于多种遥感数据的处理和分析。 2. Erdas Imagine:由美国公司Hexagon Geospatial开发,也是遥感图像处理领域的重要软件之一,支持多种数据格式,具有广泛的遥感应用。 3. ArcGIS:由美国公司Esri开发,是一款综合性的地理信息系统软件,也可以用于遥感图像处理和分析。 4. QGIS:是一款开源的地理信息系统软件,支持多种数据格式,包括遥感数据,同时也提供强大的图像处理和分析功能。 以上几款软件都具有各自的优点和适用场景,可以根据个人需求选择合适的软件。

csdn erdas 中文 教程

CSDN上有很多关于ERDAS的中文教程。ERDAS是一款专业的遥感影像处理软件,它可以用来处理和分析遥感数据,包括卫星影像、航空影像等。在CSDN上,你可以找到关于ERDAS的入门教程、基础教程和高级教程,内容涵盖了软件的安装、界面介绍、基本操作、影像处理、数据分析等方面。 这些中文教程通常会以图文并茂的方式呈现,让读者可以更直观地了解软件的操作步骤。教程内容通常由专业的遥感工程师或者地理信息系统专家撰写,他们会根据自己的经验和实际工作中的需求,编写相关的教程,因此这些教程都具有较高的实用性。 通过CSDN上的ERDAS中文教程,用户可以系统地学习和掌握该软件的使用方法,从基础的影像处理到高级的空间分析,都可以在这些教程中找到相应的内容。此外,CSDN平台也有丰富的用户讨论和交流氛围,可以在学习过程中与其他用户交流经验,解决实际问题。 总之,CSDN上的ERDAS中文教程为广大遥感爱好者和从业人员提供了很好的学习资源,帮助他们更好地掌握这一专业软件的应用技巧,提高工作效率和数据处理能力。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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