Zobrazeno 1 - 10
of 19
pro vyhledávání: '"Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper"'
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 14, Pp 4000-4013 (2021)
Radiometric normalization is an essential preprocessing step for almost all remote sensing applications such as change detection, image mosaic, and 3-D reconstruction. This article proposes a novel radiometric normalizing method based on spatiotempor
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8436acb4856345849cbfef35c426e238
Publikováno v:
IET Computer Vision, Vol 10, Iss 8, Pp 788-797 (2016)
Since 2003, the scan line corrector (SLC) of the Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) sensor has failed permanently, inhibiting the retrieval or scanning of 22% of the pixels in each Landsat 7 SLC‐off image. This utter failure has serious
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/91203cfba5b74f3caf0106ec10cad456
Autor:
Michael Burnett, Dongmei Chen
Publikováno v:
Land, Vol 10, Iss 7, p 672 (2021)
Land surface temperature (LST) and air temperature (Tair) have been commonly used to analyze urban heat island (UHI) effects throughout the world, with noted variations based on vegetation distribution. This research has compared time series LST data
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/a8071d46d0f348eda79d0e27e06eada2
Publikováno v:
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, Vol 14, Pp 4000-4013 (2021)
Radiometric normalization is an essential preprocessing step for almost all remote sensing applications such as change detection, image mosaic, and 3-D reconstruction. This article proposes a novel radiometric normalizing method based on spatiotempor
Autor:
Dongmei Chen, Michael Burnett
Publikováno v:
Land, Vol 10, Iss 672, p 672 (2021)
Land
Volume 10
Issue 7
Land
Volume 10
Issue 7
Land surface temperature (LST) and air temperature (Tair) have been commonly used to analyze urban heat island (UHI) effects throughout the world, with noted variations based on vegetation distribution. This research has compared time series LST data
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE transactions on geoscience and remote sensing 42 (2004): 2832–2839. doi:10.1109/TGRS.2004.838344
info:cnr-pdr/source/autori:Luciano Alparone; Stefano Baronti; Andrea Garzelli; Filippo Nencini/titolo:Landsat ETM+ and SAR Image Fusion Based on Generalized Intensity Modulation/doi:10.1109%2FTGRS.2004.838344/rivista:IEEE transactions on geoscience and remote sensing/anno:2004/pagina_da:2832/pagina_a:2839/intervallo_pagine:2832–2839/volume:42
info:cnr-pdr/source/autori:Luciano Alparone; Stefano Baronti; Andrea Garzelli; Filippo Nencini/titolo:Landsat ETM+ and SAR Image Fusion Based on Generalized Intensity Modulation/doi:10.1109%2FTGRS.2004.838344/rivista:IEEE transactions on geoscience and remote sensing/anno:2004/pagina_da:2832/pagina_a:2839/intervallo_pagine:2832–2839/volume:42
This work presents a novel multisensor image fusion algorithm, which extends panchrmomatic sharpening of multispectral (MS) data through intensity modulation to the integration of MS and synthetic aperture radar (SAR) imagery. The method relies on SA
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Conference
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.