遥感大数据可视化与交互.pptx

该【遥感大数据可视化与交互 】是由【科技星球】上传分享，文档一共【19】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【遥感大数据可视化与交互 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。:遥感影像包含大量的高分辨率数据,包括图像像素、地理元数据和与时空相关的辅助数据。:遥感影像可以包括多种波段(如可见光、红外、雷达)和数据类型(如图像、光谱、点云)。:遥感影像包含空间、时间、光谱、极化等多个维度,这增加了数据的复杂性。:将遥感大数据的多个维度转化为直观的可视化形式,使其易于理解和分析。:允许用户动态地与可视化进行交互,探索数据、调整参数并获得见解。:有效处理和可视化海量遥感数据,避免性能瓶颈。:在数据采集的同时进行可视化,以便及时做出决策并应对变化。:支持在移动设备上访问和可视化遥感数据,实现随时随地的信息获取。:利用多元算法和模型,将不同来源、不同时相、不同分辨率的遥感数据融合为统一格式和坐标系,实现多源数据的融合集成。:通过特征提取和匹配算法,从多源数据中提取关键特征,并进行逐像素或区域匹配,识别不同数据源之间的数据对应关系。:采用加权平均、像素合成、主分量分析等融合策略,根据不同数据的特点和目标,将匹配后的数据融合为新的复合数据,增强图像信息内容。:对融合后的遥感数据进行必要的预处理,包括辐射校正、几何校正、大气校正等,确保数据的准确性和一致性。:采用多波段合成、伪彩色合成、分类可视化等技术,将融合后的数据可视化为直观的图像和地图,便于用户理解和分析。:提供交互式工具,如缩放、平移、旋转、图层管理等,使用户能够动态探索和操作可视化结果,深入挖掘数据信息。:通过可视化数据随时间的变化,展示时序遥感数据的动态特征。可以使用动画可视化、交互式滑块或时间轴等技术实现。:针对时序遥感数据中的异常事件或变化点进行可视化,有助于识别感兴趣的区域或时间段。可以使用阈值方法、统计分析技术或机器学****算法进行事件检测。:利用时序遥感数据开发统计模型或机器学****模型,预测未来趋势或识别模式。可视化模型拟合结果和预测值,有助于评估模型性能和理解遥感数据变化的潜在驱动因素。:对时序遥感数据沿空间维度进行分析,识别不同地理区域的差异和变化模式。可以使用空间聚类、热力图或可视化区域差异的交互式地图实现。:揭示时序遥感数据的时空相关性,识别数据随时间和空间变化的模式。可以使用空间自相关分析、空间时间聚类算法或时频分析等技术实现。:将多源遥感数据(例如,不同传感器或平台获取的图像)进行融合,以增强空间维度可视化的丰富性和信息量。可以使用像素级融合、特征级融合????模型级融合等技术实现。,建立统一的时空数据框架。,如辐射校正、几何校正和大气校正,提高数据质量。,自动提取和识别遥感图像中的目标和特征。,支持对海量遥感数据的直观呈现和分析。,允许用户自定义数据显示、调整参数和探索不同视角。,增强数据的空间感知和理解。