遥感图片检测

图像预处理：对遥感图像进行校正、配准和增强处理，以去除或减少噪声，提高图像质量。

特征提取：使用算法提取图像中的光谱、纹理和形状特征，为后续的检测和分析提供基础数据。

分类算法：应用机器学习算法或深度学习模型（如SVM、CNN）对提取的特征进行分析和分类，以识别不同的目标和地物类型。

变化检测：通过对比不同时期的遥感图像，识别并分析地表变化，监测环境变化、土地利用等。

大气校正：根据大气条件校正图像数据，以提高检测精度，确保地物反映的真实信息。

影像分割：利用图像分割技术，将遥感图像划分为若干不同的区域，识别目标物和背景的边界。

多光谱分析仪：用于捕捉和分析不同光谱范围的光，可以区分不同的地物类型和物质特征，提高遥感图片的辨识度。

高光谱成像仪：提供更细致的光谱信息，能够检测和识别地表材料的化学成分和物质状态。

热红外摄像仪：检测地表温度变化，分析地形热特性，帮助识别植被和水体等不同的覆盖类型。

雷达传感器：利用微波信号穿透云层和植被，可以获取地表形态结构信息，适合长时间和全天候监测。

激光雷达（LiDAR）：通过反射激光测距，生成高精度的三维地形模型，检测地形变化和植被高度。

光学成像仪：提供高分辨率的可见光影像，适用于细节丰富的环境监测和分析。