Answers最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。データを使用していくつかの基本的なイメージの合成と強調の手法を示します。視覚的な解釈に適切なイメージを作成するために、複数スペクトルの放射輝度または反射率データの強調が必要な場合があります。イメージを使用します。つのファイルに格納されます。ここで説明する概念は以下のとおりです。イメージが含まれています。ビット整数として保存されます。これらの帯域は、スペクトルの可視部分を対象とします。イメージである赤、緑、および青の平面にマッピングされる場合、その結果は標準のトゥルーカラー合成イメージになります。最後の入力引数では、読み取る帯域と、その順序を指定します。合成イメージを構築できます。1]});トゥルーカラー合成イメージのコントラストはとても低く、色も偏っています。レンジの一部分内にデータが集中することがわかります。つの理由は、可視帯域が互いに高い相関をもっていることです。帯域の散布図は、スペクトル帯間の相関度合を測定するための有効な方法です。使用することで簡単に行うことができます。Bands')赤-緑-青の散布図の明白な線形トレンドは、可視帯域に高い相関があることを示しています。これは、非強化トゥルーカラー合成イメージの単色表示を説明するのに役立ちます。ストレッチをトゥルーカラー合成イメージに適用すると、表面の特徴をより認識しやすくなります。レンジにデータが広がっていることを示します。つの方法は、無相関ストレッチを使用することです。これは、高い相関があるチャネルの全域にわたって色の分離を強化します。ストレッチが続きます)。Stretch')再び、表面の特徴はより明確に観測できるようになりますが、方法が異なります。表示全域のスペクトル差異が誇張されます。注目すべき例は、左端の緑の領域です。ストレッチが行われた合成イメージでは黒く見えます。この緑の領域は、ブーローニュの森です。パリの西端にある大きな公園です。無相関ストレッチ後の相関のチェック予想されるとおり、無相関ストレッチが後に続く散布図は、相関における急激な減少を示します。合成イメージを構成して強化することによって参照できます。合成イメージを形成する場合は、特に役立ちます。合成イメージは通常、植生を特定するか、または植生の成長や状態を評価する場合に使用されます。合成イメージを構築します。互いに相関している可視帯域と比較して、可視帯域との相関性が低くても、無相関ストレッチによって多くの特徴が見やすくなります。密度が高い領域で赤く見えることです。合成イメージでは、ブーローニュの森公園は赤く見えることに注意してください。これは、無相関ストレッチが行われたトゥルーカラー合成イメージにおける緑の表示と一致します。コマンドを実行するリンクがクリックされました。ブラウザーでは動作しません。ウィンドウに以下を入力すると、このコマンドを実行できます。scienceMathWorksはエンジニアや研究者向け数値解析ソフトウェアのリーディングカンパニーです。