TERRSET软件教程之实用教程 正规代理
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产品描述

使用期限* 许可形式单机版 原产地美国 介质下载 适用平台Windows
科学软件网销售软件达19年,有丰富的销售经验以及客户资源,提供的产品涵盖各个学科,包括经管,仿真,地球地理,生物化学,工程科学,排版及网络管理等。此外,我们还提供很多附加服务,如:现场培训、课程、解决方案、咨询服务等。
TerrSet 地理空间监测与建模软件
TerrSet是一个集成的地理空间软件系统,用于监测和建模地球系统的可持续发展。该TerrSet系统集成了IDRISI GIS分析和IDRISI图像处理工具以及一系列垂直应用。TerrSet提供了业界范围广的地理空间工具集,且价格低廉。没有必要购买昂贵的附加组件来扩展您的研究能力。
TerrSet软件功能
•IDRISI GIS分析
IDRISI GIS工具集提供了300多种分析工具,主要面向光栅数据,用于操作地理空间数据集,以探索我们快速变化的世界。
•IDRISI图像处理
TerrSet 的IDRISI图像处理系统是一套广泛的遥感图像恢复、增强、变换和分类的系统。
•土地变化模型
土地变化模型(LCM)是一种创新的土地规划和决策支持软件工具,用于土地变化分析和预测,具有REDD项目级建模的功能。
•栖息地和生物多样性模型
栖息地和生物多样性模型(HBM)是用于栖息地评估、景观格局分析和生物多样性建模的垂直应用程序。
•GeOSIRIS
GeOSIRIS是一个可以量化和绘制REDD项目对森林砍伐、碳排放、农业收入和碳支付影响的工具。
•生态系统服务建模
生态系统服务建模 (ESM)是一个用于评估自然资本对可持续发展价值的空间决策支持系统。
•**趋势模块
地球趋势建模器(ETM)是一套用于分析与地球观测遥感图像相关的图像时间序列数据的集成工具。
•气候变化适应模型
气候变化适应模型(CCAM)是一套用于建模未来气候,评估其对海平面上升、作物适宜性和物种分布影响的工具。
The Ecosystem Services Modeler (ESM) is a spatial decision support system for assessing the value of natural capital for sustainable development.
TERRSET软件教程之实用教程
SEGMENTATION模型创建跨多个输入带具有光谱相似性的段的图像。这个例子显示了来自panmerged quickbird图像的两级分割。左边的图像使用了比右边更大的相似性阈值,从而导致更广泛、更不均匀的片段。改变这个阈值可以分割对象,如林立、树冠或建筑物。
Earth Trends Modeler (ETM)是为地球观测图像时间序列分析而设计的。在这幅图中,我们分析了348幅**每月NDVI植被指数数据图像的季节性趋势。像素颜色为灰色(几乎没有)表示一个稳定的季节性。所有其他颜色代表趋势。ETM提供了一个交互式的图例(左下角)来解释任何地区(本例中为阿拉巴马州东部和格鲁吉亚西部地区)的趋势。绿色曲线代表系列(1982年)的开始,红色曲线代表系列(2010年)的结束。X轴是时间,Y轴是ndvi。如图所示,随着双峰性的增加,ndvi通常会增加。春天来得早了一点(11天),秋天延长了一点(将近30天)。
GeOSIRIS is a tool that quantifies and maps the impacts of national-level REDD projects on deforestation, carbon emissions, agricultural revenue, and carbon payments.
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Land Change Modeler
Land Change Modeler (LCM) is an innovative land planning and decision support software tool for land change analysis and prediction with a special facility for REDD project-level modeling.
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For systems that include a higher-resolution panchromatic band, pansharpening procedures include a modified IHS (Intensity-Hue-Saturation) or
Hyperspherical Color Sharpening (HCS) procedure. Spatial Fourier Analysis
provides special opportunities for the removal of noise
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