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多种卫星遥感数据反演植被覆盖度数据服务 地表反照率数据服务 比辐射率数据服务 地表温度数据服务 地表蒸腾与蒸散数据服务 归一化植被指数数据服务 叶面积指数数据服务 净初级生产力数据服务 净生态系统生产力数据服务 生态系统总初级生产力数据服务 生态系统类型分布数据服务 土壤类型质地养分数据服务 生态系统空间分布数据服务 增强型植被指数数据服务
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Landsat 8 高分二号 高分一号 SPOT-6卫星影像 法国Pleiades高分卫星 资源三号卫星 风云3号 中巴资源卫星 NOAA/AVHRR MODIS Landsat TM 环境小卫星 Landsat MSS 天绘一号卫星影像
一般算法:
金字塔(Mip-Map)算法:
基本思想是采用不断降低纹理分辨率的办法将原纹理的数据规模缩小,使得最终1个屏幕像素仅对应1个纹理元素。通常将原纹理的分辨率按2的幂次方不断缩小,形成1*1,2*2,4*4,8*8…的纹理金字塔结构;
Clip-Map算法:
通过定义一个Clip-size来限制不同层的Mip-map层的大小,并在每一时刻只保留必要的一小部分纹理在内存中供进行纹理映射使用。即通过对某一层的Mip-map的大小进行判断:若大于Clip-size,则在映射时使用Clip-size进行纹理数据的装载和映射;否则全部装入。
Mip-map技术预处理生成地形纹理的各级分辨率模型,绘制时根据实际需要决定使用哪种分辨率的纹理,对于纹理数据的尺寸和大小均有限制,不能适合大尺度纹理数据。
Clip-map技术突破Mip-map技术对纹理尺寸的限制,对纹理数据的装载进行剪切装入,但Clip-map技术对纹理的剪裁由硬件完成,所以此技术需要特殊的硬件支持,只能在大的图形工作站上完成
多分辨率纹理模型的建立:
确定影像的最小分割单元,对原始大范围的影像进行分割。多分辨率纹理模型的建立主要分为两个阶段:(1)原始影像模型的分割;(2)建立每一子块区域多级分辨率的纹理模型。