在众多自然灾害中地震造成的人员伤亡数量和经济损失最大，近两年来中国汶川。从少量的建筑物的结构破坏，到城市中心或者大型国家社会经济基础建筑的完全摧毁。限于当前技术水平还不能实现有效的地震灾害预报预警，只能通过开展灾后救援，安置灾民和灾后重建等手段，减少灾害带来的生命和财产损失。房屋倒塌作为城镇区域受损程度的重要标志，其数量和分布能够直接反映灾区生命财产损失的情况。因此，快速获取受灾地区房屋倒塌信息，
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2024-10-09 10:45:16
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据预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。 本小节包括以下内容： l数据预处理一般流程介绍 l预处理常见名词解释 lENVI中的数据预处理1、数据预处理一般流程 
高分遥感数据预处理以高分一号为例1. 安装GF-1插件下载网址：http://www.enviidl.com/appstore/ 安装：放在目录C:\Program Files\Exelis\ENVI53\extensions\下面2. 以GF-1插件加载文件 在ENVI5.3中使用GF1专用插件（Open GF1）打开xml后缀文件3. 正射校正（附带几何校正） 在Toolbox中打开RPC O
# 遥感影像预处理 python
## 什么是遥感影像预处理
遥感影像预处理是指在对遥感影像进行后续分析前，对原始影像进行一系列的处理和调整，以提高影像质量，减少噪声，使得影像更适合进行后续分析。预处理包括去噪、增强、变换、裁剪、配准等步骤，能够有效提高影像的质量和准确性。
## 遥感影像预处理的重要性
遥感影像作为从空间获取信息的重要手段，广泛应用于地理信息系统、农业、林业、城市规划等领
原创
2024-06-16 04:25:41
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图像预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的流程在各个行业、不同数据中有点差异，而且注重点也各有不同。本小节包括以下内容：数据预处理一般流程介绍
数据预处理的主要步骤介绍
1 数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何校正（地理定位、几何精校正、图像配准、正射
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2023-09-29 11:24:40
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1、 图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ② 选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥ 在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。2、
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2023-08-13 16:22:15
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文章目录1.查看图像的空间分布特征（一）生成灰度图像（二）生成假彩色图像（三）连接不同视图的影像2.查看图像的像元灰度值3.统计并查看图像直方图4.计算NDVI（一）采用波段运算器计算NDVI（二）采用植被指数计算器计算NDVI5.NDVI计算结果检验（一）对结果图像的空间分布特征进行检验（二）对结果图像进行统计特征的检验6.浏览图像的空间分布及数值统计特征（一）查看空间分布特征（二）查看数值统
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2023-08-07 11:36:40
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这通常以云的形式出现。我们还介绍了一个用于可视化这些差异的简单框架，并了解了处理水平的变化如何影响
原创
精选
2023-12-06 09:37:55
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一些基于python+gdal整理的小工具#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
from osgeo import gdal
import os
import glob
import numpy as np
import math
def read_img( filename):
'''
读取影像为数组并返回信息
——————
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2024-03-01 10:43:50
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本章节主要参考《python地理空间分析指南》第六章。文章中的所有操作都可以在ENVI中完成，这里只提供一个图像处理的思路。一、图像波段变换波段变换最常用的地方就是进行图像显示，例如使用假彩色图像以凸显植被信息。图像波段变换即将图像波段的组合顺序重新排列并显示的方法，主要使用GDAL库。下面以一个例子进行实验，首先给出数据的下载地址：http://git.io/vqs41打开原图可以看到，植被明显
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2023-11-04 22:12:29
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——厦门大学海洋监测与信息服务平台基于企业级Web系统架构，在高性能计算环境中支持遥感大数据并行处理，能快速、高效的完成Landsat系列、Sentinel-2/3，以及国产资源三号、高分一号/二号和环境小卫星影像的辐射定标、大气校正、几何/正射校正、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪等预处理。还支持资源三号1a/2a、高分一号、高分二号流程化处理工具。在预处理的成果上，系统还提供专题产品生产工具，包括
在地球科学、气象学以及环境监测等领域，遥感影像数据是一种重要的信息源，它们可以提供地表的地形、植被覆盖、气候变化等丰富信息。然而，随着观测技术的进步，我们通常会获得大量的遥感影像数据，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项挑战。本文将介绍如何利用 Python 中的 GDAL 库处理遥感影像数据，并通过计算年度平均影像来提取更有意义的信息。1. 环境准备在开始之前，确保你已经安装了 Python
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2024-04-10 14:31:23
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# 利用Python对哨兵5P影像进行预处理
在遥感领域，哨兵5P影像是一种重要的数据来源。为了进行分析，我们需要对这些数据进行预处理。本文将为刚入行的小白提供一个全面的步骤流程和代码示例，帮助你理解如何使用Python来处理哨兵5P影像。
## 预处理流程
以下是进行预处理的一般流程：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库 |
| 2
基于创新的ENVI企业级服务器平台ENVI Services Engine可以构建在线的遥感图像处理和分析平台。可以利用一个Web浏览器完成专业的遥感影像处理。（1）如下图为一个在线的遥感图像处理和分析系统的Web客户端，使用一个账号登陆。图：使用一个账户登录（2）选择高分一号PMS影像类型和数据目录。图：设置处理参数（3）单击提交按钮，服务器开始处理。客户端可以随时监控处
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2023-08-01 23:51:10
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# 如何使用Python处理遥感影像
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python来处理遥感影像。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个流程，并提供每一步所需的代码示例。
## 流程概述
下表展示了处理遥感影像的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取遥感影像数据 |
| 2 | 预处理数据 |
| 3 | 进行影像分类 |
| 4
原创
2024-06-15 04:57:09
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# 遥感数据预处理与Python：一个简单的入门指南
遥感技术已成为环境监测、城市规划、农业管理等领域必不可少的工具。遥感数据往往包含丰富的信息，但这些数据通常是未经处理的，因此，在使用这些数据之前，必须进行适当的预处理。本文将介绍遥感数据的预处理方法，并用Python实现这些方法，同时提供相关的代码示例。
## 遥感预处理的步骤
遥感数据的预处理通常包括以下几个步骤：
1. **数据获取
一、流程 图像预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的流程在各个行业、不同数据中有点差异，而且注重点也各有不同。 数据预处理的过程包括几何校正(地理定位、几何精校正、图像配准、正射校正等)、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、去云及阴影处理和大气校正等几个环节，如下图是中等分辨率的全色和多光谱图像预处理流程图示。在几何校正
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2024-01-08 19:14:51
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前言如果将图像直接输入到深度学习网络中，会导致内存溢出，因此需要将图像裁剪成图像块输入到网络中。裁剪方法包括规则格网裁剪和滑动窗口裁剪以及随机裁剪。 规则格网裁剪 滑动窗口裁剪 随机裁剪 正文规则格网裁剪属于重复率为0的滑动窗口裁剪，滑动窗口裁剪代码为： import os
import gdal
import num
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2023-08-24 16:32:27
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GF2遥感影像数据集处理 写在前头：为个人学习的总结，过段时间会把IDL自动化处理的代码整理上传，该文章参考了很多大佬的博文，稍后会整理一并给出。 数据分析： 以GF2_PMS1为例： 命名规则： GF2_PMS1_E55.4_N25.3_20210205_L1A0005457874 GF2:高分二 ...
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2021-10-24 16:04:00
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1.ENVI (The Environment for Visualizing Images) 和IDL(Interactive Data Language)是美国 Exelis VIS公司的旗舰产品。 ENVI 是一个完整的遥感图像处理平台，其软件处理技术覆盖了图像数据的输入/输出、定标、几何校正、正射校正、图像融合、镶嵌、裁剪、图像增强、图像解译、图像分类、基于知识的决策树分类、面
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2023-12-13 19:34:54
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