最初的遥感影像分类是通过目视解译(濮静娟, 1984)来完成的，对研究人员的主观意识有较强的依赖性，而且效率较低，适用于数据量较小的情况，通常作为其他方法对比的对象。目前的遥感图像分类主要以计算机分类为主，因此按照人工参与的程度可以将分类方法划分为监督分类、非监督分类(陶超等, 2021)。近年来，分类方法逐渐向机器学习的方向发展。传统机器学习方法，如Smolensky的受限玻尔兹曼机(Restr
文章目录前言一、监督分类介绍1. 定义2. 监督分类方法二、geemap中监督分类的详细步骤1. 加载地图底图2. 加载研究区影像数据3. 创建训练样本4. 分类器训练5. 影像监督分类6. 分类结果颜色修改7. 图例和可视化展示8. 分类结果导出总结 前言本节以一个具体遥感影像处理的案例——基于遥感影像的监督分类，介绍一下使用Earth 对遥感影像进行监督分类的具体操作流程。一
这几天一直在帮一个学妹做毕业设计，用深度学习的方法来做遥感图像分类。原来准备将图像分为：林地、道路、裸地、建筑、草地、水域这6个部分，这6部分对应的颜色分别为： 1. 林地：红色 (255, 0, 0) 0xFF0000 2. 道路：黄色 (255, 255, 0) 0xFFFF00 3. 裸地：紫红 (255, 0, 255) 0xFF00FF 4. 建筑：青色 (0, 255, 255
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
前言 在写波段配准相关代码时经常需要用到tif影像的波段合成和分解，虽然可以用ENVI才处理，但是每次都要打开再设置一些参数有些麻烦，所以本着“独立自主、自力更生”的原则就写了些脚本来处理这个需求。又写了个批量裁剪影像的脚本。这里简单总结归纳一下。1.波段合并# coding=utf-8
import sys
import cv2
import functions as fun
import o
转载
2023-08-20 21:46:48
173阅读
GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，遥感图像的栅格模型包含以下两部分的内容：栅格矩阵：由正方形或者矩形栅格点组成，每个栅格点所对应的数值为该点的像元值，在遥感图像中用于表示地物属性值；遥感图像有单波段与多波段，波段表示地物属性的种类，每个波段表示地物一种属性。大地坐标：空间数据参考表示地图的投影信息；仿射矩阵能将行列坐标映射到面坐标上。GDA
决策树之CART算法分类树原理及python实现决策树决策树的特点优点缺点决策树构造决策树生成算法CART算法构造分类决策树python代码实现决策树可视化sklearn构造决策树 决策树决策树模型是一种传统的算法，与人类思维十分相似基本思想：模拟人类进行级联选择或决策的过程，按照属性的某个优先级依次对数据的全部属性进行判别，从而得到输入数据对应的预测输出。树形模型是一个一个特征值进行处理，而线
如同其他数据中存在噪点数据，遥感影像数据也有，但这两个”噪点“的含义是不同的。一些数据中的”脏数据“可能真的是无用的、甚至是错误的，但遥感影像所展现的地面全部是真实的，本不存在”噪点“一说。假设我们使用基于光谱特征的聚类方法对遥感影像进行聚类，有些像素（数据点）就是如此的突兀——它和周边的就是迥然相异。比如一个工业区的遥感影像，我们从高空俯视，水体是水体、植被是植被、混凝土建筑是混凝土，但为什么混
主要功能批量读取文件，借助GDAL以及numpy分块遥感数据——固定行列像元数量环境配置主要版本如下：python 3.9.7gdal &n
目录①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术④基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检
目录一、背景简介二、环境介绍三、分类步骤3.1 训练数据预处理3.2 导入相关扩展包3.2 读取训练数据与训练标签3.3 确定参数g和c3.4 使用svm训练模型3.5 使用模型进行分类四、分类结果显示与保存4.1 结果显示4.2 结果保存五、结果展示六、误差分析一、背景简介遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中各个像元按照某种规则或算法
1. 基本概念地物的类：具有同种特性的地物集合称为一类。一类地物具有同一标志，不同种类地物具有不同的光谱特性（地物反射和发射电磁波能量的能力） 分类：根据各类样本内在的相似性，采用某种判决准则，将特征空间分割成若干集合 的过程。 2. 基本思想区分不同地物的理论依据：不同的地物类型具有不同的光谱信息和空间信息
高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近
本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下的大量栅格遥感影像文件，基于其各自的文件名，分别创建指定名称的新文件夹，并将对应的栅格遥感影像文件复制到不同的新文件夹下的方法。 首先，我们来看一下本文需要实现的需求。现有一个文件夹，其中有大量.tif格式的栅格遥感影像文件，以及.xml、ovr等格式的遥感影像辅助信息文件，如下图所示。 其中，如上图中紫色框所示，每一景遥感影像文件的文件名称中
普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光，多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外，还可以记录其他波长（例如：近红外、热红外等）光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率数据相比，中等分辨率的多光谱数据可以免费下载获取，例如：landsat 数据、哨兵-2 号数据、Aster 数据、Modis 数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展，无人机作为
主要功能 1、借助GDAL拼接分块遥感数据，本文实例数据为GEE平台下载的矩形分块遥感数据 2、将大区域影像裁剪为小块——固定行列像元数量环境配置主要版本如下： &nbs
转载
2023-09-07 17:35:50
112阅读
## Python随机森林遥感影像分类
### 简介
随机森林是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它由多棵决策树组成，通过集成学习的方式来提高模型的准确性和稳定性。在遥感影像分类中，随机森林可以用于准确地识别和分类不同的地物类型。
### 整体流程
下面是实现"python随机森林遥感影像分类"的整体流程，具体的步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
本发明属于图像处理技术领域：，特别涉及一种地物分类方法，可用于土地利用分析、环境保护以及城市规划。背景技术：：遥感图像地物分类，旨在取代繁琐的人工作业，利用地物分类方法，得到输入遥感图像的地物和背景的分类结果图。通过地物分类结果，可以进行土地利用分析、环境保护以及城市规划等多种应用。目前的地物分类方法大致可以分为两类：第一类是基于传统机器学习的方法，通常采用由特征提取器和分类器组成的双层结构。特征
HOPC算法：基于结构相似性的多模态遥感影像配准方法 文章目录前言一、HOPC原理二、实验结果三、总结四、知识产权 前言随着遥感技术的发展，从遥感影像上获取所需信息已经成为一种非常重要的信息获取手段。不同的卫星传感器对地观测可以为同一地区提供多光谱、多时相、多分辨率的多模态遥感影像(光学、红外、SAR、LiDAR和栅格地图等)。多模态遥感的精确配准是诸多遥感应用如影像融合、变化检测，影像镶嵌等的基
