本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值（NoData值）填充的方法~
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值（NoData值）填充的方法。 在处理栅格图像文件时，我们经常会遇到图像中存在有无效值（即NoData值）的情况。如下图所示，这里有一个矢量面要素图层和该矢量图层
一、引言（INTRODUCTION） 图像校正主要是指辐射校正和几何校正。辐射校正包括传感器的辐射校正、大气校正、照度校正遗迹条纹和斑点的判定和消除。几何校正就是校正成像过程中造成的各种几何畸变，包括几何粗校正和几何精校正。几何粗校正是针对造成畸变的原因进行的校正，我们得到的卫星遥感数据一般都是经过几何粗校正处理的。几何精校正是利用地面控制点进行的几何校正，它是用一种数学模型来接近描述遥感图像的几
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2023-12-15 15:10:39
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ContextCapture实景建模大师是一套无需人工干预，通过影像自动生成高分辨率的三维模型的软件解决方案。它集合了全球最先进数字影像处理、计算机虚拟现实以及计算机几何图形算法，在易用性、数据兼容性、运算性能、友好的人机交互及自由的硬件配置兼容性等方面代表了目前全球相关技术的最高水准。使用ContextCapture Center，可以快速创建精细的三维真实感模型，而不需要昂贵的特
正射校正原因使用条件RPC正射校正流程化工具Classic中的正射校正工具自动采集控制点的RPC正射校正自定义RPC文件图像正射校正 正射校正原因在卫星影像和航空影像中会有一些误差，误差主要原因：比例尺变化 传感器的姿态/方位 传感器的系统误差（推帚扫描透视中心） 由于以上原因，影像中的像元的地理位置坐标与现实有所偏差。使用条件需要DEM文件，影像RPC信息（失去RPC信息需要Build RPC
文章目录前言一、原理及方法几何精纠正地面控制点（GCP）的选取方法正射影像纠正多项式模型图像重采样双线性内插法数据源及研究区概况二、操作步骤三、结果分析常见问题与解决方法总结 前言本文旨在：深入理解影像几何精纠正的原理；学会使用国产高分一号影像几何精纠正的方法与步骤。一、原理及方法几何精纠正几何精纠正又称为几何配准（registration），是指把不同传感器获取的具有几何精度的图像、地图或数据
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2024-06-16 11:01:18
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影像按照的不同可以划分为无人机影像、数字航空影像以及遥感影像，无论哪种影像都会存在几何变形，引起变形的因素有：地表的形态、传感器的角度和高度、传感器系统的运动以及地球曲率等，使得我们很难将三维的地表要素精确的展现在二维的地图上。影像的正射校正就是为了消除这些形变，以便获取可供量测的、精确的影像。ArcGIS 中的Ortho Mapping模块就是用来校正这些影像的，最终可获得正射镶嵌
every blog every motto: The more people you love, the weaker you are.0. 前言上课需要，在此特对辐射校正、辐射定标、大气校正、正射校正的概念及流程进行梳理。 感谢好友西红柿炒豆腐的指导和博文。1. 正文1. 辐射校正辐射校正，包含辐射定标和大气校正。辐射校正（radiometric correction)：定义1： 一切与辐射相
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2024-01-29 21:48:35
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随着航空、航天、近地空间等多个遥感平台的不断发展，近年来遥感技术突飞猛进。由此，遥感数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量也大幅增长，使其越来越具有大数据特征。对于相关研究而言，遥感大数据的出现为其提供了前所未有的机遇，但同时也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。为解决这一问题，国内外涌现了许多全球尺度地球科学数据（尤其是卫星遥感数据）在线
遥感影像的几何校正 之前对遥感中影像的几何校正、几何纠正、正射纠正等概念一直模糊不清，今天在这里做一个概念性的总结。1.概念 遥感影像的几何校正，也称几何纠正。当遥感影像在几何位置上发生了变化，产生诸如行列不均匀，像元大小与地面大小对应不准确，地物形状不规则变化等畸变时，即说明遥感影像发生了畸变，几何校正即是对这种畸变的校正。同时，几何校正是一个将影像数据投影到平面上，使其符合地图投影系统的过
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2024-01-08 18:59:59
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版权声明：本教程涉及到的数据仅练习使用，禁止用于商业用途。目 录自动采集控制点的RPC正射校正1 概述2 详细操作步骤第一步：打开数据第二步：执行正射校正第三步：结果查看1 概述遥感影像的位置信息通常是我们所关心的问题。在一些应用中，影像是否具
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2024-02-05 00:25:41
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使用Python进行正射影像合成的过程可以分为多个部分，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。接下来，我们将一一进行详细介绍。
### 环境准备
在开始之前，首先需要确保我们的开发环境兼容所需的技术栈。我们将使用Python和一些相关的库来完成正射影像合成。以下是环境准备的细节。
#### 技术栈兼容性
| 技术栈 | 版本 | 兼容性
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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目录背景拼接步骤1.新建并保存项目2.添加照片3.对齐照片4.添加标记（Markers）5.添加地面控制点6.建立批处理任务7.使用批处理文件进行批处理8.导出DEM9.导出DOM背景本文介绍使用地面控制点（GCPs）拼接无人机RGB影像，生成DEM、DOM。数据获取情况：无人机：DJI M600 PRO相机：Sony A7RM2(40mm)，不具备GPS记录功能场景：农田旁向航向重叠率：≥75%
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2023-11-12 20:07:52
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主要内容：1 获取重叠区域： 利用获取的影像有效区域，通过GDAL OGRPolygon 分别构建两幅影像几何体OGRGeometry ，求取两幅影像有效区域的重叠部分； 2 获取有效区域交点：利用获取的影像有效区域，通过GDAL OGRLineString分别构建两幅影像的几何体OGRGeometry，求取两幅影像有效区域的交点； 3 获取有效区域交叉点（重叠区域镶嵌线的起始、结束点）：找到交点
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2023-10-13 22:08:06
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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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" 当单幅遥感影像较大时，也就是分辨率较高或者像元数量较多时，如果批量处理这些影像，计算机内存可能不够，程序容易报错：内存溢出。这时需要对影像进行分块读取与处理，也是本节所要分享的重点。"按块读取遥感影像在上一节中，程序一次读取并保存了整个波段的数据。但是，如果单幅图像尺寸较大（行列数较大）的话，我们可以将其分解为块来读取。可能是因为你只需要图像中的某一块，或者你的本本没有足够的内存来同
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2023-09-07 17:36:05
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前两天我们分享了一篇教程：CC、Pix4D、PhotoScan生成正射影像并进行拼接
原创
2022-05-25 06:25:02
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工具：ContextCapture,Globe Mapper 方法/步骤： 1、新建项目，导入影像，提交空三运算 在ContextCapture中新建项目，添加相关影像或视频和其他相关资源，资源，提交空三运算。 2、 新建重建项目 空三运算完成后，新建重建项目，并进行如下设置 空间参考设置： 处理设
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2023-11-17 14:56:00
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利用ENVI处理SPOT遥感影像提取水体、植被、不透水面 文章目录前言一、 获取研究区Shp文件二、下载SPOT遥感影像三、影像预处理四、地物提取总结 前言简单记录遥感数字图像处理——针对SPOT4遥感影像进行地物提取的操作，方便日后回忆。一、 获取研究区Shp文件（一）在Arcmap中打开shp文件，选择Select Features选中研究区域： （二）选中研究区，在文件上右击选中Data——
SegNetRefineNetPSPNetDeepLabv1DeepLabv2DeepLabv3DeepLabv3+Mask-R-CNNTransformer深度学习常用数据集====================================================================Pascal VOCVOC 数据集分为20类，包括背景为21类，分别如下：• Perso
