1.摄影比例尺严格讲，摄影比例尺是指航摄像片上一线段为J与地向上相应线段的水干距L之比。由于影像片有倾角，地形有起伏，所以摄影比例尺在像片上处处不相等。一般指的摄影比例尺，是把摄影像片当作水平像片，地面取平均高程．这时像片上的一线段l与地面上相应线段的水平距L之比，称为摄影比例尺1／m2.像片倾角空中摄影采用竖直摄影方式，即摄影瞬间摄影机的主光轴近似与地面垂直，它偏离铅垂线的夹角应小于3D，夹角称
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
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2024-03-10 20:56:45
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按传感器的工作方式分为被动遥感和主动遥感。成像遥感：传感器接收的目标电磁辐射信号可转化为数字或模拟图像。摄像成像类型分为三种：摄像成像（光学/电成像）、扫描成像（光电成像）、微波成像（雷达成像）。非成像遥感：传感器接收的目标电磁信号输出或记录在磁带上而不产生图像。传感器的分辨率：传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物能力。分为：辐射分辨率、空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率。辐射分辨率：传
一、三维遥感底图在大范围的三维地图建设中，采用卫星图像作为三维底图是最好的选择，而免费的遥感图像清晰度无法满足建设 **三维地图的需求，故以**范围为依据，购买取得最新的高空间分辨率卫星遥感图。卫星遥感图像分类大概有：① 卫星类型l 光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos
0.引言根据自身需要制作遥感影像数据还是很具有现实意义： 第一，高分辨率遥感影像数据集目前整体上是缺乏的，主流的有UC-Merced dataset,WHU-RS dataset,RSSCN7 dataset以及2017年由武汉大学制作的目前最大包括10000张30类的高分影像的AID数据集。 第二，主流数据集缺乏地区特点，比如针对合肥地区的地物做分类，
第一章：遥感原理的基本概念第二章：遥感平台及运行特点第三章：遥感传感器及成像原理第四章：遥感图像数字处理第五章：遥感图像几何处理第六章：遥感图像辐射处理第七章：遥感图像判读第八章：遥感图像自动识别分类遥感： 遥感即遥远感知，是在不直接接触的情况下，对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术。一般是指电磁波遥感，它是利用电磁波获取物体的信息。遥感判别原理： 遥感之所以能够根据收集到的电磁波来判断地物
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2024-06-09 09:03:47
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基于开源库执行GDAL 是读写大量的栅格空间数据格式的广泛应用的开源库。该库起源于 1998年,已经大幅进化。 它支持他自己的数据模型和应用程序接口(API)。 从最初的单一发展的起源,GDAL已发展成为一个分布式的项目,开发人员的数量相对比较大。 目前GDAL是OSGEO的子项目，代码进行了重新组织。 在 RFC 17号文件中， 实现了Python的新的名称空间osgeo， 并将gdal与ogr
基于不同特征时间序列数据集,使用动态时间规整DTW方法对时间序列遙感影像进行分类。基于时间序列Landsat 8影像数据,使用NDVI、EVI、第一主成分3种特征数据集结合DTW算法,对比分析不同特征量对枣树的识别精度。结果表明:基于DTW(NDVI)的时间序列特征数据集结合DTW算法能够得到较好的分类结果,基于时序DTW(EVI)特征量的方法次之,基于时序DTW(PCA1)特征量的方法的分类精度
通过本教程，我们比较了 DeepLab、SAM 和 U-Net 等模型在遥感影像分割任务中的优劣，并提供了相应的代码示例和应用指南。地理信息行业专业人士可以根据具体情况选择适合的模型，以提高遥感影像分析的效率和准确性先说结论DeepLab适用于需要处理大范围语境信息的场景，如遥感影像中的大尺度目标识别和分类。SAM适用于需要关注特定区域细节信息的场景，如遥感影像中的目标边界检测和细粒度分类。U-N
1.功能概述1.1 图像分类功能概述
在遥感技术的应用中，对资源分布、自然灾害、区域环境等的监测和分析依附于遥感图像分类。而遥感图像分类是进行图像信息提取的有效手段。随着遥感技术的的不断改进，各领域对遥感图像分类方法的要求越来越高，主要表现在以下几个方面：
分类结果的精确性：各领域对分类结果的精度要求越来越高。
分类速度的时效性：随着近年来遥感数据的快速增长，项目中往往需要进行海量遥感数据的快速处
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2023-12-24 07:36:12
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我国高分辨率对地观测体系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材料将超过10PB，遥感大材料时代已然来临。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 ...
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
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2023-11-03 19:35:30
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基于对象（或面向对象）的图像分析分类监督和非监督分类是基于像素的。换句话说，它创建正方形像素，每个像素都有一个类。但是基于对象的图像分类将像素分为具有代表性的形状和大小。这一过程是多分辨率分割或段均值偏移。 多分辨率分割通过像素分组产生均匀的图像对象。它同时生成图像中具有不同比例的对象。这些对象更有意义，因为它们代表图像中的特征。 基于对象的图像分析（OBIA）分割是一个将相似
UCM数据集UC Merced Land-UseUC Merced Land-Use遥感数据集是由UC Merced计算机视觉实验室公布的用于遥感图像场景分类的公开数据集，包含21类场景，具体每个类别为(1) agricultural（农田）、(2) airplane（飞机）、(3) baseball diamond（棒球内场）、(4) beach（海滩）、 (5) buildings（建筑）、(
前言 遥感和地理信息系统是两个相互独立发展的技术领域，两者在各自的应用范围都发挥着重要的作用，而又在交叉的领域存在着千丝万缕的联系，有研究人员试想将两种技术融合，必能在影像获取和数据处理方面获得很大的进展。一方面遥感能够为地理信息系统提供数据来源，另一方面地理信息系统能够为遥感提供空间数据的处理分析功能。 本博客基于组件式的二次开发。基于IDL调用ENVI软件处理影像的函数接口，使用IDL完成了核
章节概览 一、遥感应用 遥感的应用是多样化的，通过各式各样的遥感图像和遥感分析软件，我们可以将遥感应用于各行各业。然而与遥感最密不可分的是环境。环境遥感的概念是：以探测地球表层环境的现象及动态为目的的遥感技术。之所以强调环境遥感，是因为之后重点介绍的应用领域，如大气遥感、陆地遥感、海洋遥感和土壤遥感等均属于环境遥感的范畴。 环境遥感的特点可以从数据获取上和应用方面分析：从
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
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2024-03-14 17:26:42
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遥感电磁辐射是比较难理解也是非常重要的内容，对于一般学习遥感专业的人来说，只需要学习个大概，这个大概主要包括你需要理解几个概念以及能从电磁辐射原理上解释一些遥感现象，进而为遥感过程的理解打下一个基础，如果你想在这个环节上有所建树，建议深入阅读徐希孺编写的《遥感物理》。本专题包括内容：地物波谱遥感过程1 遥感与电磁波（一）电磁波
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2024-06-14 10:33:45
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ERDAS IMAGINE 是一款遥感图像处理系统软件。 ERDAS IMAGINE 是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，该软件功能强大，在该行
报告将总结已有的基于深度学习的遥感影像语义分割方法和变化检测方法，并介绍一种基于对象的影像语义分割方法和一种基于深度监督融合网络的高分影像变化检测方法；对于在研究方向上长时间难以取得突破的同学，报告人将分享自己从GIS向RS的科研转向之路。人物名片：张晨晓，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2016级博士，师从乐鹏教授，以第一作者发表SCI论文三篇，获得博士国家奖学金、中海达奖学金等。本次报告
