# 如何将遥感影像数据转为双精度转换 Python
## 1. 流程概述
在进行遥感影像数据的转换过程中，主要分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | -------------- |
| 1 | 读取遥感影像数据 |
| 2 | 转换数据类型为双精度 |
| 3 | 保存转换后的数据 |
## 2. 具体步骤及代码实现
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影像信息提取DEM
DEM除了包括地面高程信息外，还可以派生地貌特性，包括坡度、坡向等，还可以计算地形特征参数，包括山峰、山脊、平原、位面、河道和沟谷等。在测绘中用于制作正射影像图以及地图的修测。在遥感应用中可作为分类的辅助数据。它还是地理信息系统的基础数据，作为三维GIS的基础地形数据。在军事上可用于导航及导弹制导、作战电子沙盘等。本文主要包括：几个概念 表示模型
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2023-08-28 15:07:05
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# 使用Python将多波段遥感影像转为Excel
## 概述
本文将教会刚入行的小白如何使用Python将多波段遥感影像转为Excel。我们将介绍整个过程的流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程
下面是将多波段遥感影像转为Excel的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[读取遥感影像] --> B[获取波段信息]
B --> C[转换为Ex
目录一、介质的区别二、遥感影像波段合成（1）NDWI（2）提取水体并裁剪（3）计算水域区域的面积。 (5)重分类三、DEM1、洼地填平2、水流方向计算3、水流积聚计算4、提取河网栅格5、栅格计算6、欧氏距离浅谈ArcGIS环境下基于DEM的流域特征提取一、介质的区别遥感影像的概念覆盖卫星获取的原始影像，没有高低起伏概念，可以是一个或多个波段。而dem是对遥感影像进行后续处理
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法~
本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。 首先，来看看我们想要实现的需求。 在一个名为HDF的文件夹下，有五个子文件夹；每一个子文件夹中，都存储了大量的.hdf格式的栅格遥感影像数据
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
——————
" 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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Python遥感影像定标 Python遥感tiff影像定标 作为一个遥感专业的学生，通常处理影像的第一步就是就是对遥感影像进行定标，使像元尽可能真实的反映地表情况，初学者我们通常是使用软件进行定标，随着学习的深入，我们会逐步地接触多种语言，如IDL、Python等。这篇博客的主要内容是使用python进行遥感tiff影像的定标，IDL语言进行定标语言类似。 文章目录Python遥感影像定标辐射
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2023-08-18 20:52:52
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遥感图像数据的输入通用格式是原始的二进制格式数据（BSQ 、BIP 、 BIL ）Landsat-5图像数据（LGSOWG 、FASTB、GeoTIFF）Landsat-7卫星图像数据（FASTL7A、GeoTIFF、HDF）SPOT-5图像数据（DIMAP）MODIS 图像数据（HDF 和HDF-EOS）IKONOS 图像数据（GeoTIFF）QuickBird文图像数据雷达数据seawifs数
引入 此次的内容是遥感图像镶嵌。 在遥感图像处理中，我们有时为了获取更大范围的地面图像，通常需要将多幅遥感图像拼成一幅图像，这就需要使用图像镶嵌对遥感影像进行拼接操作。 我们需要进行图像镶嵌的遥感卫星影像数据有两种情况，南北方向和东西方方向的，所以我们在选择数据时尽量选择成像条件相似（同一轨道、同一时间）的图像。 通过使用PCI软件图像镶嵌模块手动对长沙地区影像（南北
前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割，因此去对相关算法做了一些调研。 本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobe Road Extraction Challenge。 D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python 2.7、Pytorch 0.2.0)，我对此项目进行了重构，具体工作如下：
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2023-08-23 19:54:04
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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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遥感影像处理全流程一．预处理二．几何纠正三．图像裁剪四．图像镶嵌和匀色五．图像增强六．遥感信息提取7 后处理参考资料 一．预处理1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频
之前给大家介绍了基础的遥感数据知识和智能遥感任务，本期就来盘点一下在遥感模型训练中常用的数据集。从应用领域出发，遥感影像样本数据集可分为8个类型：遥感场景识别、土地覆被/利用分类、专题要素提取、变化检测、目标检测、语义分割、定量遥感、其他。[1]本期主要分享7个可用于遥感场景识别/分类的数据集： No.1 UC Merced Land Use● 发布方：Univer
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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前言：作为遥感、GIS从业者，会用python将能提高你的核心竞争力，同时也证明你可以摆脱专业软件的束缚，迈入自主研发的新阶段。ps:其实ENVI、Arcgis等相关软件已经非常完善了，想要突破比较困难，但是这一小步的迈出也决定了你已跨入自主研发的道路。目录1.辐射校正1.1传感器端辐射校正1.2大气校正1.3地表辐射校正2.代码3.结束1.辐射校正辐射校正的目的是尽可能消除传感器自身条件、薄雾等
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
前言 在本教程中，我们将学习使用 Python 和地理空间数据抽象库 GDAL 自动处理栅格数据的基本技术。 栅格文件通常用于存储地形模型和遥感数据及其衍生产品，例如植被指数和其他环境数据集。 栅格文件往往很大（例如，想象一个以 30m x 30m 分辨率覆盖全球的栅格数据集）并且通常以较小的部分（切片）交付和处理。 因此，对此类大型数据集的高效
数据类型：基本数据类型、引用数据类型堆空间 ：运行数据区 运行分配内存 存取慢栈空间 ：存取快方法区 ：类型信息常量池 ：存储常量值基本数据类型：（数值型、字符型、布尔型）⑴数值型：①整数类型（byte、short、int（整型常量默人类型）、long);②浮点类型：（float类型：单精度类型，在很多情况下，float类型的精度很难满足需求。double类型：双精度类型，精度是float类型的两
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
