zhuanzi:采样介绍假如我们有一个多分类任务或者多标签分类任务，给定训练集(xi,Ti)(xi,Ti)，其中xixi表示上下文，TiTi表示目标类别(可能有多个).可以用word2vec中的negtive sampling方法来举例，使用cbow方法，也就是使用上下文xixi来预测中心词(单个targetTiTi)，或者使用skip-gram方法，也就是使用中心词xixi来预测上下文(多个ta
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
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
首先对landsat8数据进行预处理 landsat数据已经做过正射校正和地形校正，直接做辐射定标 和大气校正就行了 我们这里用的数据是已经做过预处理的，所以直接操作就行了 对于特征变量的提取可以参考文献，波段运算方式不唯一，特征变量的选取根据自己的需求来 文章目录一、提取单波段二、波段运算（以NDVI为例）三、缨帽变换四、主成分提取 一、提取单波段对于单波段的提取直接输出保存为tif文件就行了然
# Python遥感影像地物提取
遥感影像地物提取是利用遥感技术获取的遥感影像数据，通过计算机视觉和图像处理算法来识别和提取出感兴趣的地物或特定目标。Python作为一种强大的编程语言，在遥感影像地物提取中应用广泛。本文将介绍使用Python进行遥感影像地物提取的基本原理和常用的代码示例。
## 遥感影像地物提取的基本原理
遥感影像地物提取可以通过以下步骤实现：
1. 数据预处理：读取遥感
原创
2023-08-01 03:22:31
536阅读
本文介绍利用ENVI的DEM Extraction扩展模块对天绘一号立体相对数据进行DEM提取的过程及实验结果。实验表明，ENVI完全支持国产“天绘一号”卫星数据的读取和各种预处理。数据介绍： 立体相对DEM提取 数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。DEM除了包括地面高程
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
0.前言近50年来，Landsat系列卫星为我们提供了非常长时间序列的地球表面观测信息，现阶段Landsat卫星仍然在服役，为全球治理和科学研究提供了非常宝贵的数据。图源：USGS现在是大数据时代，作为地球科学领域来说，遥感资料是不折不扣的宝贵的一手实测资料，且数据量非常的庞大。现阶段来说，可能大部分遥感资料生产的速度远远大于我们去利用它的速度，所以大部分遥感资料还是处于沉睡状态，在等待着技术的继
转载
2023-08-29 21:20:54
246阅读
1. 背景土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱半干旱和亚湿润干地区的土地退化。及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。目前遥感技术在土地荒漠化监测中起到了不可替代的作用。使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，通过遥感影像所表现的不同信息，可以判断土地荒漠化的发生与否以及发展程度等。在进行土地荒漠化信息提取时，常用的方法有人工目视解译方法、
转载
2023-07-11 21:45:37
189阅读
原创
2021-12-23 16:46:32
404阅读
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
在该专栏上一篇文章中，简单介绍了一些高光谱图像的一些知识。HSI图像的最明显的一个特点就是光谱波段非常多，光谱信息极为丰富。但是有些波段在实际应用中并非是我们所需要的，那么怎么对HSI中的波段进行指定提取，选择我们所需的波段？使用ENVI首先使用打开原始HSI，选择【file】->【Save as
## 如何实现“python提取遥感影像像素值 rasterio”
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Python中的rasterio库来提取遥感影像的像素值。这将帮助你在遥感数据处理中更加高效地工作。
### 流程概述
首先，让我们来看一下整个操作的流程。下表展示了实现这一任务的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开遥感影像文件 |
|
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
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
——————
该数据集包含了 288 个视频片段，共计 261908帧 和 10209 张静态图像，覆盖范围广泛，包括位置（来自中国 14 个不同
ArcGIS影像解决方案一、前言 现代遥感技术起源于20世纪60年代，长期以来，美国一直是遥感领域发展的领导者，20世纪80年代开始，我国航天事业取得长足进步，发射了一系列遥感卫星，包含风云气象卫星（1988），资源系列卫星（1999），环境减灾系列卫星（2008年以来），高分系列卫星（2013年以来），碳卫星（2016年）等。 &n
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
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
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：
转载
2023-08-23 19:54:04
186阅读
