基于创新的ENVI企业级服务器平台ENVI Services Engine可以构建在线的遥感图像处理和分析平台。可以利用一个Web浏览器完成专业的遥感影像处理。（1）如下图为一个在线的遥感图像处理和分析系统的Web客户端，使用一个账号登陆。图：使用一个账户登录（2）选择高分一号PMS影像类型和数据目录。图：设置处理参数（3）单击提交按钮，服务器开始处理。客户端可以随时监控处
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2023-08-01 23:51:10
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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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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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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
——————
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
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2023-11-04 22:12:29
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# 如何使用Python处理遥感影像
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python来处理遥感影像。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个流程，并提供每一步所需的代码示例。
## 流程概述
下表展示了处理遥感影像的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取遥感影像数据 |
| 2 | 预处理数据 |
| 3 | 进行影像分类 |
| 4
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
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
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2023-09-29 11:24:40
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前言如果将图像直接输入到深度学习网络中，会导致内存溢出，因此需要将图像裁剪成图像块输入到网络中。裁剪方法包括规则格网裁剪和滑动窗口裁剪以及随机裁剪。 规则格网裁剪 滑动窗口裁剪 随机裁剪 正文规则格网裁剪属于重复率为0的滑动窗口裁剪，滑动窗口裁剪代码为： import os
import gdal
import num
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2023-08-24 16:32:27
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基于Python的遥感可视化
写在前面首先本文原作者为：Mohit Kaushik最近在做一些基础遥感分析，需要对处理后影像可视化，课本上的方法很原始，带着你造一遍轮子，从地理坐标到转到像素坐标……，本着偷懒的原则，有意中发现这篇遥感可视化文章。使用Python读取图像非常简单，因为针对不同的图像格式，它提供了简便的第三方库，用来读取、可视化、编辑等，例如Matplotlib、Ope
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2023-07-03 17:04:15
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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
# 遥感大影像处理的Python入门指南
遥感大影像处理通常涉及获取、预处理和分析影像数据。对于刚入行的小白来说，学习如何在Python中实现遥感大影像处理可能感觉有些困难，但只要掌握了基本流程和常用库，成功是指日可待的。本文将为你提供一个完整的工作流程和对应的代码示例。
## 处理流程
处理遥感影像一般分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
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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# 遥感影像预处理 python
## 什么是遥感影像预处理
遥感影像预处理是指在对遥感影像进行后续分析前，对原始影像进行一系列的处理和调整，以提高影像质量，减少噪声，使得影像更适合进行后续分析。预处理包括去噪、增强、变换、裁剪、配准等步骤，能够有效提高影像的质量和准确性。
## 遥感影像预处理的重要性
遥感影像作为从空间获取信息的重要手段，广泛应用于地理信息系统、农业、林业、城市规划等领
# Python处理GF遥感影像
遥感技术在地理信息系统、环境监测和资源管理等领域中扮演着重要角色。GF（高分辨率对地观测卫星）遥感影像提供了丰富的信息，可以被用于土地利用变化监测、城市发展分析等。本文将介绍如何使用Python处理GF遥感影像，并附上代码示例进行演示。
## 安装必要的库
在处理GF遥感影像之前，我们需要安装一些Python库，比如 `rasterio`、`numpy` 和
引入此次内容是遥感影像的几何校正，我们知道在遥感成像的过程其，传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置会发生挤压、拉伸、扭曲和偏移等几何畸变问题，而这些几何畸变问题会给基于遥感图像的定量分析、变化检测，图像融合、地图测量或更新等处理带来误差，所以我们有必要对遥感图像进行几何校正，而在校正过程中的关键问题就是控制点的采集，控制点的采集常用的有三种方式，这三种方式中又常用的通过读取地形图的坐标信
遥感影像一般具有多个波段，比较常见的影像一般是4波段多光谱影像，比如高分一号、高分二号、资源三号等。这些影像数据一般体量较大，有的几百兆，有的多达几十G，格式一般是16位无符号整型，一般看图软件无法打开显示，需要ArcGIS、ENVI等专业的软件进行查看，有时候很不方便。这篇博客就简单的介绍一下，如何利用Python对遥感影像进行显示，需要用到的库为GDAL和Opencv。正文Python中，一般
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2023-06-26 09:53:07
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1.产品概述 PIE-Basic是一款高度自动化、简单易用的遥感工程化应用软件，主要面向国内外主流的多源遥感影像数据提供遥感图像基础处理、辅助解译、信息提取及专题制图功能。平台采用多核并行计算技术，大幅提高了软件运行效率，能更好的适应大数据量的处理需要；采用组件化设计，可根据用户具体需求对软件进行灵活定制，具有高度的灵活性和可扩展性，能更好的适应用户的实际需求和业务流程。已广泛应用于气
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2023-09-06 15:42:18
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**Python空间数据处理： GDAL读写遥感图像**添加链接描述 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
思考以下两个问题：1、一幅遥感影像至少好几个G甚至好几十G大小。比如高分二号影像星下点地面像元分辨率全色0.81米，幅宽45.3km，那么总像素可以粗略计算为55925*55925=3127605625个像素（30亿个像素），一幅全色影像像素约为30亿个，这还没有计算多光谱影像像素总数，这样一幅影像对于普通的数码相片，简直是小溪看到了大海，如果以普通的数字图像处理技术处理几乎不可能。2、对于大片区
