前言在介绍个精度指标前我们先来明确以下几个概念，对应的示意图如下图所示：TP(True Positive)：分类准确的正类，意思是预测结果为正类，实际上是正类。FP(False Positive)：被错分类为正类的负类，意思是实际为负类，但是却被预测为正类。TN(True Negative)：分类准确的负类，意思是预测结果为负类，实际上是负类。FN(False Negative)：被
文章目录待分割图片直方图双峰阈值分割法代码：分割结果：阈值分割法代码：分割结果模糊C均值代码：分割结果超像素分割代码分割结果K-means分割结果主动轮廓模型snake代码利用canny提取图片边缘对图片进行闭运算, 获得更明确的边缘信息采用snake算法收缩 待分割图片直方图双峰阈值分割法代码参考链接不需要进行tif->jpg，但保留处理代码，可用于处理高光谱数据。代码：import o
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2023-09-04 19:23:07
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前言回顾以下Landsat系列卫星的发展史，可以发现Landsat_5卫星已经退役，作为世界上寿命最长的地球观测卫星，其在影像方面对人类的发展具有很深刻的意义。Landsat_5 TM共有7个波段，通过不同的波段组合，形成不同遥感图像，也就是常见的红绿蓝三通道影像立方体。地物对每一个波段的电磁波吸收率都有差异，因此可以利用波段组合来识别一些真彩色影像人眼难以识别的地物和特征。以下便是利用matla
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2024-05-13 08:21:27
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VGG详解VGG 在2014年由牛津大学著名研究组 VGG（Visual Geometry Group）提出，斩获该年 ImageNet 竞赛中 Localization Task（定位任务）第一名和 Classification Task（分类任务）第二名。 原论文地址：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Im
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2023-12-07 15:28:08
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遥感影像波段band一.遥感影像波段1.原理2.举例说明二.TM影像各波段简介1.TM影像概述2.各波段影像特征3.波段组合4.类型提取5.光谱差异三.遥感图像——多波段数据存储的方式1.逐波段存储BSQ2.逐像元存储BIP3.逐行存储BIL4.总结方法的优劣四.USGS官网-What are the band designations for the Landsat satellites？ 可
# Python处理单波段遥感数据
遥感技术是通过传感器获取地球表面信息的重要手段，尤其在环境监测、农业管理、城市规划等领域中得到了广泛应用。在遥感数据处理中，Python凭借其强大的库支持，成为了一个不可或缺的工具。本文将介绍如何使用Python处理单波段遥感数据，并给出相应的代码示例。
## 单波段遥感数据概述
单波段遥感数据指的是通过传感器获取的单一波段的信息，比如某一特定波长的光。常
原创
2024-08-29 05:13:16
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最佳指数法波段组合分析对于量化等级相同的原始图像数据，其标准差和信息量存在正比关系，而波段间的相关系数则反映不同波段图像数据间信息冗余度的多少。据此原理，美国查维茨（Chavez，1982）提出了最佳指数（Optimum Index Factor）的概念：这里编辑公式有点麻烦，就直接截图了！
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2023-09-17 22:13:33
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一、波段特征及其选择：光学遥感所接收的电磁波辐射源是地物对太阳光的反射和散射,其波长主要分布在可见光、近红外区域。目前使用较多的光学遥感卫星有:美国发射的LANDSAT 的TM 数据分7 个波段,其中6 个波段波长范围为0 .45～2 .35 μm,空间分辨率为30 m,时间分辨率为16 d,其中TM5 对线性构造反映清晰,一个热红外波长范围为10 .4～12 .5 μm,空间分辨率为120 m,
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2024-06-24 18:52:20
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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
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2024-03-13 11:48:57
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# 面向多波段遥感图像的Python显示
遥感图像通常由多个波段组成，这些波段可以提供有关地表不同特征的丰富信息。本篇文章旨在引导初学者通过Python实现对多波段遥感图像的显示，帮助他理解整个流程，并掌握必要的代码。
## 流程概述
我们将通过以下步骤实现多波段遥感图像的显示：
| 步骤 | 描述 |
|----------
# Python输出遥感图像
遥感图像是通过遥感技术获取的地球表面的图像数据，它广泛应用于农业、林业、地质勘查、环境监测等领域。在处理遥感图像时，Python是一种非常强大的工具，它提供了丰富的图像处理库和函数，可以快速实现遥感图像的读取、处理和输出。
## 遥感图像的读取
在Python中，我们可以使用`gdal`库来读取遥感图像数据。`gdal`是一个开源的地理信息系统（GIS）库，提供
原创
2023-10-14 12:32:32
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与自然影像稍有不同，遥感影像一般有多个波段(波段数大于4)，数据格式多为tiff，比如国产高分一号/二号遥感影像，多光谱影像有4个波段，分别为蓝(1)、绿(2)、红(3)以及近红外(4)波段，真彩色是321显示，假彩色是432显示。利用遥感或GIS处理软件，如ENVI、ERDAS、ArcGIS等，可以很方便快捷地实现对图像进行读取、处理等操作。然而，很多时候我们需要对大量的图像数据进行批量处理操作
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2023-07-28 16:30:11
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多光谱/高光谱遥感影像最佳特征“波段”及其组合的选择方法基于类别可分性的波段选择方法高光谱遥感数据不仅具有一般常规遥感的空间特征，更重要的是具有连续光谱特性，因此，在最佳波段选择时可从基于空间维和光谱维的特性出发来考虑问题。从分类的角度来说，波段选择也就是特征子集的选择，即要从所有光谱波段中选择起主要作用的子集，该子集既能减小维数，又能保留所希望的感兴趣信息，并且易于区分所研究的地物。空间维在进行
Python下载中央气象台卫星云图后保存为gif并播放，大致步骤：获取URL下载图片合成GIF播放GIF1.获取URL1.1 先下载一份网页源码看看网页结构保存为：response.txt
#http库
import requests
#准备http请求头
headers = {"user-agent": "firefox"}
#中央气象台卫星云图网页
url = 'http://www.nmc.
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2024-08-02 17:18:06
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这篇新浪博客上有遥感方面的知识。 全色波段，一般指使用0.5微米到0.75微米左右的单波段，即从绿色往后的可见光波段。全色遥感影象也就是对地物辐射中全色波段的影象摄取，因为是单波段，在图上显示是灰度图片。全色遥感影象一般空间分辨率高，但无法显示地物色彩。
多波段，又叫多光谱，是指对地物辐射中多个单波段的摄取。得到的影象数据中会有多个波段的光谱信息。对各个不同的波段分别赋予RGB颜色将得到彩色
目录波段组合批处理Landsat波段组合加载需要处理的影像选择波段组合顺序点击“处理”按钮，等待处理完成Sentinel-2波段组合加载数据选择波段组合顺序点击“处理”按钮，等待处理完成珠海一号辐射定标与波段组合加载数据选择波段组合顺序、勾选辐射定标点击“处理”按钮，等待处理完成软件下载地址波段组合批处理Landsat波段组合L8原始数据如下所示：Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段，可
1.算法功能简介 图像直方图描述了图像中每个亮度值DN的像元数量的统计分布。它通过每个亮度值的像元数除以图像中总得像元数，即频率直方图。在很多遥感应用中，直方图是遥感图像中所包含的信息的一种有用的图示。每个波段的直方图能提供关于原始图像质量的信息，如其对比度的强弱，是否多峰值等。 下面介绍如何用PIE实现直方图统计分析，主要有两种方法，一个是直接调用PIE.Dataset.DatasetFac
Author:HanDi 数据挖掘课上一个小实验，用matlab自带的kmeans函数实现遥感图像分类，代码总体简单整洁，注释详细，可轻松修改自用，但是我觉得自己选的分类结果颜色是丑了点，大家可以通过修改colormap自定义颜色，包括colorbar。从图中不难看出，最后效果图没有经过分类后处理，有很多细小和破碎斑块，使得分类结果的视觉效果不是那么好下面是完整代码，我的MATLAB版本是 202
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2024-07-18 16:41:01
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遥感图像融合报告模板实 验 报 告 书题 目 遥感图像的校正成 绩姓 名专业班级学 号指导教师日 期 2012 年 3 月 27 日一、实验目的(1)进一步了解软件ERDAS IMAGINE8.7;(2)进一步熟悉软件ERDAS IMAGINE8.7的工作环境，熟悉其部分的功能；(3)了解遥感图像的校正的方法，步骤及操作过程；(4)进行图像的校正。二、实验准备工作遥感数据,Erdas软件。三、实验
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2023-11-24 22:32:36
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# 遥感图像分类入门指南
遥感图像分类是在遥感图像中识别和分类不同地物的一项任务。对于初学者来说，学习如何使用Python进行遥感图像分类可以帮助你掌握数据处理和机器学习的基本概念。本文将引导你完成这一过程，并提供相应的Python代码。
## 流程概述
以下是遥感图像分类的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
