1 Ｃ＃图像处理基础 在编写图形程序时必须使用ＧＤＩ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｄｅｖｉｃｅ Ｉｎ－ｔｅｒｆａｃｅ，图形设备接口）。使用Ｃ＃语言进行图形图像编程过程中用到的是ＧＤＩ＋，ＧＤＩ＋是在ＧＤＩ基础上的进一步完善，使用起来更加方便。用Ｃ＃处理二维图形和图像的过程，是通过Ｓｙｓｔｅｍ．Ｄｒａｗｉｎｇ命名空间访问ＧＤＩ＋图形功能来完成的。Ｓｙｓｔｅｍ．Ｄｒａｗｉｎｇ命
传统的分类方法分两种：监督分类和非监督分类。监督分类要求对所要分类的地区必须要有先验的类别知识，即先要从所研究地区中选择出所有要区分的各类地物的训练区，用于建立判别函数。常用的监督分类方法有：K近邻法、马氏距离分类、最大似然法等方法。监督分类方法主要有：均值、方法等。研究者对非监督分类产生的类别较难控制监督分类，结果通常不理想。  
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2024-01-28 07:50:14
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一个很简单的练习，对一个80个波段的高光谱遥感图像进行监督分类。 总体思路是：①在图片中选出训练集与测试集，训练出ELM模型，通过精度评价不断调整参数；②把全部图像加载到模型中，得到分类输出Y；③把Y还原成图像，与原图进行对比。一、 获得训练集与测试集①在ENVI/ROI中选出一些样本并进行分类②将其输出，得到TXT形式的数据。 一共分了多少类，就输出多少次TXT，每次只输出一类。③将数据导入ma
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2024-01-02 10:58:24
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一、图像几何校正的概述1、几何校正方法：1）利用卫星自带的地理定位文件进行几何校正。主菜单>>>Map>>Georeference传感器的名称，来启动这种矫正方法。2）Image to Image几何校正。一幅图像没有经过几何校正的删个文件或者已经经过几何校正的栅格文件作为基准图，通过两幅图上选择同名点来配准另一幅栅格文件，使相同地物出现在校正后的相同位置，大多数的几
上一篇Matlab K-means聚类算法对多光谱遥感图像进行分类（一）中，自编K-means函数运行时间长，是因为程序中Kmeans_of_muldim（）函数中使用了逐像元循环，用了139秒，下面对逐像元循环进行改进，把数据reshape为列向量，以整体进行运算。function：MKmeans_of_muldim（）(注：muldim = multiple dimensions)functi
# 遥感图像融合与深度学习
在遥感领域，图像融合是指将来自不同传感器或不同时间、不同波段的图像进行合成，以提高图像的解译能力和信息量。这项技术广泛应用于土地利用监测、环境监测和城市规划等领域。近年来，深度学习技术的发展为遥感图像融合提供了新的思路和方法。本文将带您了解遥感图像融合的基本概念及其在深度学习中的应用，并通过示例代码帮助您更好地理解这一领域。
## 什么是遥感图像融合？
遥感图像融
# 遥感深度学习代码实现指南
遥感深度学习是一项利用卫星或航空器获取的图像数据进行深度学习分析的技术。作为一名刚入行的小白，可能会对如何实现这一过程感到迷茫。本文将详细介绍遥感深度学习的实现流程，并提供代码示例及其注释。
## 1. 实现流程
下面是实现遥感深度学习的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------
实验五、遥感图像增强一、实验目的掌握空间域、辐射域、光谱域增强的原理与方法步骤；掌握波段组合的原理与方法。掌握ENVI直方图拉伸、空间卷积运算、光谱变换、波段运算和彩色合成等基本图像增强操作。二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的内容。保存与记录实验结果，并进行分析总结。实验报告中要求有清晰的步骤及相应结果（图或表等）。三、实验时间和地点地点：时间：四、实验条件硬件：PC电脑（Windows 操作
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2024-01-30 22:27:46
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金晓英（美国）ENVI为全球用户提供领先的遥感图像处理解决方案。包括ENVI桌面遥感图像处理软件、IDL数据分析开发语言，ENVI Services Engine服务器遥感软件，SARcape专业雷达图像处理软件，还有全新的ENVI精准农业工具包和Opticalscape模块，深度学习也将加入ENVI解决方案中。讲座最后介绍了龙卷风灾害分析和飓风灾害分析两个案例。ENVI5.5目前发布的是ENVI
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2024-01-09 15:07:26
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我国高分辨率对地观测系统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数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。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力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘
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2024-03-06 00:04:05
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# 深度学习遥感图像增强方法
## 引言
遥感图像在环境监测、城市规划、农业研究等领域应用广泛。图像质量的提升能直接影响分析的准确性，因此图像增强显得尤为重要。近年来，深度学习技术的快速发展为遥感图像的增强提供了新的思路和方法。本文将探讨深度学习在遥感图像增强中的应用，并提供相应的代码示例。
## 深度学习方法概述
深度学习是机器学习的一个子集，尤其擅长处理图像和语音等复杂数据。对于遥感图
原创
2024-10-16 06:01:09
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遥感影像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同影像地物的物理基础。人工解译是目前国内使用最多的一种影像提取方法，如土地普查、地质普查、水利普查等。这类方法非常灵活，但需要一定的经验，特别是像地质解译等，对业务专业要求比较多。本专题分以下内容：遥感图像解译基本概念遥感图像解译预处理解译标志的建立解译关键问题遥感图像解译人们
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2023-10-09 21:16:36
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# Python深度学习遥感图像分类入门指南
遥感图像分类是计算机视觉和深度学习领域的一个重要应用。通过运用深度学习，我们可以从遥感图像中提取出有用的信息。本文将系统介绍如何用Python实现深度学习的遥感图像分类，适合初学者学习和实践。
## 流程概览
在开始之前，我们先来看一下遥感图像分类的整体流程。下面是一个流程表，展示了从数据准备到模型评估的步骤。
| 步骤 | 描
原创
2024-08-10 07:46:19
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早在20世纪70年代，人们就开始利用计算机进行卫星遥感图像的解译研究，其主要方法就是遥感图像目视判读，它依赖于图像解译人员的解译经验与水平。20世纪80年代，主要是利用统计模式识别方法进行遥感图像的计算机分类，这种方法的特点是根据图像中地物的光谱特征对影像中的地物进行分类。20世纪90年代以来，涌现出了大量的遥感图像分类方法，如人工智能分类法、遥感与GIS结合法、面向对象的分类法、多源信息复合分类
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2023-11-20 00:13:54
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实验八 遥感图像增强一、实验目的熟悉MATLAB中图像增强的原理；掌握遥感图像灰度变换，直方图调整等增强方法。二、实验仪器及设备计算机、Matlab图像处理软件、Landsat8遥感图像三、实验内容及步骤遥感图像头文件读取 图像对比度增强的方法可以分为两类，一类是直接对比增强方法，另一类是间接对比增强方法，直方图均衡化和线性拉伸是两种最常见的间接对比度增强方法，直方图均衡是通过使用累计函数对灰度值
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2023-10-04 07:41:02
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## 实现深度学习遥感分类代码的流程
### 1. 数据准备
在开始编写深度学习遥感分类代码之前，首先需要准备好数据集。数据集应包含训练集、验证集和测试集，其中训练集用于模型训练，验证集用于模型调参和验证，测试集用于评估模型的性能。确保数据集中的图像文件与其对应的标签文件一一对应。
### 2. 环境搭建
在开始编写代码之前，需要安装相应的深度学习框架和相关的库。在本例中，我们使用Python
原创
2023-07-18 08:56:00
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遥感影像目标检测作为计算机视觉中的基本视觉识别问题，目标检测在过去的几十年中得到了广泛地研究。目标检测旨在给定图像中找到具有准确定位的特定对象，并为每个对象分配一个对应的标签。高分辨率遥感影像目标检测是遥感图像处理领域中的研究热点，在军事和民用等应用广泛。目标检测一直以来都是计算机视觉的一个重要研究方向。目标检测包含两个任务：一是待检测图像中是否含有特定目标；二是确定该目标的具体位置。高分辨率遥感
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2024-03-01 21:11:02
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遥感的最终成果之一就是从遥感图像上获取信息，遥感分类是获取信息的重要手段。同时遥感图像分类也是目前遥感技术中的热点研究方向，每年都有新的分类方法推出。本小节主要内容：遥感分类基本概念常见遥感分类方法1 遥感分类概述 遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异（反映地物的光谱信息）及空间变化（反映地物的空间信息）来表示不同地物的差异，这是区分不同图像地物的物理基础。遥感图像分类就是利
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2023-06-14 20:39:06
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前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要  
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2024-01-19 22:42:09
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# 深度学习遥感图像：TIF转PNG的完整流程
在近些年的深度学习与遥感图像处理技术的迅猛发展中，实现遥感图像格式的转换（例如从TIF转为PNG）成为了一个基础而又重要的功能。本文将指导初学者如何实现这一转化，分解流程与每一步的代码实现，并配合相应的图示和注释。
## 整体流程
下面是实现“TIF转PNG”的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
