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
转载
2024-06-09 09:03:47
110阅读
一、问题描述用到的数据包括Landcover，DEM，PM2.5浓度， MODIS AOD； 需要先进行尺度匹配和配准，才能进行后续的训练建模。二、具体步骤第一步：数据预览。 建议在ENVI, ArcGIS或者Matlab中对输入数据输出数据可视化，并进行统计描述，寻找和排除异常值，方便后续做出准确的处理。第二步：影像裁剪。 裁减成研究区域的大小，可以在ENVI中实现。ENVI Classic 5
转载
2024-08-27 18:48:23
79阅读
通过本教程，我们比较了 DeepLab、SAM 和 U-Net 等模型在遥感影像分割任务中的优劣，并提供了相应的代码示例和应用指南。地理信息行业专业人士可以根据具体情况选择适合的模型，以提高遥感影像分析的效率和准确性先说结论DeepLab适用于需要处理大范围语境信息的场景，如遥感影像中的大尺度目标识别和分类。SAM适用于需要关注特定区域细节信息的场景，如遥感影像中的目标边界检测和细粒度分类。U-N
基于不同特征时间序列数据集,使用动态时间规整DTW方法对时间序列遙感影像进行分类。基于时间序列Landsat 8影像数据,使用NDVI、EVI、第一主成分3种特征数据集结合DTW算法,对比分析不同特征量对枣树的识别精度。结果表明:基于DTW(NDVI)的时间序列特征数据集结合DTW算法能够得到较好的分类结果,基于时序DTW(EVI)特征量的方法次之,基于时序DTW(PCA1)特征量的方法的分类精度
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、
转载
2023-08-13 16:22:15
747阅读
深度学习遥感影像填洞平滑后处理是近年来在遥感影像处理领域内的一项重要任务。随着深度学习技术的迅猛发展，越来越多的研究者和工程师寄希望于通过深度学习来实现更高效、更精确的影像填洞和后处理。然而，实际应用中，我们常常会遇到填洞后的影像平滑效果不尽如人意的问题，这使得我们需要深入探讨相关的错误现象、根因分析和解决方案。
## 问题背景
在遥感影像的处理过程中，数据缺失是一个普遍的问题，常常导致影响分
1 2021年全国数字生态创新大赛数据集1.1 数据简介本数据集为赛题数据，由浙江大学资环学院提供。 数据为覆盖0.8m-2m分辨率的高分系列遥感多光谱影像，成像波段包括R、G、B、Nir波段，数据覆盖包括10类地貌：山地、丘陵地区、河湖（水库）、平原、城镇、农村、工业用地、构筑物、水域、裸地。1.2 数据规格数据集中包含16017张遥感影像及对应地物分类标记样本，影像大小为256x256像素，影
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
转载
2023-08-07 11:36:40
183阅读
ERDAS IMAGINE 是一款遥感图像处理系统软件。 ERDAS IMAGINE 是美国ERDAS 公司开发的遥感图像处理系统。它以其先进的图像处理技术，友好、灵活的用户界面和操作方式，面向广阔应用领域的产品模块，服务于不同层次用户的模型开发工具以及高度的RS/GIS（遥感图像处理和地理信息系统）集成功能，为遥感及相关应用领域的用户提供了内容丰富而功能强大的图像处理工具，该软件功能强大，在该行
在遥感数据处理中，研究区不同范围拍摄影像可能因为云量、无数据等原因无法选择时间特别靠近的影像。而不同时间下由于气候等原因，地表辐射是不同的，这就造成了多景影像镶嵌后存在色差。 一般在允许的范围内可以不处理这种色差，而在涉及到需要辐射的“反演”如水质、或者NDVI等各种数的计算等，色差在最终图像体现上就会造成一个地区的结果完全好/差于另一个地区，这是不符合实际情况的。&nb
转载
2023-11-10 06:36:58
633阅读
1. 基本概念地物的类：具有同种特性的地物集合称为一类。一类地物具有同一标志，不同种类地物具有不同的光谱特性（地物反射和发射电磁波能量的能力） 分类：根据各类样本内在的相似性，采用某种判决准则，将特征空间分割成若干集合 的过程。 2. 基本思想区分不同地物的理论依据：不同的地物类型具有不同的光谱信息和空间信息
转载
2024-03-10 20:56:45
227阅读
报告将总结已有的基于深度学习的遥感影像语义分割方法和变化检测方法，并介绍一种基于对象的影像语义分割方法和一种基于深度监督融合网络的高分影像变化检测方法；对于在研究方向上长时间难以取得突破的同学，报告人将分享自己从GIS向RS的科研转向之路。人物名片：张晨晓，武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室2016级博士，师从乐鹏教授，以第一作者发表SCI论文三篇，获得博士国家奖学金、中海达奖学金等。本次报告
1.摄影比例尺严格讲，摄影比例尺是指航摄像片上一线段为J与地向上相应线段的水干距L之比。由于影像片有倾角，地形有起伏，所以摄影比例尺在像片上处处不相等。一般指的摄影比例尺，是把摄影像片当作水平像片，地面取平均高程．这时像片上的一线段l与地面上相应线段的水平距L之比，称为摄影比例尺1／m2.像片倾角空中摄影采用竖直摄影方式，即摄影瞬间摄影机的主光轴近似与地面垂直，它偏离铅垂线的夹角应小于3D，夹角称
按传感器的工作方式分为被动遥感和主动遥感。成像遥感：传感器接收的目标电磁辐射信号可转化为数字或模拟图像。摄像成像类型分为三种：摄像成像（光学/电成像）、扫描成像（光电成像）、微波成像（雷达成像）。非成像遥感：传感器接收的目标电磁信号输出或记录在磁带上而不产生图像。传感器的分辨率：传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物能力。分为：辐射分辨率、空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率。辐射分辨率：传
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
——————
转载
2024-03-01 10:43:50
227阅读
一、三维遥感底图在大范围的三维地图建设中，采用卫星图像作为三维底图是最好的选择，而免费的遥感图像清晰度无法满足建设 **三维地图的需求，故以**范围为依据，购买取得最新的高空间分辨率卫星遥感图。卫星遥感图像分类大概有：① 卫星类型l 光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos
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
转载
2023-09-29 11:24:40
7阅读
一．图像预处理 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，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。 
转载
2023-11-10 22:06:52
224阅读
摘 要高分辨率遥感影像具有包含信息大厦，自然场景复杂等特点，一副遥感影像中往往包含大量的建筑物、场地、植被、农田等多类别地物和地貌要素信息，如何利用高干影响来实施精准快速的地物要素自动化检测提取，一直以来是热点的研究内容，随着深度学习技术的快速发展，许多基于卷积神经网络的目标检测模型被应用到了遥感影像目标检测任务中，取得了不错的成果。到目前为止，现有遥感影像目标检测模型大多有着深层次的结构以及复杂
转载
2024-01-02 17:11:37
94阅读
文章目录1. 项目准备1.1. 问题导入1.2. 数据集简介2. UNet3+模型2.1. 背景介绍2.2. 模型介绍(1) 全尺度跳跃连接(2) 全尺度深度监督(3) 分类指导模块3. 代码实现3.0. 前期准备3.1. 数据准备3.2. 网络配置3.3. 模型训练3.4. 模型评估3.5. 模型预测写在最后 1. 项目准备1.1. 问题导入图像分割 在计算机视觉领域，图像分割指的是将数字图像
转载
2024-09-27 16:21:42
164阅读
