雷达的波段
雷达波段(radar frequency band)是指雷达发射电波的频率范围。其度量单位是赫兹(Hz)或周/秒(C／S)。大多数雷达工作在超短波及微波波段，其频率范围在30－300000兆赫，相应波长为10米至1毫米，包括甚高频(VHF)、特高频(UHF)、超高频(SHF)、极高频(EHF)4个波段。第二次世界大战期间，为了保密，用大写英文字母
【板栗糖GIS】arcmap—如何批量将4波段影像转换为3波段目录1. 数据准备2. 工具箱3. 批量处理4. 题外话—发现影像分析也能做波段裁剪工具箱发布处理了，想要的人可以领取哈,不需要积分1. 数据准备首先数据先准备好，影像为四波段，可以通过在数据上右击属性，在源中可以查看到2. 工具箱此次使用的工具箱为创建栅格图层工具箱和复制栅格工具箱，创建栅格图层工具可以自定义提取遥感影像的波段，但是导
1.功能概述PIE-Basic软件的波段合成功能主要用于将多幅图像合并为一个新的多波段图像(即波段的叠加，构建一个新的多波段的图像文件)。
遥感数据处理中，我们获取到的影像数据有时是按照波段分开的，而不是说是一个整体的文件，给后续处理带来很多不便，不能用真彩色、假彩色等展示遥感影像数据，处理时也需要同时加载多个影像或者多次裁剪处理，很麻烦。因此需进行多波段合成，使多个波段合为一个文件。
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2023-07-02 19:19:27
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单波段去除影像背景方法：PART/01（一般只有DEM数据或二值数据）使用珊格计算器通过Set null 函数（设定空值函数）SetNull(“输入的影像图层” == 0 , “输入的影像图层” )这是函数执行部分意思即设定所有的0值为无数据保持后加载即可（因为单波段数据都已经修剪完成，无示例数据，就不做示例了）关于多波段影像的处理：PART/02常见的影像图，配准图都有白色背景，例如下图操作目的：两个邻近村的地类图，我需要拼合到一起做为同一幅图进行出图影像图原理一致，因保密要求，.
原创
2021-11-11 17:14:38
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前面写了用GDAL读取数据集和波段信息，使用GDAL最重要的就是读取图像的波段数据，因为对图像的处理就是对数据(也可以说是像素点)的处理。这里讨论下gdal读取波段数据。参考文章：http://www.gdal.org/gdal_tutorial.html这里有个中文翻译版，翻译的还是可以的：http://opencv-extension-library.googlecode.com/svn/do
最早用于搜索雷达的电磁波波长为23cm，这一波段被定义为L波段（英语Long的字头），后来这一波段的中心波长变为22cm。当波长为10cm的电磁波被使用后，其波段被定义为S波段(英语Short的字头，意为比原有波长短的电磁波）。在主要使用3cm电磁波的火控雷达出现后，3cm波长的电磁波被称为X波段，因为X代表座标上的某点。为了结合X波段和S波段的优点，逐渐出现了使用中心波长为5cm的雷...
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2021-08-20 11:58:47
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## Python选择波段的实现流程
### 1. 确定波段范围
在实现"Python选择波段"之前，首先需要明确波段的范围。通常来说，波段可以用一个起始值和一个结束值来表示。
### 2. 获取输入图像
选择合适的输入图像作为处理对象。可以使用Python的OpenCV库来读取图像。以下是读取图像的代码示例：
```python
import cv2
image = cv2.imread
原创
2023-09-05 03:58:04
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本文是根据 魏芳洁 所著的 “高光谱图像波段选择方法的研究”一文而写，基本细节皆引自此文。高光谱主要问题是波段数多，数据量大，给高光谱图像的分类、识别带来了很大困难。信息冗余度高，数据存储所需空间大，处理时间长，由于高光谱图像波段数多，容易出现维数灾难现象，即分类精度下降，因此，减少数据量、节省资源的降维处理非常有必要，特征提取和波段选择是高光谱图像的两种主要降维方法。利用特征提取进行降维，算法复
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
# Python波段合成实现指南
## 简介
本文将指导你如何使用Python实现波段合成（Band Synthesis）。波段合成是将多个单波段图像合成为多波段图像的过程，常用于遥感图像处理和计算机视觉领域。在本教程中，我将向你展示如何利用Python的图像处理库和波段合成算法，将多个单波段图像合成为一张多波段图像。
## 波段合成流程
以下是实现波段合成的整体流程：
| 步骤 | 描述
一些栅格具有单波段或单图层(单个特征的量度)的数据，另一些栅格具有多个波段。基本上，一个像元值矩阵表示一个波段，而一个具有多个波段的栅格则包含多个在空间上重合的表示同一个空间区域的像元值矩阵。数字高程模型(DEM) 即是一个单波段栅格数据集的示例。DEM 中的每个像元只包含一个表示表面高程的值。还有一种有时被称为全色图像或灰度图像的单波段正射影像。多数卫星影像都具有多个波段，通常包含电磁光谱某
Landsat8卫星包含OLI（Operational Land Imager 陆地成像仪）和TIRS（Thermal Infrared Sensor 热红外传感器）两种传感器。OLI包括了ETM+的所有波段，为了避免大气吸收部分特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整： 1、OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征； 2、O
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
最早用于搜索雷达的电磁波波长为23cm，这一波段被定义为L波段（英语Long的字头），后来这一波段的中心波长变为22cm。当波长为10cm的电磁波被使用后，其波段被定义为S波段(英语Short的字头，意为比原有波长短的电磁波）。在主要使用3cm电磁波的火控雷达出现后，3cm波长的电磁波被称为X波段，因为X代表座标上的某点。为了结合X波段和S波段的优点，逐渐出现了使用中心波长为5cm的雷...
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2022-04-14 16:10:04
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首先，我们贴上一幅遥感3通道（3个波段）的图像，来看其在计算机中是如何表示的。然后再介绍一下多波段数据的几种存储方式。 用matlab的筒子一定很清楚这种表示方法，也就是一个波段对应一个矩阵。多波段数据的存储方式多波段数据的存储方式主要有3种： 1. 逐波段存储BSQ 2. 逐行存储BIL 3. 逐像元存储BIP逐波段存储BSQ逐波段存储就是将一个波段的数据存储在一起，这样的话对于要一次性
1.算法功能简介 单波段阈值法是通过选择某单一波段为判识参数，这一波段往往是水体特征最明显而其它地物相对不太突出的波段（如近红外波段和中红外波段），然后再划定阈值来确定水体信息。该方法主要是利用水体在近红外和中红外波段的强吸收特性，以及植被和土壤在这两个波段较高的反射特性。 对于GF1、环境星、资源3、资源1-02C，可选近红外波段T4(第四波段)公式为T4<α(阈值);对于TM影像，选
BandMath是一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在其它的图像处理系统中获得的。由于每个用户都有独特的需求，利用此工具用户自己定义处理算法，应用到在ENVI打开的波段或整个图像中，用户可以根据需要自定义简单或复杂的处理程序。例如：可以对图像进行简单加、减、乘、除运算，或使用IDL编写更复杂的处理运算功能。波段运算实质是对每个像素点对应的像素值进行数学运算。如图15.1为一个简单波段运算的
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2023-09-08 12:36:53
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# Python提取图像波段的实现流程
## 1. 引言
在图像处理和计算机视觉领域，波段（band）是指图像中的一组相似的像素值。在多光谱或高光谱图像中，每个波段代表了不同的光谱信息。Python提供了丰富的库和工具来进行图像处理和分析，我们可以利用这些工具来提取图像的波段信息。
## 2. 整体流程
为了帮助你更好地理解如何提取图像波段，我整理了以下流程图：
```mermaid
flo
# Python多波段合成
## 简介
多波段合成是遥感图像处理中常用的技术之一，它将不同波段的遥感图像通过一定的算法合成为一幅综合信息更丰富的图像。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的图像处理库和工具，使得多波段合成变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用Python进行多波段合成，并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[加载多波段图像数据
