李国春上一篇 我们演示的数据都是同一天的和来自同一颗卫星的一个传感器。这当然是最简单的理想情况了，实际上可能要比这复杂。首先是位置的准确性。RSD的拼接是基于地理坐标的，准确的地理位置是完美拼接的前提。以现在的技术校正两幅影像使其误差在一个像元之内是可以做到的，这个问题不在这里讨论。就是说假设的前提是影像已经做了合格的几何位置配准。第二个问题是拼接目标的要求。RSD是数据和图像完全分离的
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2023-07-31 15:20:48
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首先加载需要处理的影像，如下所示：然后点击菜单栏中的“生成镶嵌线”，具体参数设置如下： 1. 自动生成镶嵌线 点击“生成镶嵌线”按钮，弹出如下对话框： 处理方式：分为“整个图像”和“有效区域”两种，分别介绍如下：“整个图像”是指图像的所有部分参与自动生成镶嵌线，只有当图像是完整的矩形形状，没有无效区域（比如黑边）时才选择。“有效区域”是指有效的图
# 遥感影像拼接 Python
## 引言
遥感技术是通过获取和处理遥感影像数据来了解地球表面现象和变化的一种科学技术。遥感影像拼接是遥感数据处理的重要步骤之一，它可以将多幅遥感影像拼接成一幅完整的图像，从而提供更全面的地表信息。
本文将介绍如何使用Python进行遥感影像拼接，使用的主要工具包包括numpy、matplotlib和OpenCV等。我们将通过一个实际案例来演示整个拼接过程，代
原创
2023-08-16 06:27:39
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# Python 遥感影像拼接
## 1. 背景介绍
遥感影像拼接是指将多个遥感影像拼接成一个无缝的大图像。随着遥感技术的发展，拼接技术在地图制作、资源调查和环境监测等领域得到了广泛应用。Python作为一种强大的编程语言，也提供了丰富的库和工具来实现遥感影像的拼接。
## 2. 遥感影像拼接原理
遥感影像拼接的基本原理是将多个影像进行配准、校正，然后拼接在一起。常用的方法包括基于特征点匹配的
# Python遥感影像拼接入门
随着遥感技术的快速发展，遥感影像数据的获取变得越来越容易。这些影像通常来自卫星或无人机，覆盖广泛的地面区域。在研究和应用中，我们经常需要将多幅影像拼接成一幅完整的图像。本文将介绍如何使用Python进行遥感影像的拼接，同时给出一些示例代码，帮助读者理解和应用这一过程。
## 遥感影像拼接的步骤
在开始之前，我们先了解遥感影像拼接的一般步骤：
1. **影像
“ 很多时候，我们需要研究较大空间范围的研究区域时，单幅遥感图无法覆盖整个研究区域，这时就需要对遥感图像进行镶嵌（或拼接）。”今天的遥感之美封面图—密西西比三角洲，风吹池塘西南走。密西西比河位于北美地区，是世界四大河之一，占美国国土面积的40%，海明威、马克吐温等大作家都曾热情赞颂这条伟大的母亲河。上面的假彩色图像显示了密西西比三角洲的研究区域。它于2016年12月1日由Landsat
普通数码相机记录了红、绿、蓝三种波长的光，多光谱成像技术除了记录这三种波长光之外，还可以记录其他波长（例如：近红外、热红外等）光的信息。与昂贵、不易获取的高光谱、高空间分辨率数据相比，中等分辨率的多光谱数据可以免费下载获取，例如：landsat 数据、哨兵-2 号数据、Aster 数据、Modis 数据等，这些海量的长时间对地观测数据，蕴藏着丰富的信息。随着无人机行业的快速发展，无人机作为
# Python 遥感影像裁剪与拼接解析
随着遥感技术的发展，遥感影像在农业、城市规划和环境监测等领域得到了广泛应用。此类影像通常体积庞大，往往需要进行裁剪和拼接以满足分析需求。本文将介绍如何使用Python进行遥感影像的裁剪和拼接，并给出示例代码。
## 一、遥感影像裁剪
裁剪是数据预处理中的重要步骤，通常用于提取感兴趣区域。Python中，可以使用 `rasterio` 库来处理栅格数据
前言：作为遥感、GIS从业者，会用python将能提高你的核心竞争力，同时也证明你可以摆脱专业软件的束缚，迈入自主研发的新阶段。ps:其实ENVI、Arcgis等相关软件已经非常完善了，想要突破比较困难，但是这一小步的迈出也决定了你已跨入自主研发的道路。目录1.辐射校正1.1传感器端辐射校正1.2大气校正1.3地表辐射校正2.代码3.结束1.辐射校正辐射校正的目的是尽可能消除传感器自身条件、薄雾等
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
——————
# Python多波段遥感影像左右拼接指南
## 引言
在遥感领域，通常会生成多种波段的影像，如光学影像、红外影像等。为了获取更全面的信息，这些波段影像需要进行拼接。本文将介绍如何用Python实现多波段遥感影像的左右拼接，提供代码示例并详细讲解每一步操作。
## 基础知识
遥感影像通常由多个波段组成，每个波段在空间和时间上都可能有所不同。拼接是将不同波段的影像在空间上无缝连接的过程。这种
" 当单幅遥感影像较大时，也就是分辨率较高或者像元数量较多时，如果批量处理这些影像，计算机内存可能不够，程序容易报错：内存溢出。这时需要对影像进行分块读取与处理，也是本节所要分享的重点。"按块读取遥感影像在上一节中，程序一次读取并保存了整个波段的数据。但是，如果单幅图像尺寸较大（行列数较大）的话，我们可以将其分解为块来读取。可能是因为你只需要图像中的某一块，或者你的本本没有足够的内存来同
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2023-09-07 17:36:05
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之前给大家介绍了基础的遥感数据知识和智能遥感任务，本期就来盘点一下在遥感模型训练中常用的数据集。从应用领域出发，遥感影像样本数据集可分为8个类型：遥感场景识别、土地覆被/利用分类、专题要素提取、变化检测、目标检测、语义分割、定量遥感、其他。[1]本期主要分享7个可用于遥感场景识别/分类的数据集： No.1 UC Merced Land Use● 发布方：Univer
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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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
前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割，因此去对相关算法做了一些调研。 本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobe Road Extraction Challenge。 D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python 2.7、Pytorch 0.2.0)，我对此项目进行了重构，具体工作如下：
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2023-08-23 19:54:04
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引入 此次的内容是遥感图像镶嵌。 在遥感图像处理中，我们有时为了获取更大范围的地面图像，通常需要将多幅遥感图像拼成一幅图像，这就需要使用图像镶嵌对遥感影像进行拼接操作。 我们需要进行图像镶嵌的遥感卫星影像数据有两种情况，南北方向和东西方方向的，所以我们在选择数据时尽量选择成像条件相似（同一轨道、同一时间）的图像。 通过使用PCI软件图像镶嵌模块手动对长沙地区影像（南北
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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本文介绍在ArcGIS下属的ArcMap软件中，基于Mosaic工具，批量对大量栅格遥感影像文件加以拼接、镶嵌的方法~
