UCM数据集UC Merced Land-UseUC Merced Land-Use遥感数据集是由UC Merced计算机视觉实验室公布的用于遥感图像场景分类的公开数据集，包含21类场景，具体每个类别为(1) agricultural（农田）、(2) airplane（飞机）、(3) baseball diamond（棒球内场）、(4) beach（海滩）、 (5) buildings（建筑）、(
章节概览 一、遥感应用 遥感的应用是多样化的，通过各式各样的遥感图像和遥感分析软件，我们可以将遥感应用于各行各业。然而与遥感最密不可分的是环境。环境遥感的概念是：以探测地球表层环境的现象及动态为目的的遥感技术。之所以强调环境遥感，是因为之后重点介绍的应用领域，如大气遥感、陆地遥感、海洋遥感和土壤遥感等均属于环境遥感的范畴。 环境遥感的特点可以从数据获取上和应用方面分析：从
前言 遥感和地理信息系统是两个相互独立发展的技术领域，两者在各自的应用范围都发挥着重要的作用，而又在交叉的领域存在着千丝万缕的联系，有研究人员试想将两种技术融合，必能在影像获取和数据处理方面获得很大的进展。一方面遥感能够为地理信息系统提供数据来源，另一方面地理信息系统能够为遥感提供空间数据的处理分析功能。 本博客基于组件式的二次开发。基于IDL调用ENVI软件处理影像的函数接口，使用IDL完成了核
遥感电磁辐射是比较难理解也是非常重要的内容，对于一般学习遥感专业的人来说，只需要学习个大概，这个大概主要包括你需要理解几个概念以及能从电磁辐射原理上解释一些遥感现象，进而为遥感过程的理解打下一个基础，如果你想在这个环节上有所建树，建议深入阅读徐希孺编写的《遥感物理》。本专题包括内容：地物波谱遥感过程1 遥感与电磁波（一）电磁波
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2024-06-14 10:33:45
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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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遥感是在一定的距离之外，通过测量而获得某一物体信息的科学。 定量遥感：从对地观测电磁波信号中定量提取地表参数的技术和方法研究。物理量与几何量：定量有物体几何量（空间位置、范围与姿态）与物体物理属性参数量（物理量）。 光谱波段分的越来越细，形成多光谱、高光谱、超光谱。 多光谱：如果采集的数据是细分某特定光谱波长范围，分10个等分到100等分之间，被称为多光谱数据，其遥感方法为多光谱遥感。一
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2023-12-06 14:12:52
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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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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
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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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
# 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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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
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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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
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2024-03-10 20:56:45
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目录一、遥感的分类 1. 按搭载传感器的遥感平台分类（1）地面遥感（2）航空遥感（3）临近空间遥感（4）航天遥感2.按遥感对象分类（1）宇宙遥感（2）地球遥感3.按电磁波段分类（1）紫外遥感（2）可见光/反射红外遥感（3）热红外遥感（4）微波遥感4.按应用空间尺度分类（1）全球遥感（2）区域遥感（3）城市遥感5.按接收电磁波辐射性质分类（1）主动式遥感（2）被动
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2023-12-12 16:17:45
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“同物异谱，同谱异物”会对影像分类产生的影响，加上高分辨率影像的光谱信息不是很丰富，还有经常伴有光谱相互影响的现象，这对基于像素的分类方法提出了一种挑战，面向对象的影像分类技术可以一定程度减少上述影响。本专题以ENVI中的面向对象的特征提取FX工具为例，对这种技术和处理流程做一个简单的介绍。本专题包括以下内容：面向对象分类技术概述ENVI FX简介ENVI FX操作说明1、面向对象分类技术概述面向
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2023-10-03 16:19:18
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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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# 深度学习在遥感分类中的应用：开源代码与示例
遥感技术是利用传感器获取地球表面信息的重要工具，而深度学习则是近年来在图像处理和分类领域取得显著进展的机器学习方法。将这两者结合，能够有效提升遥感影像的分类精度。在这篇文章中，我们将探讨深度学习在遥感分类中的应用，重点介绍一些开源代码示例，帮助读者更好地理解这一领域的进展。
## 1. 深度学习与遥感分类
遥感分类是指对获取的遥感影像进行解析，
原创
2024-10-01 03:48:38
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