一、数字图像的质量与信息量 不同相机获取的图像，其效果可能不同，是什么原因导致？ 有的是黑白图像，而有的是彩色图像； 有的图像清晰，而有的图像就很模糊。 空间分辨率：定义：指数字图像像元所能分辨目标的尺寸大小，其单位为PPI (Pixels Per Inch)作用：衡量数字图像对模拟图像空间坐标离散化的精度决定因素：采样密度（采样间隔越小，空间分辨率越高，图像越清晰） 
文章目录1. 亚像素1.1 亚像素1.2 亚像素的精度2. 超像素2.2 超像素判别条件2.3 超像素生成算法 1. 亚像素1.1 亚像素亚像素，英文subpixel在相机成像的过程中，获得的图像数据是将图像进行了离散化的处理，由于感光元件本身的能力限制，到成像面上每个像素只代表附近的颜色。例如两个感官原件上的像素之间有4.5um的间距，宏观上它们是连在一起的，微观上它们之间还有无数微小的东西存
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2023-11-11 16:33:56
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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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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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# 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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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、基本概念1.像素深度 像素深度是指存储每个像素所用的位数，它也是用来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种颜色中的一种。在这个意义上，往往把像素深度说
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2023-07-14 10:31:43
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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用计算机通过对遥感图像中各
目录绪论电磁波及遥感物理基础遥感电磁辐射基础辐射传输基础地物波谱特性遥感平台遥感平台的种类卫星轨道陆地卫星、气象卫星、海洋卫星遥感传感器摄影成像类传感器扫描成像类传感器微波成像遥感图像的存储与基本处理遥感图像的表示形式遥感图像的显示遥感图像的分辨率遥感图像的几何处理遥感图像的几何变形遥感图像的几何校正遥感图像的自动配准和镶嵌遥感图像的辐射处理辐射误差来源遥感图像的辐射校正遥感图像的辐射增强遥感图
“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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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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这段时间对VLFeat的C接口非常的感兴趣，以前用的都是其Matlab接口，虽然很方便，而且提供的Matlab接口要比C接口功能更强大，但Matlab终归只能用来做一下快速的方法验证，所以想比较完整的去学习它的C接口。谷歌其C接口方面的资料能够查到的也非常的有限，所以后面只能慢慢的啃官网提供的文档了。这篇VLFeat SLIC超像素分割的主要参考的是Running VLFeat’s SLIC
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用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。图像分类可包括基于像素分类和基于对象分类。基于像素
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2023-11-02 11:28:05
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近年来，深度学习在计算机视觉领域已经占据主导地位，不论是在图像识别还是超分辨重现上，深度学习已成为图片研究的重要技术；现在深度学习技术已进入图片压缩领域。
本文将和大家分享如何使用深度学习卷积神经网络技术设计图像压缩算法。
当前主要图片压缩算法 WebP和BPG WebP：谷歌在2010年推出的一款可以同时提供有损压缩和无损压缩的图片文件格式，其以VP8为编码内核，在2
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2024-06-12 11:13:47
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