遥感图像融合报告模板实 验 报 告 书题 目 遥感图像的校正成 绩姓 名专业班级学 号指导教师日 期 2012 年 3 月 27 日一、实验目的(1)进一步了解软件ERDAS IMAGINE8.7;(2)进一步熟悉软件ERDAS IMAGINE8.7的工作环境，熟悉其部分的功能；(3)了解遥感图像的校正的方法，步骤及操作过程；(4)进行图像的校正。二、实验准备工作遥感数据,Erdas软件。三、实验
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2023-11-24 22:32:36
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参考文献：《基于多分辨率分析的遥感图像融合算法研究》-博士学位论文-王金玲-中科院长春光机所-徐抒岩研究员-2011年05月《基于小波的像素级图像融合算法研究》-博士学位论文-杨波-控制理论与控制工程-敬忠良教授-上海交通大学-2008年1月1. 多传感器图像融合的主要步骤：图像预处理、图像配准、特征提取、目标识别和判断决策2. 多传感器遥感图像融合分为三个层次：像素级图像融合、特征级图像融合和决
一、简介 遥感图像融合的定义是通过将多光谱低分辨率的图像和高分辨率的全色波段进行融合从而得到信息量更丰富的遥感图像。常用的遥感图像融合方法有Brovey\PCA\Gram-Schmidt方法。其中Gram-Schmidt方法效果较好，且应用广泛。 多源图像融合可类比为多源信息融合，即通过获取源数据原 ...
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2021-09-09 21:09:00
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主要功能批量读取文件，借助GDAL以及numpy分块遥感数据——固定行列像元数量环境配置主要版本如下：python 3.9.7gdal &n
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2024-02-27 10:30:12
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# 遥感图像融合与深度学习
在遥感领域，图像融合是指将来自不同传感器或不同时间、不同波段的图像进行合成，以提高图像的解译能力和信息量。这项技术广泛应用于土地利用监测、环境监测和城市规划等领域。近年来，深度学习技术的发展为遥感图像融合提供了新的思路和方法。本文将带您了解遥感图像融合的基本概念及其在深度学习中的应用，并通过示例代码帮助您更好地理解这一领域。
## 什么是遥感图像融合？
遥感图像融
## 小波变换遥感图像融合
遥感图像融合是将多个传感器获取的不同波段或不同空间分辨率的图像融合为一幅高质量的图像的过程。小波变换是一种用于信号处理和图像处理的强大工具，它在遥感图像处理中有着广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行小波变换遥感图像融合，并提供相应的代码示例。
### 小波变换概述
小波变换是一种基于时间-频率分析的数学工具，它可以将信号或图像分解成不同尺度的频率成分，并
原创
2023-07-16 15:30:00
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一、全景图像拼接原理介绍1.1 背景介绍 图片的全景拼接如今已不再稀奇，现在的智能摄像机和手机摄像头基本都带有图片自动全景拼接的功能，但是一般都会要求拍摄者保持设备的平稳以及单方向的移动取景以实现较好的拼接结果。这是因为拼接的图片之间必须要有相似的区域以保证拼接结果的准确性和完整性。本文主要简单描述如何用 Python 和 OpenCV 库实现多张图片的自动拼合。1.2 基本原理
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2024-06-08 22:17:55
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今天我们分享MobileNet V2实现遥感影像土地利用的图像分类。数据集本次使用的数据集是UC Merced Land-Use Dataset。UC Merced Land-Use Dataset 是一个用于研究的 21 级土地利用图像遥感数据集，均提取自 USGS National Map Urban Area Imagery（美国地质调查局国家地图城市地区图像） 系列，其被用于全国各地的城市
# 遥感图像分类入门指南
遥感图像分类是在遥感图像中识别和分类不同地物的一项任务。对于初学者来说，学习如何使用Python进行遥感图像分类可以帮助你掌握数据处理和机器学习的基本概念。本文将引导你完成这一过程，并提供相应的Python代码。
## 流程概述
以下是遥感图像分类的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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Author:HanDi 数据挖掘课上一个小实验，用matlab自带的kmeans函数实现遥感图像分类，代码总体简单整洁，注释详细，可轻松修改自用，但是我觉得自己选的分类结果颜色是丑了点，大家可以通过修改colormap自定义颜色，包括colorbar。从图中不难看出，最后效果图没有经过分类后处理，有很多细小和破碎斑块，使得分类结果的视觉效果不是那么好下面是完整代码，我的MATLAB版本是 202
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2024-07-18 16:41:01
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## 小波变换遥感图像融合的Python实现
在遥感图像处理领域，图像融合是一项重要的任务，能够将多幅图像的信息有效结合到一幅新图像中。小波变换（Wavelet Transform）是一种极其有效的图像处理技术，适用于图像融合。本文将带你一步步实现小波变换遥感图像融合的Python程序。
### 流程概述
下面是执行小波变换遥感图像融合的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
原创
2024-10-16 05:58:08
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一、简介1974年，法国工程师J.Morlet首先提出小波变换的概念，1986年著名数学家Y.Meyer偶然构造出一个真正的小波基，并与S.Mallat合作建立了构造小波基的多尺度分析之后
原创
2021-07-05 13:45:48
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在本文中，我们将深入探讨如何使用Python进行图像融合的代码实现。图像融合是一种将多幅图像合成一幅图像的技术，通常用于图像增强、视觉效果和计算机视觉等领域。通过这篇文章，你将了解整个过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。
### 环境准备
首先，我们需要确保开发环境的搭建，以支持图像处理库的运行。以下是所需的技术栈和相关的安装命令：
- Python 3.6
作业1·要求：指定一个网站，这个网站中的所有的所有图片，例如气象网。分别使用单线程和多线程的方式。(限定图片数量为学号后3位)·输出信息:将下载的Url信息在控制台输出，并将下载的图片存储在images子文件中，并给出截图。{一}单线程完整代码（1）解析网页，找到对应翻页信息（2）构建函数，获取网页源代码
`
def getPage_Text(url): #构造网页信息的
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2024-05-18 00:06:59
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目录实验内容三：实验步骤：一、滤波概述及知识扩展1.高通滤波2.低通滤波3.拉普拉斯算子4.高斯滤波5.中值滤波6.Sobel二、图像滤波1.添加数据2.高通滤波3.低通滤波4.高斯高通滤波5.高斯低通滤波6.Sobel7.Roberts三、图像锐化、平滑、中值化1.锐化2.平滑3.中值化 四、实验总结及扩展实验内容三：完成遥感图像
遥感图像的几何校正：按照畸变的性质划分，几何畸变可分为系统性畸变和随机性畸变。系统性畸变是指遥感系统造成的畸变，这种畸变一般有一定的规律性，并且其大小事先能够预测， 例如扫描镜的结构方式和扫描速度等造成的畸变。随机性畸变是指大小不能预测，其出现带有随机性质的畸变，例如地形起伏造成的随地而异的几何偏差。几何校正分为两种：几何粗校正：针对引起畸变原因而进行的校正。几何精校正：利用控制点进行的几何校正，
# 遥感影像融合及其Python实现
遥感影像融合技术是将多个不同分辨率、不同波段或不同时间点的遥感影像进行合成，以获取更高分辨率、更全面信息的图像。领域应用涵盖环境监测、城市规划、农作物监测等方面。本文将介绍遥感影像融合的基本概念以及如何使用Python实现简单的遥感影像融合。
## 遥感影像融合原理
遥感影像融合主要基于以下几个步骤：
1. **数据获取：** 获取不同源的遥感影像数据
原创
2024-10-16 04:57:59
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遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景 文章目录遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景1.影像拼接2.去除背景 之前的两篇文章收到不少朋友的私信，前面文章写的是使用模型训练前的工作，这篇文章介绍一下分割后处理的工作。1.影像拼接 影像拼接指的是当我们需要生成一个产品，如何将一张张的识别结果拼接（如果有需要的话可能还涉及遥感图像的拼接）。这里介绍在python中如何完成影像拼接的工作。直接上代码：#
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2023-09-30 19:42:29
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遥感数据集制作ArcGis+Python一、选择裁剪合适的影像区域二、创建标签shp文件，目视解译勾画标签区域三、标签shp修改属性并转换为tif文件四、使用python滑动裁剪图像及标签五、数据增强六、训练集（图像，标签）和验证集（图像，标签） 制作遥感数据集首先要有遥感影像数据。影像数据种类、来源很多，这里以GF-2的影像数据为例，制作用于 语义分割的数据集。直接获取的遥感影像需要进行预处
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2023-10-01 10:08:46
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数据介绍及数据其他操作详见此博客ENVI5.3.1使用Landsat 8影像进行预处理及分析实例操作单一传感器获取的图像信息量有限，往往难以满足应用需要。通过图像融合可以从不同的遥感图像中获得更多有用的信息，补充单一传感器的不足。图像融合是指将多源遥感图像按照一定的算法，在规定的地理坐标系，生成新的图像的过程。全色图像一般具有较高的空间分辨率，多光谱图像光谱信息较丰富，为提高多光谱图像的空间分辨率
