本讲座按照遥感平台的发展现状和趋势为主线，分别介绍了在桌面系统、定制系统、Web系统、云平台四个阶段中，利用ENVI遥感技术能够为环保行业提供的支持。 在讲座最开始，介绍了近两年国内外遥感传感器的发展情况，旨在让大家在宏观上了解目前遥感技术的现状以及未来。1.桌面系统 在桌面系统中，ENVI原生支持国产卫星
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
——————
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2024-03-01 10:43:50
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前言做项目遇到了一个需求，要将一段时间序列遥感影像生成视频，一般遥感影像都是用的Gdal库的处理，但是Gdal不具有视频生成功能，OpenCV可以将图像序列生成视频但是不支持tiff格式，所以解决该问题的一个基本思路就是先用Gdal读取遥感影像再转化为OpenCV的Mat结构，最后利用OpenCV提供的VideoWriter类生成视频，另外还需要注意当遥感影像过大时读取后应该进行重采样，因为当生成
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2024-07-24 13:22:57
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Building Extraction Based on U-Net with an Attention Block and Multiple Losses（AMUNet）在2020年发表于remote sensing期刊。论文网址：https://www.researchgate.net/publication/341018039_Building_Extraction_Based_on_U-N
前言：高光谱遥感（Hyperspectral Remote Sensing）又叫成像光谱遥感，是将成像技术和光谱技术相结合的多维信息获取技术（Goetz，1985年）。高光谱遥感数据中包含了丰富的空间、辐射和光谱三重信息，具有重要的综合应用价值。近年来，随着成像光谱技术在航空遥感领域的快速发展，这项技术成为各个领域的重要监测方法，涵盖大气圈、海洋研究、植被生态、矿产地质、水体研究、军事侦察和考古研
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2024-03-23 08:29:11
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彩色图像#include <iostream>
#include <Kinect.h>
#include <opencv2\highgui.hpp>
using namespace std;
using namespace cv;
int main(void)
{
IKinectSensor * mySensor = nullpt
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2024-03-28 16:10:05
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# 使用Python OpenCV读取遥感Tiff多光谱图像
## 简介
本文将教会刚入行的开发者如何使用Python的OpenCV库来读取遥感Tiff多光谱图像。我们将通过以下步骤来实现这个目标：
1. 安装必需的库和工具
2. 导入所需的库
3. 读取遥感Tiff多光谱图像
4. 处理图像数据
接下来，我们将详细介绍每个步骤所需的代码和注释。
## 1. 安装必需的库和工具
首先，确保
原创
2023-12-29 11:33:50
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特色1、原理深入浅出的讲解；2、技巧方法讲解，提供所有案例数据及代码；3、与项目案例相结合讲解实现方法，对接实际工作应用 ；4、跟学上机操作、独立完成案例操作练习、全程问题跟踪解析；5、群辅助巩固学习及实际工作应用交流，不定期召开线上答疑。刘老师（副教授），来自重点双一流高校，长期从事3S技术、非点源污染模拟、环境系统开发与应用，主持完成多项重点研发及工程项目，发表多篇SCI论文，具有丰富的工程实
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2023-07-11 20:38:50
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遥感技术最基本的东西其实就是遥感图像，不管你是设计传感器，还是专注遥感的应用，都是围绕着图像来工作。离开图像来谈遥感，等同于画饼充饥。这部分内容包括：遥感成像原理和基本概念遥感图像基本特征1原理和基本概念图1 被动遥感成像过程遥感成像可分为如图1所示5个部分，对于专注于遥感应用来说，需要重点学习的是传感器部分，即成像装置。传感器是获取地面目标电磁辐射信息的装置。传感器按照不同的分类标准可分为很多类
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2023-08-03 14:09:32
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“遥感”是由美国地理学家伊瑞林 普鲁特等在1960年提出的。遥感就是不直接接触物体本身，从远处
原创
2023-02-17 08:49:41
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目前，GEE以其强大的功能受到了国外越来越多的科技工作者的重视和应用，然而在国内应用还十分有限。GEE提供了基于Javascript和Python语言的API，前者是官方主推平台的编程语言，易于上手但在输入输出和绘图可视化等方面存在不足，而Python作为目前最受欢迎的编程语言，能够弥补Javascript在这方面存在的不足，且更方便批处理和机器学习。前期我们开展了基于Javascript的GEE
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2023-12-16 21:10:44
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目录看一幅波长与光对应的图1、波段2、波段组合3、多波段数据的三种存储方式4、全色5、彩色6、 多光谱7、高光谱 看一幅波长与光对应的图1、波段波段又称为波谱段或波谱带，在遥感技术中，通常把电磁波谱划分为大大小小的段落，大的成为波段区，如可见区、红外区等；中等的如近红外、远红外等；小的称为波段。 影像数据根据波段的多少可以分为单波段影像和多波段影像两种，单波段影像一般用黑白色的灰度图来描述，多波
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2023-11-09 10:03:12
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本文参考知乎上一位大神 “冲上云霄” 的文章 融合算法一—TIF 作者在知乎上详细介绍了近年来常见的十几种融合算法，很有参考意义。 另外，知乎上 张星辰 对融合算法的整理，以及提出来的参考标准 VIFB: 一个可见光与红外图像融合Benchmark 可以多了解一下。1 算法的核心思想根据介绍，TIF算法是将图像分成基础层和细节层，之后再按加权相加。 基础层，就是将图像进行均值滤波（文中用的是35）
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2024-05-09 09:06:38
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卫星遥感
原创
2023-03-03 06:32:57
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前言这些代码均是使用最基础的方法，通过一步一步迭代过程来理解算法的原理及实现过程，并不采用于实用工程，读者以此作为学习参考即可。监督分类监督分类的概念：首先使用训练样本学习一个分类器，再对测试样本进行分类。图像分类的两个步骤：特征提取与分类算法。特征提取：颜色特征向量。分类 训练过程：使用训练样本学习分类器。 测试过程：使用学习好的分类器对测试样本分类。分类算法：感知器算法。线性判别函数 那么，如
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2024-08-12 13:07:11
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Python+GEE遥感开发之计算遥感生态指数RSEI0 使用的遥感数据1 植被指数的计算（NDVI）2 湿度指数的计算（WET）2.1 MOD09A1计算WET（GEE代码）2.2 Landsat8计算Wet（Python代码）3 温度指数的计算（LST）3.1 MOD11A1获取LST（GEE代码）3.2 Landsat获取LST（Python代码）4 干度指数的计算（NDBISI）4.1
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2024-07-04 11:07:13
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1 引 言 截至到20世纪末，全球仍有20％地形起伏在200m以上的地区没有1：5万或更高精度的地形图。有超过1/3的可居住区不具备90m水平分辨率和30m垂直分辨率或更高精度的DEM。其中许多是位于热带亚、热带和地震、火山活动强烈的板块边缘。1999年9月搭载有ASTER传感器的Terra卫星发射和随后的2000年2月SRTM（Shuttle Radar Topography Mapping
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2023-11-29 13:11:22
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本章节主要参考《python地理空间分析指南》第六章。文章中的所有操作都可以在ENVI中完成，这里只提供一个图像处理的思路。一、图像波段变换波段变换最常用的地方就是进行图像显示，例如使用假彩色图像以凸显植被信息。图像波段变换即将图像波段的组合顺序重新排列并显示的方法，主要使用GDAL库。下面以一个例子进行实验，首先给出数据的下载地址：http://git.io/vqs41打开原图可以看到，植被明显
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2023-11-04 22:12:29
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1. Rasterio与Rioxarray安装Rasterio 是一个很多模块是基于 GDAL 的 Python 包，可用于处理地理空间栅格数据，例如 GeoTIFF 文件。为此，可以使用许多模块和函数，例如，处理来自卫星的原始数据、读取栅格数据、检索地理元数据、转换坐标、裁剪图像、合并多个图像以及以其他格式保存数据。大量的功能和易于实施使 Rasterio 成为卫星数据分析的标准工具。首先安装
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2023-08-21 15:58:11
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Improvement and expansion of the Fmask algorithm: cloud, cloud shadow, and snow detection for Landsats 4–7, 8, and Sentinel 2 images1.概述1.1.对于LandSat卫星1.2.对于Sentinel卫星1.3.本文贡献2.算法改进和扩展2.2.算法改进2.2.算法扩
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2023-08-11 17:54:13
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