目录1、陆地资源卫星Landsat系列卫星基本介绍1.1 Landsat-5介绍1.2 Landsat-7介绍1.3 Landsat-8介绍1.4 Landsat-9介绍2、传感器简介3、Landsat影像下载网址3.1 USGS下载遥感影像3.2 地理空间数据云下载遥感影像3.3Google Earth Engine下载遥感影像1、陆地资源卫星Landsat系列卫星基本介绍1.1 Landsat
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法~   本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。  首先,来看看我们想要实现的需求。  在一个名为HDF的文件夹下,有五个子文件夹;每一个子文件夹中,都存储了大量的.hdf格式的栅格遥感影像数据
转载 2023-10-24 11:15:39
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# Java 实现遥感影像TIF存储的简单方法 遥感技术广泛应用于地球科学、环境监测、城市规划等领域,而遥感影像作为获取地表信息的重要媒介,其存储、处理和分析显得尤为关键。本文将带您了解如何使用Java实现遥感影像的TIF格式存储,并提供相应的代码示例。 ## TIF格式简介 TIF(Tagged Image File Format)是一种广泛使用的图像文件格式,尤其是在地理信息系统(GIS
原创 8月前
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该数据集包含了 288 个视频片段,共计 261908帧 和 10209 张静态图像,覆盖范围广泛,包括位置(来自中国 14 个不同
原创 2024-07-31 09:32:36
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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 ——————
一、简介 DGIS遥感影像下载软件是一款方便快速下载遥感影像数据的小软件,支持 LANDSAT系列数据、MODIS系统数据影像的检索下载。内置迅雷下载加速组件,下载稳定高速(一般可达2-10M/S)。软件不需要注册账号,为保证下载数据稳定性,只需要在启动界面输入正确的验证码即可。软件使用过程中遇到任何使用问题,可以给我发送邮件解决,邮箱地址 jiangfei1990@hotmail.co
第一章:遥感原理的基本概念第二章:遥感平台及运行特点第三章:遥感传感器及成像原理第四章:遥感图像数字处理第五章:遥感图像几何处理第六章:遥感图像辐射处理第七章:遥感图像判读第八章:遥感图像自动识别分类遥感遥感即遥远感知,是在不直接接触的情况下,对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术。一般是指电磁波遥感,它是利用电磁波获取物体的信息。遥感判别原理: 遥感之所以能够根据收集到的电磁波来判断地物
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、
转载 2023-08-13 16:22:15
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" 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
引入此次内容是遥感影像的几何校正,我们知道在遥感成像的过程其,传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置会发生挤压、拉伸、扭曲和偏移等几何畸变问题,而这些几何畸变问题会给基于遥感图像的定量分析、变化检测,图像融合、地图测量或更新等处理带来误差,所以我们有必要对遥感图像进行几何校正,而在校正过程中的关键问题就是控制点的采集,控制点的采集常用的有三种方式,这三种方式中又常用的通过读取地形图的坐标信
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
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:
ArcGIS影像解决方案一、前言       现代遥感技术起源于20世纪60年代,长期以来,美国一直是遥感领域发展的领导者,20世纪80年代开始,我国航天事业取得长足进步,发射了一系列遥感卫星,包含风云气象卫星(1988),资源系列卫星(1999),环境减灾系列卫星(2008年以来),高分系列卫星(2013年以来),碳卫星(2016年)等。  &n
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
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
转载 2024-05-18 00:06:59
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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
1.功能概述1.1 图像分类功能概述 在遥感技术的应用中,对资源分布、自然灾害、区域环境等的监测和分析依附于遥感图像分类。而遥感图像分类是进行图像信息提取的有效手段。随着遥感技术的的不断改进,各领域对遥感图像分类方法的要求越来越高,主要表现在以下几个方面: 分类结果的精确性:各领域对分类结果的精度要求越来越高。 分类速度的时效性:随着近年来遥感数据的快速增长,项目中往往需要进行海量遥感数据的快速处
遥感影像目视解译1 背景1.1 分类的基础1.2 分类的4种方法1.3 遥感影像解译的概念1.4 遥感影像解译的任务1.5 解译的8大要素2 目视解译2.1 依据2.2 步骤2.2.1 影像预处理2.3 图像解译经验 1 背景1.1 分类的基础遥感卫星影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,这是区分不同影像地物的物理基础。1.2
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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