1.算法功能简介 单波段阈值法是通过选择某单一波段为判识参数，这一波段往往是水体特征最明显而其它地物相对不太突出的波段（如近红外波段和中红外波段），然后再划定阈值来确定水体信息。该方法主要是利用水体在近红外和中红外波段的强吸收特性，以及植被和土壤在这两个波段较高的反射特性。 对于GF1、环境星、资源3、资源1-02C，可选近红外波段T4(第四波段)公式为T4<α(阈值);对于TM影像，选
转载
2024-01-18 22:59:21
264阅读
方法一：Band Math方法二： 在catalog下找到多波段影像，点击前边的+号，然后单独将band1/band2/band3拖入ArcMap中即为单波段影像，然后将数据导出即可。按照方法二：提取单个的波段 如何合并呢？生成 导出即可。>>扩展：用ArcGIS中Band Collection Statistics做相关性分析可能存在错误
转载
2023-06-22 16:55:30
247阅读
# 使用 Java BufferedImage 读取单波段数据
在计算机视觉和图像处理领域，读取图像的单波段数据是一个常见的任务。这涉及到从图像中提取特定的通道（例如灰度图像）并进行处理。本文将通过详细的步骤指导你如何在 Java 中使用 `BufferedImage` 类来完成这个任务。
## 总体流程
以下是整个流程的简要概述，表格中包含了每个步骤的具体任务：
| 步骤 | 描述 |
# 查看多波段影像的单波段 Python 实现
在这篇文章中，我将教你如何使用 Python 查看多波段影像的其中一个波段。多波段影像通常来自遥感数据，这些数据用于分析环境、氣象、農業等多个领域。我们将用一个简单的示例来解释整个流程和实现步骤，帮助你更好地理解。
### 流程概述
以下是查看多波段影像单波段的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
随着航空、航天、近地空间遥感平台的持续发展，遥感技术近年来取得显著进步。遥感数据的空间、时间、光谱分辨率及数据量均大幅提升，呈现出大数据特征。这为相关研究带来了新机遇，但同时也带来巨大挑战。传统的工作站和服务器已无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理需求。为解决此问题，全球涌现出多个地球科学数据在线可视化计算和分析云平台，如谷歌Earth Engine（GEE）、航天宏图PIE Engine和阿里
还没有理解波段的意思及计算机处理、记录图像的方式，本质上讲，波段其实就是电磁波谱中从某一波长到另一波长之间的范围（如果你理解photoshop中的通道的话，这两个是及其相似的概念），而单波段图像的每一个像素点记录的是单一波段电磁波的辐亮度，这里的一个像素点只有一个辐亮度值，在计算机上反映出来的就是黑白图像。
其实你也可以用红色来表示，只是相对麻烦点而已，不利于大量数据的快速处理，同时，
# 使用Java和GDAL读取单波段影像TIFF文件
## 引言
在地理信息系统（GIS）领域，处理光栅数据（如TIFF格式影像）是一项常见任务。GDAL（地理空间数据抽象库）是一个开源库，广泛用于读取、写入和转换地理空间数据。本文将详细介绍如何使用Java结合GDAL读取单波段影像TIFF文件，并通过代码示例说明具体实现过程。
## GDAL简介
GDAL是处理光栅和矢量数据的标准库，特
原创
2024-10-15 05:42:49
334阅读
BandMath是一个灵活的图像处理工具，其中许多功能是无法在其它的图像处理系统中获得的。由于每个用户都有独特的需求，利用此工具用户自己定义处理算法，应用到在ENVI打开的波段或整个图像中，用户可以根据需要自定义简单或复杂的处理程序。例如：可以对图像进行简单加、减、乘、除运算，或使用IDL编写更复杂的处理运算功能。波段运算实质是对每个像素点对应的像素值进行数学运算。如图15.1为一个简单波段运算的
转载
2023-09-08 12:36:53
830阅读
## Python读取多波段HDR的流程
### 1. 确定读取的HDR文件路径
首先，我们需要确定要读取的HDR文件的路径。可以使用Python的`os`模块来获取当前文件夹下的文件列表，并找到我们需要的HDR文件。
```python
import os
# 获取当前文件夹下的文件列表
files = os.listdir()
# 遍历文件列表，找到HDR文件
hdr_file = N
原创
2023-11-08 05:40:23
359阅读
文章目录简介安装测试图像初试读写图像转换格式创建缩略图剪切、粘贴和合并图像复制子区域粘贴图像滚动图像分割和合并波段几何变换调整大小旋转转置颜色转换模式转换图像增强过滤器点运算处理单个波段高级图像增强图像序列读取序列迭代器图像打印读取方式上下文管理器文件类对象二进制数据从tar文件中读取解码器以draft模式读取官方示例程序Image——PIL图像ImageChops——通道编辑ImageCms—
在该专栏上一篇文章中，简单介绍了一些高光谱图像的一些知识。HSI图像的最明显的一个特点就是光谱波段非常多，光谱信息极为丰富。但是有些波段在实际应用中并非是我们所需要的，那么怎么对HSI中的波段进行指定提取，选择我们所需的波段？使用ENVI首先使用打开原始HSI，选择【file】->【Save as
转载
2024-03-13 11:48:57
188阅读
# Python处理单波段遥感数据
遥感技术是通过传感器获取地球表面信息的重要手段，尤其在环境监测、农业管理、城市规划等领域中得到了广泛应用。在遥感数据处理中，Python凭借其强大的库支持，成为了一个不可或缺的工具。本文将介绍如何使用Python处理单波段遥感数据，并给出相应的代码示例。
## 单波段遥感数据概述
单波段遥感数据指的是通过传感器获取的单一波段的信息，比如某一特定波长的光。常
原创
2024-08-29 05:13:16
116阅读
# 如何实现"Python读取多波段遥感影像"
## 1. 整体流程
首先我们来看一下整体的流程，可以通过以下步骤来实现Python读取多波段遥感影像：
```mermaid
gantt
title Python读取多波段遥感影像流程
section 任务分配
准备数据集 :done, des1, 2022-01-01, 2d
导入必
原创
2024-04-02 06:31:16
226阅读
前言在介绍个精度指标前我们先来明确以下几个概念，对应的示意图如下图所示：TP(True Positive)：分类准确的正类，意思是预测结果为正类，实际上是正类。FP(False Positive)：被错分类为正类的负类，意思是实际为负类，但是却被预测为正类。TN(True Negative)：分类准确的负类，意思是预测结果为负类，实际上是负类。FN(False Negative)：被
单波段去除影像背景方法：PART/01（一般只有DEM数据或二值数据）使用珊格计算器通过Set null 函数（设定空值函数）SetNull(“输入的影像图层” == 0 , “输入的影像图层” )这是函数执行部分意思即设定所有的0值为无数据保持后加载即可（因为单波段数据都已经修剪完成，无示例数据，就不做示例了）关于多波段影像的处理：PART/02常见的影像图，配准图都有白色背景，例如下图操作目的：两个邻近村的地类图，我需要拼合到一起做为同一幅图进行出图影像图原理一致，因保密要求，.
原创
2021-11-11 17:14:38
1521阅读
# 用Python读取遥感数据不同波段属性
遥感数据通常是以多波段的形式存储的，每个波段可能代表不同的地物或现象。通过Python，我们可以方便地读取和分析这些数据。本文将为你详细介绍如何使用Python读取遥感数据的不同波段属性。
## 流程概述
首先，让我们概述一下读取遥感数据的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|----------
原创
2024-10-13 06:45:53
95阅读
# Python读取Ka波段雷达BIN数据的指南
## 引言
在气象学和遥感领域，Ka波段雷达是一种重要的监测工具。它能够以高时间和空间分辨率收集数据。数据通常以二进制（BIN）文件的形式存储，如何使用Python读取这些数据对开发者而言是一个常见的挑战。本文将指导初学者如何实现这一目标，包含必要的步骤、代码示例及详细注释。
## 整体流程
以下是读取Ka波段雷达BIN数据的整体流程：
1、python版说明： 数据类型：原类型16bit 4波段 (CV_16UC4)，转成32float(CV_32FC4)处理，处理完成后保存成CV_16UC41.1绘图与写文本# 画图
dst=cv2.line(img,(0,0),(2000,2000),(255,0,0),5,cv2.LINE_AA) # 画线
dst = cv2.rectangle(dst,(384,0),(510,128
转载
2024-09-13 15:54:19
92阅读
# Python读取TIF多波段数据
## 引言
在遥感技术及地理信息系统（GIS）中，TIF（Tagged Image File Format）是一种广泛使用的图像文件格式，尤其适用于存储多波段数据。多波段TIF文件能够同时包含来自不同光谱波段的信息，通常用于环境监测、农业监测及城市规划等领域。Python语言以其强大的数据处理能力，成为处理TIF文件的热门选择。本文将介绍如何使用Pytho
原创
2024-08-28 05:01:23
797阅读
多光谱/高光谱遥感影像最佳特征“波段”及其组合的选择方法基于类别可分性的波段选择方法高光谱遥感数据不仅具有一般常规遥感的空间特征，更重要的是具有连续光谱特性，因此，在最佳波段选择时可从基于空间维和光谱维的特性出发来考虑问题。从分类的角度来说，波段选择也就是特征子集的选择，即要从所有光谱波段中选择起主要作用的子集，该子集既能减小维数，又能保留所希望的感兴趣信息，并且易于区分所研究的地物。空间维在进行
