# 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
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
# 使用Python将多波段遥感影像转为Excel
## 概述
本文将教会刚入行的小白如何使用Python将多波段遥感影像转为Excel。我们将介绍整个过程的流程，并提供每个步骤所需的代码和注释。
## 流程
下面是将多波段遥感影像转为Excel的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[读取遥感影像] --> B[获取波段信息]
B --> C[转换为Ex
最佳指数法波段组合分析对于量化等级相同的原始图像数据，其标准差和信息量存在正比关系，而波段间的相关系数则反映不同波段图像数据间信息冗余度的多少。据此原理，美国查维茨（Chavez，1982）提出了最佳指数（Optimum Index Factor）的概念：这里编辑公式有点麻烦，就直接截图了！
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2023-09-17 22:13:33
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一、波段特征及其选择：光学遥感所接收的电磁波辐射源是地物对太阳光的反射和散射,其波长主要分布在可见光、近红外区域。目前使用较多的光学遥感卫星有:美国发射的LANDSAT 的TM 数据分7 个波段,其中6 个波段波长范围为0 .45～2 .35 μm,空间分辨率为30 m,时间分辨率为16 d,其中TM5 对线性构造反映清晰,一个热红外波长范围为10 .4～12 .5 μm,空间分辨率为120 m,
# R语言转化多波段遥感数据
在遥感领域，多波段遥感数据是非常重要的资源，可以提供丰富的地表信息。在处理这些数据时，我们需要将其转化为可视化或者进行进一步的分析。本文将介绍如何使用R语言来转化多波段遥感数据，并提供相应的代码示例。
## 1. 加载多波段遥感数据
首先，我们需要加载多波段遥感数据。假设我们有一个名为"landsat_data.tif"的多波段遥感数据文件，我们可以使用`ras
" 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
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2023-09-07 17:36:05
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目录一、问题描述：二、获取影像集并显示：1、分析步骤2、加载影像三、选择波段并处理四、学习小结： 一、问题描述：GEE中，如何对影像波段的重新合成（band composition）？分析区域，选取国外的一幅影像，以下为影像所在的区域二、获取影像集并显示：1、分析步骤分析步骤如下所示：
加载影像
选择波段
遥感影像处理全流程一．预处理二．几何纠正三．图像裁剪四．图像镶嵌和匀色五．图像增强六．遥感信息提取7 后处理参考资料 一．预处理1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频
基于Python的遥感可视化
写在前面首先本文原作者为：Mohit Kaushik最近在做一些基础遥感分析，需要对处理后影像可视化，课本上的方法很原始，带着你造一遍轮子，从地理坐标到转到像素坐标……，本着偷懒的原则，有意中发现这篇遥感可视化文章。使用Python读取图像非常简单，因为针对不同的图像格式，它提供了简便的第三方库，用来读取、可视化、编辑等，例如Matplotlib、Ope
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2023-07-03 17:04:15
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1.打开已有的GeoTIF文件通过Open函数可以打开影像。from osgeo import gdal
dataset = gdal.Open("/gdata/geotiff_file.tif")通过Open函数将一个GeoTIFF文件打开为一个GDAL可操作的对象。Python提供了 dir() 内省函数， 可以快速查看一下当前对象可用的操作。它可以返回传递给它的任何对象的属性名称经过排序的列
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2023-08-19 23:47:07
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决策树之CART算法分类树原理及python实现决策树决策树的特点优点缺点决策树构造决策树生成算法CART算法构造分类决策树python代码实现决策树可视化sklearn构造决策树 决策树决策树模型是一种传统的算法，与人类思维十分相似基本思想：模拟人类进行级联选择或决策的过程，按照属性的某个优先级依次对数据的全部属性进行判别，从而得到输入数据对应的预测输出。树形模型是一个一个特征值进行处理，而线
# 使用Python读取遥感影像Excel教程
## 一、整体流程
首先我们来看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|----|-------------------|------------------------|
| 1 | 安装必要的库 | `pip install pandas
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
**Python空间数据处理： GDAL读写遥感图像**添加链接描述 GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，遥感图像的栅格模型包含以下两部分的内容：栅格矩阵：由正方形或者矩形栅格点组成，每个栅格点所对应的数值为该点的像元值，在遥感图像中用于表示地物属性值；遥感图像有单波段与多波段，波段表示地物属性的种类，每个波段表示地物一种属性。大地坐标：空间
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
1.功能概述PIE-Basic软件的波段合成功能主要用于将多幅图像合并为一个新的多波段图像(即波段的叠加，构建一个新的多波段的图像文件)。
遥感数据处理中，我们获取到的影像数据有时是按照波段分开的，而不是说是一个整体的文件，给后续处理带来很多不便，不能用真彩色、假彩色等展示遥感影像数据，处理时也需要同时加载多个影像或者多次裁剪处理，很麻烦。因此需进行多波段合成，使多个波段合为一个文件。
&nbs
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2023-07-02 19:19:27
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本文介绍基于Python语言中gdal模块，对遥感影像数据进行栅格读取与计算，同时基于QA波段对像元加以筛选、掩膜的操作~
原创
2023-07-24 11:24:32
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# 用Python读取遥感影像并显示
遥感影像是指通过遥感技术获取的地球表面和大气层等信息的影像，包括卫星影像、航空影像等。Python作为一种功能强大的编程语言，可以帮助我们读取和处理遥感影像数据，并进行可视化显示。本文将介绍如何使用Python读取遥感影像并显示的方法，并提供代码示例供参考。
## 1. 安装必要的库
在使用Python读取遥感影像之前，我们需要安装一些必要的库，包括`g
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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