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
747阅读
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
转载
2023-08-07 11:36:40
183阅读
图像的错切实际上是平面景物在投影平面上的非垂直投影。错切使图像中的图形产生扭变 我们来看看错切的两种情况: 水平方向错切垂直方向错切水平方向错切 我们来直观看看错切的效果吧 其数学表达式为: 矩阵变换为:其中b为tan(a),a为错切角度好啦,我们还是写程序来看看效果吧 import cv
import math
def Warp(im
转载
2024-07-02 22:30:23
29阅读
GDAL+Python实现栅格影像处理之重采样重采样概念使用方法代码实现效果展示 由于项目需要,所以使用到了 GDAL框架,项目中未使用到 GDAL关于图像处理部分的算法接口,所以近期学习总结一下。 GDAL支持 Python、c++、c、c# 、java。其中接口大同小异,主要是学习其中思路和方法,此处采用 Python编写代码实现该功能。 重采样概念重采样是从高分辨率遥感影像中提取出低分辨
转载
2023-11-06 12:40:02
88阅读
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
——————
转载
2024-03-01 10:43:50
227阅读
原标题:SAR雷达影像的优势和应用领域是什么?合成孔径雷达为主动航空遥感方式,成像不受光线、气候和云雾限制,成图分辨率与飞行高度无关,具有全天候、全天时的遥感数据获取能力。合成孔径雷达技术目前已经成为高分辨率对地观测的重要手段之一,SAR的独特优势使其在测绘、军事、灾害、地质、农业、林业等领域具有很高的实际应用价值。合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)是上世
转载
2023-11-04 07:23:08
12阅读
# SAR影像处理的入门指南:使用Python进行合成孔径雷达(SAR)影像处理
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,简称SAR)影像处理是一项高技术的领域,由于其在地理信息、环境监测及军事侦查等方面的广泛应用,越来越受到研究者的关注。对于刚入行的小白来说,可能会感到无从下手。本文将详细介绍如何用Python进行SAR影像处理的基本流程,并逐步通过代码演示每个步骤。
# 如何使用Python处理遥感影像
## 简介
在本文中,我将向你介绍如何使用Python来处理遥感影像。作为一名经验丰富的开发者,我将指导你完成整个流程,并提供每一步所需的代码示例。
## 流程概述
下表展示了处理遥感影像的整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 读取遥感影像数据 |
| 2 | 预处理数据 |
| 3 | 进行影像分类 |
| 4
原创
2024-06-15 04:57:09
159阅读
一、什么是PACS系统医学影像系统(Picture Archiving and CommunicationSystems,简称PACS)是应用在医院影像科室的系统,主要的任务就是把日常产生的各种医学影像(包括核磁,CT,超声,各种X光机,各种红外仪、显微仪等设备产生的图像)通过各种接口(模拟,DICOM,网络)以数字化的方式海量保存起来,当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用,同时增加一些辅
转载
2024-02-21 23:43:32
102阅读
基于创新的ENVI企业级服务器平台ENVI Services Engine可以构建在线的遥感图像处理和分析平台。可以利用一个Web浏览器完成专业的遥感影像处理。(1)如下图为一个在线的遥感图像处理和分析系统的Web客户端,使用一个账号登陆。图:使用一个账户登录(2)选择高分一号PMS影像类型和数据目录。图:设置处理参数(3)单击提交按钮,服务器开始处理。客户端可以随时监控处
转载
2023-08-01 23:51:10
188阅读
据预处理是遥感应用的第一步,也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟,大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异,而且注重点也各有不同。 本小节包括以下内容: l数据预处理一般流程介绍 l预处理常见名词解释 lENVI中的数据预处理1、数据预处理一般流程 
# 遥感大影像处理的Python入门指南
遥感大影像处理通常涉及获取、预处理和分析影像数据。对于刚入行的小白来说,学习如何在Python中实现遥感大影像处理可能感觉有些困难,但只要掌握了基本流程和常用库,成功是指日可待的。本文将为你提供一个完整的工作流程和对应的代码示例。
## 处理流程
处理遥感影像一般分为以下几个步骤:
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-20 11:41:31
153阅读
高分遥感数据预处理以高分一号为例1. 安装GF-1插件下载网址:http://www.enviidl.com/appstore/ 安装:放在目录C:\Program Files\Exelis\ENVI53\extensions\下面2. 以GF-1插件加载文件 在ENVI5.3中使用GF1专用插件(Open GF1)打开xml后缀文件3. 正射校正(附带几何校正) 在Toolbox中打开RPC O
# 遥感影像预处理 python
## 什么是遥感影像预处理
遥感影像预处理是指在对遥感影像进行后续分析前,对原始影像进行一系列的处理和调整,以提高影像质量,减少噪声,使得影像更适合进行后续分析。预处理包括去噪、增强、变换、裁剪、配准等步骤,能够有效提高影像的质量和准确性。
## 遥感影像预处理的重要性
遥感影像作为从空间获取信息的重要手段,广泛应用于地理信息系统、农业、林业、城市规划等领
原创
2024-06-16 04:25:41
123阅读
# Python处理GF遥感影像
遥感技术在地理信息系统、环境监测和资源管理等领域中扮演着重要角色。GF(高分辨率对地观测卫星)遥感影像提供了丰富的信息,可以被用于土地利用变化监测、城市发展分析等。本文将介绍如何使用Python处理GF遥感影像,并附上代码示例进行演示。
## 安装必要的库
在处理GF遥感影像之前,我们需要安装一些Python库,比如 `rasterio`、`numpy` 和
原创
2024-08-01 10:07:44
90阅读
# Python医学影像处理
## 1. 引言
医学影像处理是指使用计算机技术对医学图像进行分析和处理的过程。随着计算机技术的不断发展,Python作为一种简单易学且功能强大的编程语言,被广泛应用于医学影像处理领域。本文将介绍使用Python进行医学影像处理的基本概念和常见方法,并提供相应的代码示例。
## 2. Python库介绍
在Python医学影像处理中,有几个重要的库可以帮助我们
原创
2023-10-08 12:49:37
532阅读
目录GF1/WFV卫星简介与预处理流程:1.辐射定标:2.大气校正:3.正射/几何校正:4.配准:具体可参考5.拼接:GF1/WFV卫星简介与预处理流程: GF1/WFV卫星数据参数见下表1。传感器WFV由四台相机组成,分别为WFV1、WFV2、WFV3、WFV4。表1 GF1/WFV多光谱16m分辨率卫星参数介绍GF1/WFV卫星参数多光谱谱段号谱段范围10.45~0.
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
转载
2023-11-04 22:12:29
367阅读
1评论
IDL(Interactive Data Language)是一种用于科学数据处理和可视化的编程语言,可以用来读取和处理影像数据。以下是一个简单的IDL代码片段,用于读取一幅影像并进行一些基本的处理:;打开一幅影像
file = 'myimage.tif'
raster = raster_open(file)
;读取影像的大小
size = raster->get_size()
;读取影
原创
2023-04-17 20:17:20
608阅读
1 影像与图形资料的处理 讨论图形(影像) 本身的处理,而讨论的内容将会集中在Python Imaging Library (PIL) 这一套程式库上。PIL 是Python 下最有名的影像处理套件,由许多不同的模组所组成,并且提供了许多的处理功能,允许我们在简单的Python 程式里进行影像的处理。 使用像PIL 许样的程式库套