import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
T = 1.0 / sample_rate #周期
x = np.arange(0, 1.0, T)
y = 0.9*np.sin(2 * np.pi * fc * x)
file=wave.open(r'hello.wav','wb')
file.setnchannels(1)#设置通道数
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2023-06-19 10:27:29
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# Python多波段合成
## 简介
多波段合成是遥感图像处理中常用的技术之一，它将不同波段的遥感图像通过一定的算法合成为一幅综合信息更丰富的图像。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的图像处理库和工具，使得多波段合成变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用Python进行多波段合成，并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[加载多波段图像数据
原创
2023-11-30 14:49:59
166阅读
首先，我们贴上一幅遥感3通道（3个波段）的图像，来看其在计算机中是如何表示的。然后再介绍一下多波段数据的几种存储方式。 用matlab的筒子一定很清楚这种表示方法，也就是一个波段对应一个矩阵。多波段数据的存储方式多波段数据的存储方式主要有3种： 1. 逐波段存储BSQ 2. 逐行存储BIL 3. 逐像元存储BIP逐波段存储BSQ逐波段存储就是将一个波段的数据存储在一起，这样的话对于要一次性
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2023-12-12 18:46:33
140阅读
# 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 |
|
ENVI下的统计分析功能图像统计是计算表征图像像元值数理统计特征、空间分布特征和空间结构特征的各种参量。ENVI的统计可对整个图像进行,也可以对某个感兴趣区或某一类地物分布区进行统计，统计结果以数字报表或文件形式给出。1. 图像像素统计统计单波段影像的最大、最小值、均值、标准差、协方差和直方图；多波段之间波段间的统计特征包括协方
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2023-10-10 19:30:21
306阅读
遥感影像波段band一.遥感影像波段1.原理2.举例说明二.TM影像各波段简介1.TM影像概述2.各波段影像特征3.波段组合4.类型提取5.光谱差异三.遥感图像——多波段数据存储的方式1.逐波段存储BSQ2.逐像元存储BIP3.逐行存储BIL4.总结方法的优劣四.USGS官网-What are the band designations for the Landsat satellites？ 可
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，
## 如何使用 Python 显示多波段影像
在遥感和图像分析执行过程中，使用 Python 显示多波段影像（例如卫星图像）是一个常见的任务。接下来，我将为你展示如何一步一步地实现这一目标。我们将使用 `rasterio` 来读取影像，使用 `matplotlib` 来显示影像。下面是实现的流程及每一步的详细说明。
### 流程概览
下面是一个显示多波段影像的基本流程表：
| 步骤 | 描
# Python多波段图像叠加实现方法
## 引言
多波段图像叠加是一种常见的图像处理方法，它可以将多个波段的图像融合在一起，以获取更多的信息。在Python中，我们可以使用一些常见的图像处理库来实现多波段图像叠加，如OpenCV和PIL。本文将分为以下几个步骤来介绍如何实现Python多波段图像叠加。
## 整体流程
下面是实现Python多波段图像叠加的整体流程：
```mermaid
原创
2023-09-18 07:06:34
315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
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
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2023-06-22 16:55:30
250阅读
一、报错如下二、错误原因分析报错很明显，是因为执行的这个setup.py文件中，第35行import distro的时候，找不到模块distro。 正常来讲，Python代码中，通过import导入的，要么是Python第三方库，要么是自己开发过程中编写的一个py文件，在这里因为用到所以需要将其import，但是观察setup.py所在文件目录内，并没有名为distro.py的文件，因此可以判断要
一些栅格具有单波段或单图层(单个特征的量度)的数据，另一些栅格具有多个波段。基本上，一个像元值矩阵表示一个波段，而一个具有多个波段的栅格则包含多个在空间上重合的表示同一个空间区域的像元值矩阵。数字高程模型(DEM) 即是一个单波段栅格数据集的示例。DEM 中的每个像元只包含一个表示表面高程的值。还有一种有时被称为全色图像或灰度图像的单波段正射影像。多数卫星影像都具有多个波段，通常包含电磁光谱某
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2024-06-23 14:36:25
238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
多频段图像融合概述图像拼接一般包括warp(映射), compensation(光照补偿)和blend(融合)三部分。 warp部分主要取决于相机参数估计的准确性，光照补偿主要用于解决不同图像曝光不同所带来的输出图像的不同局部的光照差异，而blend则用于融合不同图像之间的重叠部分，一般使用线性加权的方式来得到最终的输出图像。 多波段融合(multi blend)多波段融合的基本思想是图像可以分
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2024-09-24 13:29:48
280阅读
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
1.原理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，多波段常用RGB 合成象素值的彩色图来描述，就是将三个波段的数据分别通过红、绿、蓝三个通道加载，从而渲染出。将多波段影像数据添加到地
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
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2023-09-08 12:36:53
834阅读
P2Sharpen: A progressive pansharpening network with deep spectral transformation（P2Sharpen：一种具有深度光谱变换的渐进式全色锐化网络） 大多数现有的基于深度学习方法pansharpening的监督任务仅仅依靠伪ground-truth多光谱图像,展示两个限制生产高质量的图像的因素。一方面,它是不可控的调节完全
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2023-12-15 19:08:26
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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,
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2024-06-24 18:52:20
187阅读
