在使用 Python 打开和处理遥感图像时，遇到“输出颜色很淡”的问题是一个常见的挑战。这个问题通常与图像的读取方式、数据格式和颜色映射有关。为了解决这个问题，我将详细记录从环境准备到逐步集成，以及实战应用中的异常处理、排错技巧和生态扩展等方面的综合过程。
## 环境准备
首先，为了顺利解决问题，我们需要安装一些必要的依赖库，常用的库包括 `numpy`、`matplotlib`、`raste
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘
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2023-11-06 16:07:35
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# Python输出遥感图像
遥感图像是通过遥感技术获取的地球表面的图像数据，它广泛应用于农业、林业、地质勘查、环境监测等领域。在处理遥感图像时，Python是一种非常强大的工具，它提供了丰富的图像处理库和函数，可以快速实现遥感图像的读取、处理和输出。
## 遥感图像的读取
在Python中，我们可以使用`gdal`库来读取遥感图像数据。`gdal`是一个开源的地理信息系统（GIS）库，提供
原创
2023-10-14 12:32:32
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与自然影像稍有不同，遥感影像一般有多个波段(波段数大于4)，数据格式多为tiff，比如国产高分一号/二号遥感影像，多光谱影像有4个波段，分别为蓝(1)、绿(2)、红(3)以及近红外(4)波段，真彩色是321显示，假彩色是432显示。利用遥感或GIS处理软件，如ENVI、ERDAS、ArcGIS等，可以很方便快捷地实现对图像进行读取、处理等操作。然而，很多时候我们需要对大量的图像数据进行批量处理操作
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2023-07-28 16:30:11
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遥感数据集制作ArcGis+Python一、选择裁剪合适的影像区域二、创建标签shp文件，目视解译勾画标签区域三、标签shp修改属性并转换为tif文件四、使用python滑动裁剪图像及标签五、数据增强六、训练集（图像，标签）和验证集（图像，标签） 制作遥感数据集首先要有遥感影像数据。影像数据种类、来源很多，这里以GF-2的影像数据为例，制作用于 语义分割的数据集。直接获取的遥感影像需要进行预处
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2023-10-01 10:08:46
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遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景 文章目录遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景1.影像拼接2.去除背景 之前的两篇文章收到不少朋友的私信，前面文章写的是使用模型训练前的工作，这篇文章介绍一下分割后处理的工作。1.影像拼接 影像拼接指的是当我们需要生成一个产品，如何将一张张的识别结果拼接（如果有需要的话可能还涉及遥感图像的拼接）。这里介绍在python中如何完成影像拼接的工作。直接上代码：#
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2023-09-30 19:42:29
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# 使用Python处理遥感图像的指南
遥感图像是通过传感器从远处获取地面信息的重要工具，广泛应用于地图制作、环境监测和农业分析等领域。虽然对于初学者来说，处理遥感图像可能一开始有些复杂，但只要遵循一定的步骤并使用合适的工具，就能一步步实现。本文将为你详细介绍使用Python处理遥感图像的全过程。
## 处理流程
以下是处理遥感图像的基本流程：
| 步骤 | 描述
ENVI是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工
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2023-10-30 21:54:07
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遥感影像中的知识点1 安装环境1.1 ubuntu py3 GDAL环境1.2 win10 py3 GDAL环境1.3 win10 ArcGIS环境1.4 将mask写入shp1.5 TIFF的切割2 提取道路3 提取水面Acknowledge 1 安装环境有幸遇到一个机会，接触到遥感影像，将其中遇到的所有问题记录一下。1.1 ubuntu py3 GDAL环境安装GDAL库apt-get in
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2023-12-05 15:54:16
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前言 在写波段配准相关代码时经常需要用到tif影像的波段合成和分解，虽然可以用ENVI才处理，但是每次都要打开再设置一些参数有些麻烦，所以本着“独立自主、自力更生”的原则就写了些脚本来处理这个需求。又写了个批量裁剪影像的脚本。这里简单总结归纳一下。1.波段合并# coding=utf-8
import sys
import cv2
import functions as fun
import o
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2023-08-20 21:46:48
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遥感影像分类之后需要进行分类精度评价，精度评价方法中最常见的就是混淆矩阵和kappa系数。现把指标列举如下: 混淆矩阵（confusion matrix） 误差矩阵（error matrix）又称混淆矩阵（confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。有像元数和百分比表示两
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2024-01-04 17:59:45
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图像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。预处理的流程在各个行业、不同数据中有点差异，而且注重点也各有不同。本小节包括以下内容：数据预处理一般流程介绍数据预处理的主要步骤介绍1、数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何校正（地理定位、几何精校正、图像配准、正射校正等）、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、去云及阴影处理和大气校正等几个
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2023-08-02 20:57:48
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目录一：模拟计算图像直方图和累计直方图二：计算图像的均值、标准差、相关系数和协方差三：利用模板进行卷积运算四：获取彩色图像的直方图五：图像直方图均衡化 一：模拟计算图像直方图和累计直方图① 调用的python工具包： ② 利用生成随机数的函数生成一个256*256的二位数组模拟图像的灰度值的排列： ③ 遍历影像中的每一个像元的像元值，将其存为一个一维数组并进行排序： ④ 由于空值通常用-3.40
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2023-08-31 07:30:22
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# 如何用Python绘制遥感图像
## 概述
在本篇文章中，我将教你如何使用Python来绘制遥感图像。作为一名经验丰富的开发者，我将引导你完成整个流程，并提供详细的代码示例和解释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(导入库)
B --> C(读取遥感数据)
C --> D(预处理数据)
D --> E
原创
2024-03-23 04:44:58
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文章目录GDALOpenCvGDAL方法1import gdalimport numpy as npimgPath = 'train_image2.tif
原创
2022-06-27 15:56:23
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# Python 遥感图像分类入门
随着遥感技术的不断发展，遥感图像分类在环境监测、城市规划、农业管理等领域展现出重要的应用价值。利用 Python 进行图像分类，不仅能够加快分析速度，还能借助多种库提供的强大功能，轻松实现自动化处理。本文将简单介绍遥感图像分类的基本原理，并通过代码示例展示如何使用 Python 进行图像分类。
## 遥感图像分类简介
遥感图像分类的目的是将图像中的每个像素
# Python实现遥感图像
遥感图像是利用航空和卫星等遥感技术获取地球表面信息的一种方式，可以用于地图制作、环境监测、城市规划等领域。Python作为一种强大的编程语言，可以帮助我们处理和分析遥感图像数据。本文将介绍如何使用Python实现遥感图像的处理和分析。
## 遥感图像获取
在开始使用Python处理遥感图像之前，我们首先需要获取遥感图像数据。可以通过各种途径获取遥感图像数据，如N
原创
2024-02-22 08:03:40
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# Python处理遥感图像指南
遥感图像处理是一项重要的技术，在环境监测、城市规划、农业管理等领域有着广泛的应用。作为一名初学者，你可能会感到无从下手，不用担心，本文将详细介绍如何使用Python进行遥感图像处理。我们将分步骤来进行，并附上相关的代码，以帮助你逐步深入理解。
## 流程概述
在处理遥感图像时，你通常需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 工具 |
|------|
遥感影像一般具有多个波段，比较常见的影像一般是4波段多光谱影像，比如高分一号、高分二号、资源三号等。这些影像数据一般体量较大，有的几百兆，有的多达几十G，格式一般是16位无符号整型，一般看图软件无法打开显示，需要ArcGIS、ENVI等专业的软件进行查看，有时候很不方便。这篇博客就简单的介绍一下，如何利用Python对遥感影像进行显示，需要用到的库为GDAL和Opencv。正文Python中，一般
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2023-06-26 09:53:07
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QMosaic软件是一款专业的影像匀色镶嵌分幅工具，即将具有地理参考的若干幅互为邻接的遥感数字图像通过镶嵌匀色技术合并成一幅统一的新（数字）图像。QMosaic软件的特点包括以下几个方面：
1. 动态投影显示：利用重投影技术，支持不同坐标系影像进行叠加显示；
2. 多种匀色功能：提供多种匀色方法选择，包括“色彩校正”、“色彩匹配”和“色彩映射”，使得镶嵌结果更加真实；
3. 镶嵌线网络自动生成：解
