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
## 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
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
# 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
# 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：
# 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
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
# 如何用Python读取遥感数据不同波段
遥感数据的读取对于环境监测、土地利用等领域具有重要意义。对于初学者来说，掌握如何用Python读取遥感图像的不同波段是一个很好的起点。接下来，我将为你展示整个流程以及每一步所需的代码。
## 整体流程
以下是读取遥感数据各个波段的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|---
原创
2024-10-12 04:58:19
228阅读
传统微波雷达受限于电子技术，在大宽带高速毫米波信号的产生、控制和采样等方面遇到很多问题。微波光子雷达将光子技术与传统微波技术结合，具有大带宽，低传输损耗和抗电磁干扰等特性，突破了传统微波雷达的瓶颈，Nature 评价其为“照亮雷达未来”的关键技术。虽然微波光子雷达的大带宽和短波长大幅地提升了雷达分辨率，但是这也使得雷达信号对目标的运动非常敏感，甚至微小的运动误差都会造成雷达图像的散焦。图1 微波光
转载
2024-10-09 10:15:07
87阅读
Python下载中央气象台卫星云图后保存为gif并播放，大致步骤：获取URL下载图片合成GIF播放GIF1.获取URL1.1 先下载一份网页源码看看网页结构保存为：response.txt
#http库
import requests
#准备http请求头
headers = {"user-agent": "firefox"}
#中央气象台卫星云图网页
url = 'http://www.nmc.
转载
2024-08-02 17:18:06
63阅读
雷达的波段
雷达波段(radar frequency band)是指雷达发射电波的频率范围。其度量单位是赫兹(Hz)或周/秒(C／S)。大多数雷达工作在超短波及微波波段，其频率范围在30－300000兆赫，相应波长为10米至1毫米，包括甚高频(VHF)、特高频(UHF)、超高频(SHF)、极高频(EHF)4个波段。第二次世界大战期间，为了保密，用大写英文字母
转载
2023-11-11 23:09:09
734阅读
## Python选择波段的实现流程
### 1. 确定波段范围
在实现"Python选择波段"之前，首先需要明确波段的范围。通常来说，波段可以用一个起始值和一个结束值来表示。
### 2. 获取输入图像
选择合适的输入图像作为处理对象。可以使用Python的OpenCV库来读取图像。以下是读取图像的代码示例：
```python
import cv2
image = cv2.imread
原创
2023-09-05 03:58:04
260阅读
# Python波段合成实现指南
## 简介
本文将指导你如何使用Python实现波段合成（Band Synthesis）。波段合成是将多个单波段图像合成为多波段图像的过程，常用于遥感图像处理和计算机视觉领域。在本教程中，我将向你展示如何利用Python的图像处理库和波段合成算法，将多个单波段图像合成为一张多波段图像。
## 波段合成流程
以下是实现波段合成的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-28 11:53:36
281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 |
|
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
转载
2023-07-02 19:19:27
1284阅读
# 实现"python for循环读取json字段名"
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何在Python中使用for循环读取JSON字段名。这是一个非常基础但常见的操作，对于初学者来说是一个很好的练习机会。
## 整体流程
下面是整个过程的步骤，我们将通过表格展示：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 开始
开始 --> 步骤1:
原创
2024-02-23 03:33:30
75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 |
前面写了用GDAL读取数据集和波段信息，使用GDAL最重要的就是读取图像的波段数据，因为对图像的处理就是对数据(也可以说是像素点)的处理。这里讨论下gdal读取波段数据。参考文章：http://www.gdal.org/gdal_tutorial.html这里有个中文翻译版，翻译的还是可以的：http://opencv-extension-library.googlecode.com/svn/do
转载
2023-12-23 07:36:43
102阅读
Landsat8卫星包含OLI（Operational Land Imager 陆地成像仪）和TIRS（Thermal Infrared Sensor 热红外传感器）两种传感器。OLI包括了ETM+的所有波段，为了避免大气吸收部分特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整： 1、OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征； 2、O
转载
2023-11-16 12:29:14
7阅读
