目录1.图像加法运算1.1 运用numpy库1.2 调用OpenCV1.3 两种方法的运行代码和结果2.图像融合2.1 运用openCV中的addWeighter()函数2.2 运用PIL库中的Image.blend()函数 1.图像加法运算1.1 运用numpy库运用numpy库进行图像加法运算的方法为：取模运算 总像素值 = 图像1 + 图像21)当总像素值<=255时，像素值保持不变.
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2024-02-10 20:52:45
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# Python合并TIF影像的科普
随着遥感技术的发展，TIF（Tagged Image File Format）影像在地理信息系统（GIS）和其他领域的应用越来越广泛。然而，在实际应用中，我们常常需要将多个TIF影像合并为一个更大的影像，以便于后续的分析和处理。本文将介绍如何使用Python合并TIF影像，并提供完整的代码示例。
## TIF影像简介
TIF格式是一种流行的图像格式，常用
原创
2024-09-04 04:52:29
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# 合并遥感影像的Python技术实现
## 引言
遥感影像是现代地理信息系统（GIS）中不可或缺的数据源之一，它提供了关于地球表面特征的宝贵信息。在许多应用领域中，如土地利用规划、环境监测和资源管理等，需要将多个遥感影像合并成一个更完整的影像。本文将介绍使用Python编程语言进行遥感影像合并的技术实现。
## 准备工作
在开始合并遥感影像之前，我们需要安装一些必要的Python库，包括`n
原创
2024-01-17 08:19:57
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# Python合并遥感影像实现流程
## 1. 准备工作
在开始合并遥感影像之前，我们需要安装必要的Python库和准备好待合并的遥感影像文件。首先，确保你已经安装了以下Python库：
- `numpy`
- `matplotlib`
- `rasterio`
同时，准备好待合并的遥感影像文件，这些文件需要具有相同的投影和分辨率。
## 2. 实现步骤
下面是实现"python合并遥感
原创
2023-11-16 17:21:51
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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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全息投影定义： 随着现在科学的发展，人类对新的显示技术的要求越来越高。全息投影技术是近些年来流行的一种高科技技术，它是采用一种国外进口的全息膜配合投影再加以影像内容来展示产品的一种推广手段。它提供了神奇的全息影像，可以在玻璃上或亚克力材料上成像。这种全新的互动展示技术将装饰性和实用性融为一体，在没有图像时完全透明，给使用者以全新的互动感受，成为当今一种最时尚的产品展示和市场推广手段。全息投影分
# 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
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地表模型与建筑模型匹配方法一、问题的引出： 目前的三维城市平台地表模型构成方式为，由DEM构成TIN，再附上DOM从而形成地表模型；建筑和地物模型大都由建模软件手工制作完成，倾斜摄影和激光雷达在国内目前也普遍在最后环节由建模软件手工优化处理。建模软件制作完成建筑模型后如何赋予建筑地表高程的问题就由此引出。 
之前给大家介绍了基础的遥感数据知识和智能遥感任务，本期就来盘点一下在遥感模型训练中常用的数据集。从应用领域出发，遥感影像样本数据集可分为8个类型：遥感场景识别、土地覆被/利用分类、专题要素提取、变化检测、目标检测、语义分割、定量遥感、其他。[1]本期主要分享7个可用于遥感场景识别/分类的数据集： No.1 UC Merced Land Use● 发布方：Univer
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2024-08-08 15:43:30
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前言切割技术讲解这里先简要讲解一下Python中的分片技术，其他Python前辈也对此技术有丰富多彩的讲解文章，这里只是简要说明一下，好让读者们能知道下怎么回事，如果想更深入了解Python的分片技术，这里并不适合你哦。分片的对象可以是字符串或者序列，本文提供字符串的实现方法，其实序列差不多的，我也会在最后提供字符串和序列的实现代码，并且附带单元测试。好了，废话不多说，其实看了上面的Python版
# Python实现栅格影像偏移
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白们了解如何使用Python进行栅格影像的偏移处理。栅格影像偏移是一种常见的地理空间数据处理技术，广泛应用于地图制作、遥感分析等领域。接下来，我将详细介绍实现这一功能的步骤和代码。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 安
原创
2024-07-20 11:59:26
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美国陆地卫星（LANDSAT）系列卫星由美国航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）共同管理。自1972年起，LANDSAT 系列卫星陆续发射，是美国用于探测地球资源与环境的系列地球观测卫星系统，曾称作地球资源技术卫星（ERTS）。陆地卫星的主要任务是调查地下矿藏、海洋资源和地下水资源，监视和协助管理农、林、畜牧业和水利资源的合理使用，预报农作物的收成，研究自然植物的生长和地貌，考察和预
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2023-10-28 23:04:54
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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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2024-03-01 10:43:50
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" 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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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
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2023-11-06 12:40:02
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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
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2023-11-04 07:23:08
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1. CT技术概述1.1技术发展背景及趋势CT(计算机断层扫描)理论起源于20世纪初。1917年，奥地利数学家Radon提出了著名的Radon变换。此后美国物理学家确立了当代投影图像精确重建的数学方法。由物体的二维截面或断面向该平面内的各个方向作投影，可获得一系列一维投影函数。由这些一维投影函数来重建该二维截面称为图像重建。该技术是随着计算
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2023-06-30 22:32:13
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需求：项目要支持大文件上传功能，经过讨论，初步将文件上传大小控制在20G内，因此自己需要在项目中进行文件上传部分的调整和配置，自己将大小都以20G来进行限制。PC端全平台支持，要求支持Windows,Mac,Linux支持所有浏览器。支持文件批量上传支持文件夹上传，且要求在服务端保留层级结构。文件夹数量要求支持到10W。支持大文件断点续传，要求刷新浏览器，重启浏览器，重启电脑后仍然能够继续上传。文
1.准备好正射影像数据 2.所有tif文件加载至ArcGIS pro 加载后看是否可以合并 3.使用镶嵌至新栅格工具 填写相关参数后运行，等待其运行完毕
原创
2022-09-03 01:37:44
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矢量裁剪栅格影像ArcGIS中裁剪的方法有两种按腌膜提取 裁剪工具1—腌膜提取 腌膜提取步骤为：ArcToolbox——>Spatial Analyst——>提取分析——>按腌膜提取导入数据裁剪后的成果2—裁剪工具裁剪工具步骤为：ArcToolbox——>数据管理工具——>栅格——>栅格数据处理——>裁剪其中要注意的是将输入要素用于裁剪几何（可选）如果不做
原创
2021-05-15 11:30:59
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