文章目录0. 前言1. 图像翻转1.1 函数简述和原型1.2 参数1.3 返回值1.4 实例展示2. 图像转置2.1 函数简述和原型2.2 参数2.3 返回值2.4 实例展示3. 仿射变换3.1 函数简述和原型3.2 参数3.3 返回值3.4 用法举例3.5 实例展示4. 仿射变换矩阵生成4.1 函数简述和原型4.2 参数4.3 返回值4.4 用法举例5. 透视变换5.1 函数简述和原型5.2
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2024-09-04 14:50:19
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1.landsat 9 先来介绍下2021年9月27日发射的landsat 9，目前已经采集了第一批影像（10月31日）。(1)携带的传感器：二代陆地成像仪Operational Land Imager 2 （OLI-2）、二代热红外传感器 （TIRS-2）。(2)每天可以拍摄700多幅影像，近极地轨道使其约每16天覆盖全球，当Landsat 9 和Landsat 8 轨道联合，可以获得8天的分辨
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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基于ENVI5.3的Landsat条带去除、辐射定标、大气校正坏带修复辐射定标大气校正 坏带修复 1.下载landsat_gapfill插件，放入“安装目录\Exelis\ENVI53\extensions”，重启ENVI 2. 加载拟处理文件（MTL.txt格式） 3.打开landsat_gapfill 4.选择存放位置并命名文件 5.选择处理文件辐射定标1.选择工具Radiometric C
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2023-06-08 21:20:24
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# 如何使用 Python 融合 Landsat 数据
## 1. 概述
Landsat 卫星是一个提供地球表面多光谱影像的重要工具。融合 Landsat 数据的过程，包括获取影像、预处理、图像融合等步骤。本文将为刚入行的开发者提供一个详细的步骤指导，包括每一步所需的代码及其功能说明。
## 2. 流程步骤
以下是融合 Landsat 数据的流程：
| 步骤 | 描述
# RGB图像转Python图像的科普文章
在计算机视觉和图像处理领域，RGB图像是最常见的图像格式之一。RGB代表红色、绿色和蓝色，这是颜色合成的基本三种颜色。通过不同强度的这三种颜色的组合，我们能够生成丰富多彩的图像。这篇文章将介绍如何将RGB图像转换为Python图像，并提供代码示例，帮助你理解这一过程。
## RGB图像的基本概念
RGB图像由一个二维数组表示，每个像素由三个值构成，
原创
2024-09-14 06:38:29
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建议直接看结论paper： Selection of Landsat 8 OLI Band Combinations for Land Use and Land Cover ClassificationABSTRACT: 利用卫星图像进行土地利用和土地覆盖(LULC)分类是监测地球变化的重要手段。为了生成LULC地图，经常使用监督分类方法。对于
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
5.辐射定标和大气校正5.1 内容介绍太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来，这就需要进行大气校正过程。 学习利用 ENVI 大气校正扩展模块（FLAASH 和 QUAC）对多光谱和高光谱数
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2024-07-24 17:00:35
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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
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2023-11-16 12:29:14
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# Landsat 地物分类及 Python
## 引言
Landsat 是美国地球观测卫星系统，提供了一系列的传感器数据用于地球表面的监测和研究。地物分类是利用遥感数据对地表进行分类和识别的过程，可以帮助我们了解地表覆盖类型的分布情况。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 对 Landsat 数据进行地物分类的过程。
## Landsat 数据下载
首先，我们需要从 USGS (美国地
原创
2024-04-19 05:05:41
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# 使用Python拼接Landsat影像
Landsat影像在地理信息系统（GIS）和遥感分析中扮演着重要的角色。对于研究和分析地球表面的变化，拼接多幅影像是一个常见的需求。本文将介绍如何使用Python来拼接Landsat影像，并将整个流程以流程图和饼状图的形式展现出来。
## 1. 准备工作
在开始编写代码之前，确保已安装必要的Python库，如`rasterio`和`numpy`，这
# Landsat监督分类 Python
## 简介
Landsat是美国国家航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）合作的卫星计划，旨在提供地球表面的高分辨率遥感影像数据。这些数据可以用于许多应用领域，包括地质勘探、农业、林业和环境监测等。
在处理Landsat影像数据时，监督分类是一种常用的技术。监督分类是指利用训练样本来训练机器学习模型，然后使用该模型对新的影像数据进行分类。
原创
2023-09-05 04:56:40
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1：RGB色彩模式是发光的，存在于屏幕等显示设备中。不存在于印刷品中。CMYK色彩模式是反光的，需要外界辅助光源才能被感知，它是印刷品唯一的色彩模式。
2：色彩数量上RGB色域的颜色数比CMYK多出许多。但两者各有部分色彩是互相独立(即不可转换)的。
3：RGB通道灰度图中偏白表示发光程度高；CMYK通道灰度图中偏白表示油墨含量低。反而反之。
特别注意第2条：两者各有部分色彩是互相独立(即不可转
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2023-10-20 11:26:27
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# Python RGB图像转灰度图像的实现
在图像处理领域，转换RGB图像为灰度图像是一个常见的操作。作为一名刚进入行业的小白，您可能会对如何使用Python实现这一过程感到困惑。本文将提供清晰的步骤和相关代码实例，帮助您快速掌握这一技能。
## 处理流程
我们可以总结为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
听闻老师给我们留了一个实践作业，要求我们拍摄以“天空”为主题的照片，早上天气还很晴空万里，谁知下午就变得乌云密布，我想着在群里问一声，寻求帮助。不过一会，就有朋友回我，说可以借助软件来照片换个天空，还列举了几款软件给我，不到几分钟我就完成了作业。你们好奇魔法换天软件有哪些吗？那就来跟着文章往下看吧。 软件一：FacePic应用端口：APP端软件介绍：这是一款拥有多种编
## 彩色图像转灰度图像的Python实现
在计算机视觉领域，图像处理是一个重要的研究方向。而图像的颜色信息常常使得后续的分析和处理变得复杂。因此，将彩色图像转为灰度图像是一个基础但非常重要的操作。本文将详细介绍使用Python实现彩色图像转灰度图像的过程，并配以代码示例和图表，帮助大家更好地理解这一过程。
### 什么是灰度图像？
灰度图像是指只用黑白色调表示图像的图像，每个像素的值表示亮
# 如何将灰度图像转换为RGB图像的Python教程
在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python将灰度图像转换为RGB图像。对于刚入行的小白开发者来说，这个过程可能会有些复杂，但只要你跟着我们的步骤走，一切就会变得简单明了。
## 流程概述
首先，我们总结一下将灰度图像转为RGB图像的整体流程。以下是主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入
从前文已经知道，R，G，B，3个分量都跟 亮度密切相关，也就是 3个分量里面都有大量的亮度信息。RGB 转 YUV 的过程实际上就是 把 RGB 3分量里面的亮度信息 提取出来，放到 Y 分量。再把 RGB 3分量里面的 色调 ，色饱和度 信息提取出来放到 U跟 V分量。所以这是一个信息提取过程，需要经过大量的实验。提取 Y 亮度信息的公式如下：$$ Y = Kr * R + Kg * G + K
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2023-12-01 22:39:43
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## Python 图像翻转
### 引言
在图像处理中，图像翻转是一个常用的操作。图像翻转可以改变图像的方向或者镜像图像。Python提供了丰富的库来进行图像处理，其中就包括图像翻转的功能。本文将介绍如何使用Python进行图像翻转，并给出代码示例。
### 图像翻转的种类
图像翻转有两种常见的种类：水平翻转和垂直翻转。水平翻转是将图像沿着垂直中心轴进行翻转，而垂直翻转是将图像沿着水平中
原创
2023-10-11 11:47:46
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