# Python遥感影像地物提取
遥感影像地物提取是利用遥感技术获取的遥感影像数据，通过计算机视觉和图像处理算法来识别和提取出感兴趣的地物或特定目标。Python作为一种强大的编程语言，在遥感影像地物提取中应用广泛。本文将介绍使用Python进行遥感影像地物提取的基本原理和常用的代码示例。
## 遥感影像地物提取的基本原理
遥感影像地物提取可以通过以下步骤实现：
1. 数据预处理：读取遥感
原创
2023-08-01 03:22:31
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0.前言近50年来，Landsat系列卫星为我们提供了非常长时间序列的地球表面观测信息，现阶段Landsat卫星仍然在服役，为全球治理和科学研究提供了非常宝贵的数据。图源：USGS现在是大数据时代，作为地球科学领域来说，遥感资料是不折不扣的宝贵的一手实测资料，且数据量非常的庞大。现阶段来说，可能大部分遥感资料生产的速度远远大于我们去利用它的速度，所以大部分遥感资料还是处于沉睡状态，在等待着技术的继
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2023-08-29 21:20:54
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目录①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术④基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检
首先对landsat8数据进行预处理 landsat数据已经做过正射校正和地形校正，直接做辐射定标 和大气校正就行了 我们这里用的数据是已经做过预处理的，所以直接操作就行了 对于特征变量的提取可以参考文献，波段运算方式不唯一，特征变量的选取根据自己的需求来 文章目录一、提取单波段二、波段运算（以NDVI为例）三、缨帽变换四、主成分提取 一、提取单波段对于单波段的提取直接输出保存为tif文件就行了然
本文介绍利用ENVI的DEM Extraction扩展模块对天绘一号立体相对数据进行DEM提取的过程及实验结果。实验表明，ENVI完全支持国产“天绘一号”卫星数据的读取和各种预处理。数据介绍： 立体相对DEM提取 数字高程模型(Digital Elevation Model)，简称DEM，是用一组有序数值阵列形式表示地面高程的一种实体地面模型。DEM除了包括地面高程
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
1. 背景土地荒漠化是指包括气候变异和人类活动在内的种种因素造成的干旱半干旱和亚湿润干地区的土地退化。及时准确地掌握土地荒漠化发生发展情况是有效防止和治理土地荒漠化的基本前提。目前遥感技术在土地荒漠化监测中起到了不可替代的作用。使用遥感影像数据可以提取土地荒漠化信息，通过遥感影像所表现的不同信息，可以判断土地荒漠化的发生与否以及发展程度等。在进行土地荒漠化信息提取时，常用的方法有人工目视解译方法、
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2023-07-11 21:45:37
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## 如何实现“python提取遥感影像像素值 rasterio”
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Python中的rasterio库来提取遥感影像的像素值。这将帮助你在遥感数据处理中更加高效地工作。
### 流程概述
首先，让我们来看一下整个操作的流程。下表展示了实现这一任务的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开遥感影像文件 |
|
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
——————
" 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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作者：薛志祥, 余旭初, 刘景正, 杨国鹏, 刘冰, 余岸竹, 周嘉男, 金上鸿摘要近年来,深度学习改变了遥感图像处理的方法。由于标注高质量样本费时费力,标签样本数量不足的现实问题会严重影响深层神经网络模型的性能。为解决这一突出矛盾,本文提出了用于多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练和微调分类方案,旨在缓解模型对于标签样本的严重依赖。具体来讲,生成式自监督学习模型由非对称的编码器-解码器结构组成
原创
2021-12-23 16:46:32
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1、 图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ② 选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥ 在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。2、
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2023-08-13 16:22:15
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本章节主要参考《python地理空间分析指南》第六章。文章中的所有操作都可以在ENVI中完成，这里只提供一个图像处理的思路。一、图像波段变换波段变换最常用的地方就是进行图像显示，例如使用假彩色图像以凸显植被信息。图像波段变换即将图像波段的组合顺序重新排列并显示的方法，主要使用GDAL库。下面以一个例子进行实验，首先给出数据的下载地址：http://git.io/vqs41打开原图可以看到，植被明显
引入 此次的内容是遥感图像镶嵌。 在遥感图像处理中，我们有时为了获取更大范围的地面图像，通常需要将多幅遥感图像拼成一幅图像，这就需要使用图像镶嵌对遥感影像进行拼接操作。 我们需要进行图像镶嵌的遥感卫星影像数据有两种情况，南北方向和东西方方向的，所以我们在选择数据时尽量选择成像条件相似（同一轨道、同一时间）的图像。 通过使用PCI软件图像镶嵌模块手动对长沙地区影像（南北
前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割，因此去对相关算法做了一些调研。 本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobe Road Extraction Challenge。 D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python 2.7、Pytorch 0.2.0)，我对此项目进行了重构，具体工作如下：
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2023-08-23 19:54:04
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文章目录1.查看图像的空间分布特征（一）生成灰度图像（二）生成假彩色图像（三）连接不同视图的影像2.查看图像的像元灰度值3.统计并查看图像直方图4.计算NDVI（一）采用波段运算器计算NDVI（二）采用植被指数计算器计算NDVI5.NDVI计算结果检验（一）对结果图像的空间分布特征进行检验（二）对结果图像进行统计特征的检验6.浏览图像的空间分布及数值统计特征（一）查看空间分布特征（二）查看数值统
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2023-08-07 11:36:40
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遥感影像处理全流程一．预处理二．几何纠正三．图像裁剪四．图像镶嵌和匀色五．图像增强六．遥感信息提取7 后处理参考资料 一．预处理1．降噪处理 由于传感器的因素，一些获取的遥感图像中，会出现周期性的噪声，我们必须对其进行消除或减弱方可使用。 （1）除周期性噪声和尖锐性噪声 周期性噪声一般重叠在原图像上，成为周期性的干涉图形，具有不同的幅度、频率、和相位。它形成一系列的尖峰或者亮斑，代表在某些空间频
目录一、介质的区别二、遥感影像波段合成（1）NDWI（2）提取水体并裁剪（3）计算水域区域的面积。 (5)重分类三、DEM1、洼地填平2、水流方向计算3、水流积聚计算4、提取河网栅格5、栅格计算6、欧氏距离浅谈ArcGIS环境下基于DEM的流域特征提取一、介质的区别遥感影像的概念覆盖卫星获取的原始影像，没有高低起伏概念，可以是一个或多个波段。而dem是对遥感影像进行后续处理
