ContextCapture实景建模大师是一套无需人工干预，通过影像自动生成高分辨率的三维模型的软件解决方案。它集合了全球最先进数字影像处理、计算机虚拟现实以及计算机几何图形算法，在易用性、数据兼容性、运算性能、友好的人机交互及自由的硬件配置兼容性等方面代表了目前全球相关技术的最高水准。使用ContextCapture Center，可以快速创建精细的三维真实感模型，而不需要昂贵的特
影像按照的不同可以划分为无人机影像、数字航空影像以及遥感影像，无论哪种影像都会存在几何变形，引起变形的因素有：地表的形态、传感器的角度和高度、传感器系统的运动以及地球曲率等，使得我们很难将三维的地表要素精确的展现在二维的地图上。影像的正射校正就是为了消除这些形变，以便获取可供量测的、精确的影像。ArcGIS 中的Ortho Mapping模块就是用来校正这些影像的，最终可获得正射镶嵌
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值（NoData值）填充的方法~
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值（NoData值）填充的方法。 在处理栅格图像文件时，我们经常会遇到图像中存在有无效值（即NoData值）的情况。如下图所示，这里有一个矢量面要素图层和该矢量图层
一、引言（INTRODUCTION） 图像校正主要是指辐射校正和几何校正。辐射校正包括传感器的辐射校正、大气校正、照度校正遗迹条纹和斑点的判定和消除。几何校正就是校正成像过程中造成的各种几何畸变，包括几何粗校正和几何精校正。几何粗校正是针对造成畸变的原因进行的校正，我们得到的卫星遥感数据一般都是经过几何粗校正处理的。几何精校正是利用地面控制点进行的几何校正，它是用一种数学模型来接近描述遥感图像的几
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2023-12-15 15:10:39
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正射校正原因使用条件RPC正射校正流程化工具Classic中的正射校正工具自动采集控制点的RPC正射校正自定义RPC文件图像正射校正 正射校正原因在卫星影像和航空影像中会有一些误差，误差主要原因：比例尺变化 传感器的姿态/方位 传感器的系统误差（推帚扫描透视中心） 由于以上原因，影像中的像元的地理位置坐标与现实有所偏差。使用条件需要DEM文件，影像RPC信息（失去RPC信息需要Build RPC
版权声明：本教程涉及到的数据仅练习使用，禁止用于商业用途。目 录自动采集控制点的RPC正射校正1 概述2 详细操作步骤第一步：打开数据第二步：执行正射校正第三步：结果查看1 概述遥感影像的位置信息通常是我们所关心的问题。在一些应用中，影像是否具
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2024-02-05 00:25:41
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目录背景拼接步骤1.新建并保存项目2.添加照片3.对齐照片4.添加标记（Markers）5.添加地面控制点6.建立批处理任务7.使用批处理文件进行批处理8.导出DEM9.导出DOM背景本文介绍使用地面控制点（GCPs）拼接无人机RGB影像，生成DEM、DOM。数据获取情况：无人机：DJI M600 PRO相机：Sony A7RM2(40mm)，不具备GPS记录功能场景：农田旁向航向重叠率：≥75%
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2023-11-12 20:07:52
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工具：ContextCapture,Globe Mapper 方法/步骤： 1、新建项目，导入影像，提交空三运算 在ContextCapture中新建项目，添加相关影像或视频和其他相关资源，资源，提交空三运算。 2、 新建重建项目 空三运算完成后，新建重建项目，并进行如下设置 空间参考设置： 处理设
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2023-11-17 14:56:00
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正射影像拼接是遥感图像处理中常见的任务。使用Python实现正射影像的拼接，需要处理多个复杂的环节，包括数据备份、恢复流程、应急响应等等。本文将通过详细的步骤以及图表来阐述如何在Python环境下解决正射影像拼接的问题，并附上相关的备份策略、恢复方法、灾难应对、工具链整合以及日志分析等内容。
## 备份策略
为确保数据安全，我们需要制定合理的备份策略。以下是备份的思维导图，它展示了整个备份流程
在信息化快速发展的时代，正射影像的合成与处理技术显得尤为重要。具体到 Python 的应用，我们可以实现高效的正射影像合成选型，这一过程不仅涉及技术的发展，更与实际应用紧密相关。接下来，我将为大家详细解读如何解决“Python 正射影像合成选型”的问题。
## 背景定位
正射影像技术的演进已经历了多个阶段，从早期的传统摄影测量方法到如今的计算机视觉和深度学习辅助的图像处理方法，逐步实现了从手工
文章目录前言一、基本概念二、辐射校正三、辐射定标四、大气校正1.是否需要大气校正2.大气校正模型五、参考链接 前言完整的辐射校正包括遥感器校准、大气校正、太阳高度和地形校正。本文主要介绍辐射校正基本概念及区分辐射校正、辐射定标、大气校正。一、基本概念DN（Digital Number）值：像元亮度值，记录地物灰度值，即传感器得到的数字测量值。无单位（非物理量），整数。其大小与传感器的辐射分辨率、
想知道什么是正射影像，必须先知道什么是正射投影。 正射投影 点P在空间R上的正射投影是一个R上的点Q，其中线段PQ垂直于R，或说PQ正交于R。 集合P在空间R上的正射投影是一个R上的集合Q
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2016-05-28 15:17:00
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、 部插件，比如统计线段总长度的插件，此处以zz.lsp为例说明。通常我们使用的时候，一般是这样的流程：工具—加载应用程序—找到应用程序—加载—确定。这种方法的缺点是，每次打开软件，用的时候都需要加载一次。那么有两种方法可以让软件打开的时候自动加载，直接输入插件名称，直接调用即可。一种是启动组方法，还有一种比启动组更直接好用，你一定不知道！第一种方法：将插件加入启动组。步骤：工具——加载应用程序
1. 数字正射影像图的概念数字正射影像图(Digital Orthophoto Map，简称DOM)：是对航空(或航天)像片进行数字微分纠正和镶嵌，按一定图幅范围裁剪生成的数字正射影像集。它是同时具有地图几何精度和影像特征的图像。DOM具有精度高、信息丰富、直观逼真、获取快捷等优点，可作为地图分析背景控制信息，也可从中提取自然资源和社会经济发展的历史信息或最新信息,为防治灾害和公共设施建设规划等应
文章中涉及的是5.X版本里面的正射校正方法，这里我采用ENVI classic部分进行同样效果的操作，方便5.X以下版本的参考，方法中有不正确的部分请及时联系我纠正。（一）打开和关联DEM 打开完成了第一步的SPOT4（即有了RPC info的）影像，同时打开DEM数据。 在SPOT4.tif右键EDIT HEADER，在这里选择edit attributes->associate DE
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2024-07-26 16:26:12
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文章目录前言一、原理及方法几何精纠正地面控制点（GCP）的选取方法正射影像纠正多项式模型图像重采样双线性内插法数据源及研究区概况二、操作步骤三、结果分析常见问题与解决方法总结 前言本文旨在：深入理解影像几何精纠正的原理；学会使用国产高分一号影像几何精纠正的方法与步骤。一、原理及方法几何精纠正几何精纠正又称为几何配准（registration），是指把不同传感器获取的具有几何精度的图像、地图或数据
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2024-06-16 11:01:18
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使用Python进行正射影像合成的过程可以分为多个部分，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展。接下来，我们将一一进行详细介绍。
### 环境准备
在开始之前，首先需要确保我们的开发环境兼容所需的技术栈。我们将使用Python和一些相关的库来完成正射影像合成。以下是环境准备的细节。
#### 技术栈兼容性
| 技术栈 | 版本 | 兼容性
随着小型无人机在测绘中的应用成果不断被认可，也随着小型无人机的航程以及可挂载设备的分辨率不断提高，越来越多的大面积正射影像成图的项目需要航测队伍去完成。 在我们的认识中，谈到集群，可能就会说到我们熟知的 Bentley 的 ContextCaptur
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2024-07-25 10:42:41
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一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多，主要包含两大类：一类是严格的几何纠正模型，另一类是近似几何纠正模型。当遥感影像的成像模型和有关参数已知时，可以根据严格的成像模型来校正图像，这种方法属于严格几何纠正，最具代表的是共线方程法。当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时，可以用假
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2022-03-22 14:50:06
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1.功能概述正射校正是对图像空间和几何畸变进行校正生成多中心投影平面正射图像的处理过程。它除了能纠正一般系统因素产生的几何畸变外，还可以消除地形引起的几何畸变。
从实现过程看，是指采用星历参数、适当数量的控制点及DEM，通过严格物理模型或有理多项式模型，对原始图像进行几何校正以消除相机外方位元素和地形起伏引起的变形。
正射校正前 正射校正后
