遥感影像分类之后需要进行分类精度评价，精度评价方法中最常见的就是混淆矩阵和kappa系数。现把指标列举如下: 混淆矩阵（confusion matrix） 误差矩阵（error matrix）又称混淆矩阵（confusion matrix），是一个用于表示分为某一类别的像元个数与地面检验为该类别数的比较阵列。通常，阵列中的列代表参考数据，行代表由遥感数据分类得到的类别数据。有像元数和百分比表示两
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2024-01-04 17:59:45
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遥感数据集制作ArcGis+Python一、选择裁剪合适的影像区域二、创建标签shp文件，目视解译勾画标签区域三、标签shp修改属性并转换为tif文件四、使用python滑动裁剪图像及标签五、数据增强六、训练集（图像，标签）和验证集（图像，标签） 制作遥感数据集首先要有遥感影像数据。影像数据种类、来源很多，这里以GF-2的影像数据为例，制作用于 语义分割的数据集。直接获取的遥感影像需要进行预处
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2023-10-01 10:08:46
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遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景 文章目录遥感图像语义分割——影像拼接和去除背景1.影像拼接2.去除背景 之前的两篇文章收到不少朋友的私信，前面文章写的是使用模型训练前的工作，这篇文章介绍一下分割后处理的工作。1.影像拼接 影像拼接指的是当我们需要生成一个产品，如何将一张张的识别结果拼接（如果有需要的话可能还涉及遥感图像的拼接）。这里介绍在python中如何完成影像拼接的工作。直接上代码：#
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2023-09-30 19:42:29
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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，代表在某些空间频率位置最为突出。一般可以用带通或者槽形滤波的方法来消除。
# Python 遥感图像分类入门指南
遥感图像分类是一个重要的任务，在许多领域都有应用，包括环境监测、城市规划、农业管理等。本文将引导您了解如何使用 Python 进行遥感图像分类。我们将通过以下几个步骤来实现这一目标。
## 流程概述
下表展示了遥感图像分类的基本流程：
| 步骤 | 内容 |
|------|--
按传感器的工作方式分为被动遥感和主动遥感。成像遥感：传感器接收的目标电磁辐射信号可转化为数字或模拟图像。摄像成像类型分为三种：摄像成像（光学/电成像）、扫描成像（光电成像）、微波成像（雷达成像）。非成像遥感：传感器接收的目标电磁信号输出或记录在磁带上而不产生图像。传感器的分辨率：传感器区分自然特征相似或光谱特征相似的相邻地物能力。分为：辐射分辨率、空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率。辐射分辨率：传
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2023-10-12 10:07:20
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# Python 遥感图像分类入门
随着遥感技术的不断发展，遥感图像分类在环境监测、城市规划、农业管理等领域展现出重要的应用价值。利用 Python 进行图像分类，不仅能够加快分析速度，还能借助多种库提供的强大功能，轻松实现自动化处理。本文将简单介绍遥感图像分类的基本原理，并通过代码示例展示如何使用 Python 进行图像分类。
## 遥感图像分类简介
遥感图像分类的目的是将图像中的每个像素
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘
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2024-03-06 00:04:05
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实验六、遥感图像分类一、实验目的熟悉遥感影像监督分类和非监督分类的主要方法熟练ENVI分类处理流程和主要步骤掌握ENVI ROI工具和面向对象分类工具二、实验基本要求认真阅读和掌握本实验的程序。上机操作本模块的运行和应用。保存与记录实验结果，并进行分析总结。实验报告中要求有清晰的步骤及相应结果（图或表等）。三、实验时间和地点地点：时间：四、实验条件硬件：PC电脑（Windows 7操作系统）软件：
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2023-12-26 15:52:58
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前言 在写波段配准相关代码时经常需要用到tif影像的波段合成和分解，虽然可以用ENVI才处理，但是每次都要打开再设置一些参数有些麻烦，所以本着“独立自主、自力更生”的原则就写了些脚本来处理这个需求。又写了个批量裁剪影像的脚本。这里简单总结归纳一下。1.波段合并# coding=utf-8
import sys
import cv2
import functions as fun
import o
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2023-08-20 21:46:48
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目录第一章 高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想4)、传统遥感图像分类中存在的问题3、高分辨率遥感图像分类理解1)、载荷特色2)、分类的难点 3)、
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2024-08-08 17:08:20
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刚开始接触深度学习就是看的这个算法，想想当时连python语言都不会，虽然今天依旧咸鱼一条，但是也能用上网络做一点事情了，源码是北京邮电大学的道路识别比赛，采用的torch框架，也算是比较流行框架，网络结构还是端到端的下采样用resnet34，代码讲解想了解的可以看源码，本文主要介绍如何用自己的数据训练，以及训练自己数据中遇到的一些问题。torch中自带训练好的模型，调用也很简单，获取
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2024-04-04 19:14:28
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目录前言课题背景和意义实现技术思路一、遥感图像分类基础二、常用遥感图像分类方法三、集成学习分类技术四、半监督学习分类五、主动学习六、半监督与主动学习集成七、多视图学习实现效果图样例最后前言 ?大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,
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2024-09-01 17:42:21
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主要功能批量读取文件，借助GDAL以及numpy分块遥感数据——固定行列像元数量环境配置主要版本如下：python 3.9.7gdal &n
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2024-02-27 10:30:12
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本文介绍基于Python中whitebox模块，对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。 在Python中ArcPy实现对大量长时间序列栅格遥感影像批量逐像元求取像素平均值（）中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块实现多时相遥感影像数据的平均值求取方法。但是这一方法具有一个问题，即对于任意一个像元，只要该像元在任意一个时相的图像中是无效值（即
# 遥感图像分类入门指南
遥感图像分类是在遥感图像中识别和分类不同地物的一项任务。对于初学者来说，学习如何使用Python进行遥感图像分类可以帮助你掌握数据处理和机器学习的基本概念。本文将引导你完成这一过程，并提供相应的Python代码。
## 流程概述
以下是遥感图像分类的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --
遥感图像通过亮度值或像元值的高低差异(反映地物的光谱信息)及空间变化(反映地物的空间信息)来表示不同地物的差异，这是区分不同图像地物的物理基础。遥感图像分类就是利用计算机通过对遥感图像中各类地物的光谱信息和空间信息进行分析，选择特征，将图像中每个像元按照某种规则或算法划分为不同的类别，然后获得遥感图像中与实际地物的对应信息，从而实现遥感图像的分类。图像分类可包括基于像素分类和基于对象分类。基于像素
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2023-11-02 11:28:05
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遥感影像地物分类是指根据影像中的地物的光谱、纹理、形状等特征，对地物目标进行识别的过程。遥感影像地物分类过程主要有两个部分组成，一是遥感影像的特征提取，二是选择合适的分类器进行地物分类。特征参数的提取是遥感影像地物分类中非常关键的一步，对遥感影像的信息进行抽象，可以得到一组描述遥感影像的特征向量，早期的传统遥感影像分类方法一般是基于像素值来进行的，忽略了遥感影像其他重要的特征，它很难适应较高层次的
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2023-12-12 11:46:23
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本文介绍在ArcMap软件中，基于最大似然法实现栅格遥感影像监督分类的方法。 在文章ENVI实现最小距离法、最大似然法、支持向量机遥感图像监督分类与分类后处理操作（）中，我们介绍了基于ENVI软件实现遥感影像监督分类的具体操作方法；本文则介绍基于ArcMap软件实现同样的遥感影像监督分类的方法。 首先，在ArcMap软件上方菜单栏中，我们选择“Customize”→“Toolbars”→“
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2024-08-22 20:28:10
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第一步：选择数据 在 Toolbox 里打开 Feature Extraction/Example Based Feature Extraction Workflow， 选择数据data2015。第二步：影像分割 通过分割获取影像中的对象，在面板中设置相关参数即可执行分割，得到分割结 果。可以勾选面板中的 preview 选项，这样可以在原影像上观察到采用设置参数 的分割效果，根据预览的结果调节参
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2023-11-30 00:29:55
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