（1） 前言遥感影像的提取和分析在地理信息系统、环境监测、农业、城市规划等领域具有重要的应用价值。按掩膜提取遥感影像是一种常用的方法，它可以通过定义掩膜来选择感兴趣的区域，并排除其他干扰因素。按掩膜提取遥感影像的方法可以分为两个主要步骤：掩膜定义和影像提取。掩膜定义 是指根据研究目的和需求，确定感兴趣的区域，并将其转化为掩膜图层。常用的掩膜定义方法包括手动绘制、阈值分割、形态学操作等。影像提取 是
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2024-06-26 20:30:47
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@遥感、遥感技术、遥感卫星、卫星遥感、卫星遥感技术遥感遥感（remote sensing，简称RS）是指非接触的，远距离的探测技术。一般指运用传感器/遥感器对物体的电磁波的辐射、反射特性的探测。遥感是通过遥感器这类对电磁波敏感的仪器，在远离目标和非接触目标物体条件下探测目标地物。广义定义：遥远的感知，泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波等的探测。侠义定义：应用探测仪器，不与探测目
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2023-10-14 21:51:52
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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
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2023-11-04 22:12:29
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遥感影像镶嵌及实现(二)——有效区域获取遥感影像有效区域获取方法 首先，需要知道影像无效区域的值，double GDALRasterBand::GetNoDataValue ( int * pbSuccess = nullptr ) 。对于无法获取的情况，一般认为（自己遇到的情况）DOM所有波段无效值为0；DSM无效值为-9999.0000；某海洋卫星的无效值为-32767.00000。
TensorFlow 是一个用于 Google 创建和发布的快速数值计算的 Python 库。它是一个基础库，可用于直接创建深度学习模型，或使用包装库来简化在 TensorFlow 之上构建的过程。在这篇文章中，您将发现用于深度学习的 TensorFlow 库。让我们开始吧。什么是 TensorFlow？TensorFlow 是一个用于快速数值计算的开源库。它由 Google 创建并维护，并在 A
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2023-12-16 16:07:30
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tensorflow和python的关系Tensorflow和Python有什么关系？Tensorflow是Python的机器学习库，Python的库有很多，如Tensorflow、NumPy、Httpie、Django、Flask、Ansible。我们知道章鱼有很多手，如果把Python比作是章鱼的话，那Tensorflow就是章鱼的一只手。tensorflow与pytorch的区别1.实现方式
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2023-06-27 22:08:29
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甚至我在理解CPython，JPython，IronPython，PyPy之间的区别时也遇到了相同的问题。因此，在开始解释之前，我愿意清除三件事：Python：这是一门语言，它仅说明/描述如何向解释器（接受您的python代码的程序）传达/表达自己。实施：这完全与解释器的编写方式有关，特别是有关哪种语言以及最终使用的语言。字节码：它是由程序（通常称为虚拟机）而不是"真实”计算机（即硬件处理器）处理
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2023-10-01 08:45:28
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OpenCVOpenCV由Gary Bradsky于1999年在英特尔创立，第一版于2000年问世。Vadim Pisarevsky加入Gary Bradsky，一起管理英特尔的俄罗斯软件OpenCV团队。2005年，OpenCV用于Stanley，该车赢得了2005年DARPA挑战赛的冠军。后来，在Willow Garage的支持下，它的积极发展得以继续，由Gary Bradsky和Vadim
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2023-09-05 17:22:48
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与自然影像稍有不同，遥感影像一般有多个波段(波段数大于4)，数据格式多为tiff，比如国产高分一号/二号遥感影像，多光谱影像有4个波段，分别为蓝(1)、绿(2)、红(3)以及近红外(4)波段，真彩色是321显示，假彩色是432显示。利用遥感或GIS处理软件，如ENVI、ERDAS、ArcGIS等，可以很方便快捷地实现对图像进行读取、处理等操作。然而，很多时候我们需要对大量的图像数据进行批量处理操作
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2023-07-28 16:30:11
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近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。 &nbs
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2024-05-22 15:15:43
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近年来遥感技术得到了突飞猛进的发展，航天、航空、临近空间等多遥感平台不断增加，数据的空间、时间、光谱分辨率不断提高，数据量猛增，遥感数据已经越来越具有大数据特征。遥感大数据的出现为相关研究提供了前所未有的机遇，同时如何处理好这些数据也提出了巨大的挑战。传统的工作站和服务器已经无法胜任大区域、多尺度海量遥感数据处理的需要。Google Earth Engine是谷歌公司提供的全球尺度地球科学数据（尤
遥感作为一种高效能的数据采集手段，其应用不仅局限于资源清査和环境监测，同时还研究遥感信息的综合开发和利用，形成从数据采集、信息处理、直到分析和决策应用的综合的信息工程。显然，要做到这一点，只有实现遥感技术与地理信息系统的结合，即把遥感作为地理信息系统的信息资源和数据更新手段，把地理信息系统作为支持遥感信息的综合开发和提供遥感应用的环境。因此，相应地有两条发展途径。1.地理信息系统作为遥感技术系统的
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2024-02-20 07:34:33
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卷积滤波卷积（Convolutions）滤波是通过消除特定的空间频率来使图像增强，根据增强类型（低频、中频和高频）不同可分为低通滤波、带通滤波和高通滤波。此外还可以增强图像某些方向特征的方向滤波等。它们的核心部分是卷积核。ENVI提供很多卷积核，包括高通滤波（High Pass）、低通滤波（Low Pass）、拉普拉斯算子（Laplacian）、方向滤波（Directional）、高斯高通滤波（G
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2024-03-08 18:14:45
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遥感影像中的知识点1 安装环境1.1 ubuntu py3 GDAL环境1.2 win10 py3 GDAL环境1.3 win10 ArcGIS环境1.4 将mask写入shp1.5 TIFF的切割2 提取道路3 提取水面Acknowledge 1 安装环境有幸遇到一个机会，接触到遥感影像，将其中遇到的所有问题记录一下。1.1 ubuntu py3 GDAL环境安装GDAL库apt-get in
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2023-12-05 15:54:16
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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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基于Python的遥感可视化
写在前面首先本文原作者为：Mohit Kaushik最近在做一些基础遥感分析，需要对处理后影像可视化，课本上的方法很原始，带着你造一遍轮子，从地理坐标到转到像素坐标……，本着偷懒的原则，有意中发现这篇遥感可视化文章。使用Python读取图像非常简单，因为针对不同的图像格式，它提供了简便的第三方库，用来读取、可视化、编辑等，例如Matplotlib、Ope
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2023-07-03 17:04:15
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定性遥感类似于看图识物，通过将遥感影像当做特殊的“图片”，通过诸如计算机的图像识别、分类的方法去进行分析和处理得到我们所需要的Knowledge。比如简单的土地利用分类、面向对象的分割与分类或者监测变化等，仅仅是定性的划分。定量遥感李传荣老师的定义：向社会和公众提供有用信息的技术。要精准描述构成地物状态特征的物理化学要素，以及导致地物目标变化的物理化学动力驱动机制。遥感目前的根本在于电磁波。要做的
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2024-01-16 06:02:19
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一、TensorFlowTensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow 最初由Goog
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2023-08-08 13:40:45
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爬虫一般是指网络资源的抓取，因为python的脚本特性，易于配置，对字符的处理也非常灵活，加上python有丰富的网络抓取模块，所以两者经常联系在一起。python为什么叫爬虫爬虫，即网络爬虫，大家可以理解为在网络上爬行的一只蜘蛛，互联网就比作一张大网，而爬虫便是在这张网上爬来爬去的蜘蛛，如果它遇到自己的猎物(所需要的资源)，那么它就会将其抓取下来。比如它在抓取一个网页，在这个网中他发现了一条道路
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2023-09-14 10:03:12
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1.功能概述1.1 图像分类功能概述
在遥感技术的应用中，对资源分布、自然灾害、区域环境等的监测和分析依附于遥感图像分类。而遥感图像分类是进行图像信息提取的有效手段。随着遥感技术的的不断改进，各领域对遥感图像分类方法的要求越来越高，主要表现在以下几个方面：
分类结果的精确性：各领域对分类结果的精度要求越来越高。
分类速度的时效性：随着近年来遥感数据的快速增长，项目中往往需要进行海量遥感数据的快速处
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2023-12-24 07:36:12
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