雷达的波段
雷达波段(radar frequency band)是指雷达发射电波的频率范围。其度量单位是赫兹(Hz)或周/秒(C／S)。大多数雷达工作在超短波及微波波段，其频率范围在30－300000兆赫，相应波长为10米至1毫米，包括甚高频(VHF)、特高频(UHF)、超高频(SHF)、极高频(EHF)4个波段。第二次世界大战期间，为了保密，用大写英文字母
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2023-11-11 23:09:09
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## Python选择波段的实现流程
### 1. 确定波段范围
在实现"Python选择波段"之前，首先需要明确波段的范围。通常来说，波段可以用一个起始值和一个结束值来表示。
### 2. 获取输入图像
选择合适的输入图像作为处理对象。可以使用Python的OpenCV库来读取图像。以下是读取图像的代码示例：
```python
import cv2
image = cv2.imread
原创
2023-09-05 03:58:04
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# Python波段合成实现指南
## 简介
本文将指导你如何使用Python实现波段合成（Band Synthesis）。波段合成是将多个单波段图像合成为多波段图像的过程，常用于遥感图像处理和计算机视觉领域。在本教程中，我将向你展示如何利用Python的图像处理库和波段合成算法，将多个单波段图像合成为一张多波段图像。
## 波段合成流程
以下是实现波段合成的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-28 11:53:36
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# 查看多波段影像的单波段 Python 实现
在这篇文章中，我将教你如何使用 Python 查看多波段影像的其中一个波段。多波段影像通常来自遥感数据，这些数据用于分析环境、氣象、農業等多个领域。我们将用一个简单的示例来解释整个流程和实现步骤，帮助你更好地理解。
### 流程概述
以下是查看多波段影像单波段的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
1.功能概述PIE-Basic软件的波段合成功能主要用于将多幅图像合并为一个新的多波段图像(即波段的叠加，构建一个新的多波段的图像文件)。
遥感数据处理中，我们获取到的影像数据有时是按照波段分开的，而不是说是一个整体的文件，给后续处理带来很多不便，不能用真彩色、假彩色等展示遥感影像数据，处理时也需要同时加载多个影像或者多次裁剪处理，很麻烦。因此需进行多波段合成，使多个波段合为一个文件。
&nbs
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2023-07-02 19:19:27
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前面写了用GDAL读取数据集和波段信息，使用GDAL最重要的就是读取图像的波段数据，因为对图像的处理就是对数据(也可以说是像素点)的处理。这里讨论下gdal读取波段数据。参考文章：http://www.gdal.org/gdal_tutorial.html这里有个中文翻译版，翻译的还是可以的：http://opencv-extension-library.googlecode.com/svn/do
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2023-12-23 07:36:43
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# Python多波段合成
## 简介
多波段合成是遥感图像处理中常用的技术之一，它将不同波段的遥感图像通过一定的算法合成为一幅综合信息更丰富的图像。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的图像处理库和工具，使得多波段合成变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用Python进行多波段合成，并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[加载多波段图像数据
原创
2023-11-30 14:49:59
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# Python提取图像波段的实现流程
## 1. 引言
在图像处理和计算机视觉领域，波段（band）是指图像中的一组相似的像素值。在多光谱或高光谱图像中，每个波段代表了不同的光谱信息。Python提供了丰富的库和工具来进行图像处理和分析，我们可以利用这些工具来提取图像的波段信息。
## 2. 整体流程
为了帮助你更好地理解如何提取图像波段，我整理了以下流程图：
```mermaid
flo
原创
2023-10-04 09:53:09
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# Python CV 波段运算
## 1. 引言
在计算机视觉领域中，波段运算是一种常见的图像处理方法。通过对图像的不同波段进行操作和组合，可以提取出图像中的不同特征和信息。Python 是一种功能强大的编程语言，具有丰富的图像处理库和工具包，因此在 Python 中进行波段运算非常方便和高效。
本文将介绍如何使用 Python 进行波段运算，并给出一些实际的代码示例。
## 2. 波段
原创
2024-02-01 05:55:51
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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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本文是根据 魏芳洁 所著的 “高光谱图像波段选择方法的研究”一文而写，基本细节皆引自此文。高光谱主要问题是波段数多，数据量大，给高光谱图像的分类、识别带来了很大困难。信息冗余度高，数据存储所需空间大，处理时间长，由于高光谱图像波段数多，容易出现维数灾难现象，即分类精度下降，因此，减少数据量、节省资源的降维处理非常有必要，特征提取和波段选择是高光谱图像的两种主要降维方法。利用特征提取进行降维，算法复
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2024-01-13 21:11:29
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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
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2024-03-13 11:48:57
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# 波段配准与Python实用指南
在遥感图像处理和计算机视觉领域，波段配准是一个至关重要的步骤。为了对同一场景的不同波段图像进行有效的分析和比较，需要将这些图像对齐。波段配准的目的是确保同一物体在不同图像中的对应像素准确匹配。本文将详细介绍波段配准的基本概念，并通过Python代码示例引导你实现这一过程。
## 波段配准的基本概念
波段配准通常应用于多光谱图像、超光谱图像以及多时相图像等。
原创
2024-09-04 06:35:41
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在雷达行业中，以雷达工作频率划分为若干的波段，由低到高的顺序是：高频（HF）、甚高频（VHF）、超高频（UHF）、L波段、S波段、C波段、X波段、Ku波段、K波段和Ka波段。P波段：由于最早的雷达使用的是米波，这一波段被称为P波段（P为Previous的缩写，即英语“以往”的字头）。 L波段：最早用于搜索雷达的电磁波波长为23cm，这一波段被定义为L波段（英语Long的字头），后来这一波段的中心波
# Python 波段计算与数据处理：如何使用 `where`
在数据科学和信号处理领域，波段（Band）计算是分析信号特征的重要手段。Python 是一个强大的编程语言，拥有丰富的库和工具，可以帮助我们轻松实现波段计算。本文将介绍如何使用 Python 的 NumPy 库进行波段计算，并通过 `where` 函数来进行条件选择。
## 什么是波段计算？
波段计算通常涉及对数据进行分段分析，
原创
2024-09-25 08:21:19
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# Python叠加影像波段
在地理信息系统（GIS）和遥感领域，处理和分析多光谱影像是一项重要的任务。影像波段的叠加是一种常见的处理方法，可以将多个波段的信息合并为一幅影像。Python是一种功能强大的编程语言，提供了丰富的库和工具来处理和分析影像数据。本文将介绍如何使用Python叠加影像波段，并提供相应的代码示例。
## 影像波段的概念
在遥感影像中，每个像素通常由多个波段的数值组成。
原创
2023-12-10 11:19:38
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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
我：我已经学会了基本的python，接下来可以学什么鸭？惨绿青年：接下来可以学习制作python爬虫了，但还是需要学习相关的知识。我：什么知识鸭？惨绿青年：网页的相关知识。我们看到的网页一般是html+css+javascript编写出来的文件，然后浏览器解析该文件再展示出来给我们看。python爬虫的原理就是获取网页的代码，然后通过各种方式从其中提取出数据。我：数据是怎么提取的鸭？
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2023-12-25 22:31:45
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还没有理解波段的意思及计算机处理、记录图像的方式，本质上讲，波段其实就是电磁波谱中从某一波长到另一波长之间的范围（如果你理解photoshop中的通道的话，这两个是及其相似的概念），而单波段图像的每一个像素点记录的是单一波段电磁波的辐亮度，这里的一个像素点只有一个辐亮度值，在计算机上反映出来的就是黑白图像。
其实你也可以用红色来表示，只是相对麻烦点而已，不利于大量数据的快速处理，同时，
1.算法功能简介 单波段阈值法是通过选择某单一波段为判识参数，这一波段往往是水体特征最明显而其它地物相对不太突出的波段（如近红外波段和中红外波段），然后再划定阈值来确定水体信息。该方法主要是利用水体在近红外和中红外波段的强吸收特性，以及植被和土壤在这两个波段较高的反射特性。 对于GF1、环境星、资源3、资源1-02C，可选近红外波段T4(第四波段)公式为T4<α(阈值);对于TM影像，选
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2024-01-18 22:59:21
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