效果由于之前训练采用的数据集是从城市中采样，因此造成模型对乡村地区的识别效果特别差，因此由手工制作了十几张乡村地区的数据集，其中标注了两个类别，分别为水域、林地。然后用这个数据集去训练模型。 以下是在新训练的模型上两个采样区域的识别效果：城市：乡村合成由于识别是针对多个类别的，因此需要将之前训练的模型和当前模型识别出来的图像进行合成，最终实现对水域、建筑物、道路、林地的识别。 WF : 表示能够识
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
539阅读
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
183阅读
首先进行opencv安装，先安装Anaconda3，配置好环境，在Anaconda3的python3中安装opencv-python。1、选择遥感影像，本例中选择的遥感影像为南京市玄武湖，影像如下： （实际应用中湖泊数据可能不会这么分明，需要更近一步研究）2、导入cv2和numpy，读取影像import cv2
import numpy
image = cv2.imread("xwh.jpg")3
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2023-08-21 22:55:23
305阅读
## Python常用遥感库
### 引言
遥感技术是一种通过感知地物反射、辐射和散射的电磁波来获取地球表面信息的技术。在这个信息爆炸的时代，遥感技术的应用越来越广泛，特别是在环境监测、农业、城市规划等领域。为了更好地处理和分析遥感数据，使用Python编程语言可以大大简化数据处理的过程。本文将介绍几个常用的Python遥感库，并提供相应的代码示例。
### 1. Rasterio
[Ra
原创
2023-11-11 04:27:05
145阅读
介绍 目前估计有906 颗地球观测卫星在轨运行，每天为科学和工业提供数 TB 的数据。这些卫星与雷达和光学传感器一起运行，覆盖不同的光谱范围，具有不同的光谱、空间和时间分辨率。由于广泛的地理空间数据，有可能在许多工业和政府机构中找到遥感方法的新应用。著名的卫星系统和程序包括 ESA 的 Sentinel-1（雷达）和 Sentinel-2（光学）、NASA 的 Landsat
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2024-06-17 13:57:23
92阅读
常用的遥感数据处理python库及环境搭建一、GDAL1.介绍2.栅格数据组织3.地理仿射变换4.python库环境搭建二、Opencv1.介绍2.Opencv提供的功能3.Opencv包含的模块4.Pyhton库环境搭建 一、GDAL1.介绍Geospatial Data Abstraction Library （GDAL）是使用C/C++语言编写的用于读写空间数据的一套跨平台开源库。现有的大
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2023-09-14 16:49:43
167阅读
# Python遥感图像处理库实现流程
## 介绍
在这篇文章中，我将教你如何实现一个Python遥感图像处理库。这个库将帮助你处理遥感图像数据，包括读取、处理和保存遥感图像。我将按照以下步骤来进行讲解。
## 实现步骤
|步骤|操作|
|---|---|
|1|安装所需的Python库|
|2|读取遥感图像|
|3|处理遥感图像|
|4|保存处理后的遥感图像|
下面我将详细介绍每个步骤
原创
2023-11-12 04:31:45
215阅读
图像预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的流程在各个行业、不同数据中有点差异，而且注重点也各有不同。本小节包括以下内容：数据预处理一般流程介绍数据预处理的主要步骤介绍1、数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何校正（地理定位、几何精校正、图像配准、正射校正等）、图像融合、图像镶嵌、图像裁剪、去云及阴影处理和大气校正等几个
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2023-08-02 20:57:48
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Python遥感开发之数据趋势分析Sen+mk1 方法介绍1.1 Theil-Sen Median方法1.2 Mann-Kendall方法2 Python实现Sen+mk3 最终结果3.1 对slope.tif以及z.tif进行重分类3.2 对分类结果相乘3.3 最终结果Python代码实现 前言：主要使用Python完成遥感时间序列数据趋势分析Sen+mk，得到slope、trend、p、s
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2024-08-23 16:45:11
62阅读
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
25阅读
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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1.产品概述 PIE-Basic是一款高度自动化、简单易用的遥感工程化应用软件，主要面向国内外主流的多源遥感影像数据提供遥感图像基础处理、辅助解译、信息提取及专题制图功能。平台采用多核并行计算技术，大幅提高了软件运行效率，能更好的适应大数据量的处理需要；采用组件化设计，可根据用户具体需求对软件进行灵活定制，具有高度的灵活性和可扩展性，能更好的适应用户的实际需求和业务流程。已广泛应用于气
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2023-09-06 15:42:18
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基于创新的ENVI企业级服务器平台ENVI Services Engine可以构建在线的遥感图像处理和分析平台。可以利用一个Web浏览器完成专业的遥感影像处理。（1）如下图为一个在线的遥感图像处理和分析系统的Web客户端，使用一个账号登陆。图：使用一个账户登录（2）选择高分一号PMS影像类型和数据目录。图：设置处理参数（3）单击提交按钮，服务器开始处理。客户端可以随时监控处
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2023-08-01 23:51:10
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Python语言——数据类型引言：Python的灵活性和可扩展性使得它成为GIS数据处理的理想工具，通过使用Python的库和模块，可以进行各种地理空间分析，如缓冲区分析、叠加分析、网络分析等；Python在GIS中还可以用于地图的绘制和可视化，通过使用Python的库和模块，如Matplotlib和Basemap等，可以将地理数据转换为可视化的地图，并进行各种样式和符号的设置。本文及之后文章将基
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2024-07-24 21:00:37
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随着科技的进步，遥感影像包含的信息越来越多，存储空间也变得很大，这就导致我们在处理影像时软件会非常的卡。同时目前很火的深度学习也需要对影像分割后制作样本集，所以今天给大家分享下如何使用Python的GDAL库对遥感影像进行分幅裁剪！原创作者：RS迷途小书童一、导入需要的三方库 tkinte
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2024-08-06 20:33:16
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# 遥感影像处理的Python库
遥感影像处理是现代地理信息科学的一部分，涉及从远处以非接触方式获取关于物体和环境的图像，并进行分析和处理。随着遥感技术的进步，使用Python进行遥感影像处理越来越流行。Python以其易用性和强大的库支持，成为遥感数据分析的重要工具。本文将介绍几个常用的遥感影像处理的Python库，并提供代码示例，帮助读者理解如何利用这些库进行遥感影像数据的处理和分析。
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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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