文章目录问题分析ArcPy暴力剔除边缘的像元值代码将Py脚本制定成自定义工具结果找出边界后掩膜 问题去除遥感影像黑边数据：分析【方法一】将边界进行矢量化，然后用掩膜提取 缺点：遥感影像边缘是锯齿形，矢量化边界精度不高【方法二】边界像元值为0，将0值重分类为NoData 缺点：将内部像元值为0的像素也归为了NoData，会出现空洞 发现ArcGIS中有类似功能的工具：ArcToolbox
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2024-07-17 19:54:30
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遥感影像去黑边：
方法一：copy raster
Input Raster：输入需要去黑边的影像；
Output RasterDataset：设置去黑边后影像的位置；
IgnoreBackground Value：设置要忽略的像元值，这里将像元值为0的抹掉。
如果你的研究数据中也有0，也就是说部分0值像元为有效
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2024-07-09 14:13:35
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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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ENVI是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL(Interactive Data Language)开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。它是快速、便捷、准确地从影像中提取信息的首屈一指的软件解决方案。今天，众多的影像分析师和科学家选择ENVI来从遥感影像中提取信息。ENVI已经广泛应用于科研、环境保护、气象、石油矿产勘探、农业、林业、医学、国防&安全、地球科学、公用设施管理、遥感工
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2023-10-30 21:54:07
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# Python处理遥感图像指南
遥感图像处理是一项重要的技术，在环境监测、城市规划、农业管理等领域有着广泛的应用。作为一名初学者，你可能会感到无从下手，不用担心，本文将详细介绍如何使用Python进行遥感图像处理。我们将分步骤来进行，并附上相关的代码，以帮助你逐步深入理解。
## 流程概述
在处理遥感图像时，你通常需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 | 工具 |
|------|
ENVI 5.3保姆级安装教程（附带安装包获取方式）ENVI（The Environment for Visualizing Images）是由遥感领域的科学家采用交互式数据语言IDL（Interactive Data Language）开发的一套功能强大的遥感图像处理软件。我们在进行遥感图像处理时，大部分操作都可以借助ENVI这个软件平台来进行，今天给大家分享ENVI 5.3的保姆级安装教程（软
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2024-01-20 22:55:07
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遥感图像处理实验报告一、 遥感图像分类和动态监测实验报告1.实习目的 对福州市主城区 对福州市主城区 对福州市主城区 2014 、2018 年Landsat8 andsat8 andsat8-OLI OLI的遥感图像进行土地利用 的遥感图像进行土地利用 的遥感图像进行土地利用 的遥感图像进行土地利用 的遥感图像进行土地利用 的遥感图像进行土地利用 分类 ，对分类结果进行修正和精度评价，并对各类土地
本文记录了使用GDAL库读取遥感数据的代码，封装成了函数方便读写，只需要输入影像文件路径即可。并记录了使用numpy的计算过程的示例代码。 文章目录一、环境配置二、函数详解三、读影像四、写影像五、应用示例 一、环境配置import os
import numpy as np
from osgeo import gdal二、函数详解1，GetGeoTransform()GetGeoTransform
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2023-08-09 19:07:07
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前言如果将图像直接输入到深度学习网络中，会导致内存溢出，因此需要将图像裁剪成图像块输入到网络中。裁剪方法包括规则格网裁剪和滑动窗口裁剪以及随机裁剪。 规则格网裁剪 滑动窗口裁剪 随机裁剪 正文规则格网裁剪属于重复率为0的滑动窗口裁剪，滑动窗口裁剪代码为： import os
import gdal
import num
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2023-08-24 16:32:27
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前言MODIS 是一种卫星遥感仪器，每天以 250-500 米的分辨率在全球范围内收集数据。 了解如何在 Python 中导入、清理和绘制 MODIS 数据。1、MODIS 影像简介中分辨率成像光谱仪 (MODIS) 是一种基于卫星的仪器，可连续收集地球表面的数据。 目前，MODIS 拥有公开可用遥感数据的最佳时间分辨率，每 24 小时覆盖整个地球。MODIS 收集 36 个光谱波段的数据； 但是
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2024-04-02 10:10:45
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当我们在ArcGIS中打开一景遥感影像时，是不是总是在我们的研究区周围出现我们并不希望看见的黑边，这种黑边在我们做图像分析或排版出图时总是个累赘，今天就教给大家在ArcGIS中轻松去除黑边。 影像产生黑边的原因无外乎在设置无效值时，将无效值设成了0，而影像在导入软件进行渲染时，并没有进行黑边的预处理，导致展示时有黑边出现。
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2023-12-15 11:45:11
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目录一：模拟计算图像直方图和累计直方图二：计算图像的均值、标准差、相关系数和协方差三：利用模板进行卷积运算四：获取彩色图像的直方图五：图像直方图均衡化 一：模拟计算图像直方图和累计直方图① 调用的python工具包： ② 利用生成随机数的函数生成一个256*256的二位数组模拟图像的灰度值的排列： ③ 遍历影像中的每一个像元的像元值，将其存为一个一维数组并进行排序： ④ 由于空值通常用-3.40
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2023-08-31 07:30:22
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Python遥感影像定标 Python遥感tiff影像定标 作为一个遥感专业的学生，通常处理影像的第一步就是就是对遥感影像进行定标，使像元尽可能真实的反映地表情况，初学者我们通常是使用软件进行定标，随着学习的深入，我们会逐步地接触多种语言，如IDL、Python等。这篇博客的主要内容是使用python进行遥感tiff影像的定标，IDL语言进行定标语言类似。 文章目录Python遥感影像定标辐射
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2023-08-18 20:52:52
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遥感影像一般具有多个波段，比较常见的影像一般是4波段多光谱影像，比如高分一号、高分二号、资源三号等。这些影像数据一般体量较大，有的几百兆，有的多达几十G，格式一般是16位无符号整型，一般看图软件无法打开显示，需要ArcGIS、ENVI等专业的软件进行查看，有时候很不方便。这篇博客就简单的介绍一下，如何利用Python对遥感影像进行显示，需要用到的库为GDAL和Opencv。正文Python中，一般
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2023-06-26 09:53:07
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遥感图像处理-抠图一 、切片1.左键选择切片工具2.在图片上右键选择 划分切片3.划分切片4.选中一个切片 ctrl+c二、 抠图1.灰度转为RGB2.选择多边形套索工具 开始抠图3.填充颜色4.通过剪切的图层5.新建图层36.图像-模式7.存储为这两个格式8.导出原图9.文件夹格式 一 、切片我们要处理一张后缀名为.tiff或.tif的图像，将其切片1.左键选择切片工具2.在图片上右键选择 划
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2024-04-19 09:43:23
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# 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
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今天我们分享MobileNet V2实现遥感影像土地利用的图像分类。数据集本次使用的数据集是UC Merced Land-Use Dataset。UC Merced Land-Use Dataset 是一个用于研究的 21 级土地利用图像遥感数据集，均提取自 USGS National Map Urban Area Imagery（美国地质调查局国家地图城市地区图像） 系列，其被用于全国各地的城市
随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的数据处理越来越复杂。最近借助深度学习方法，基于卷积神经网络的无人机目标识别取得了令人印象深刻的结果。深度卷积网络采用“端对端”的特征学习，通过多层的特征抽取，它揭示隐藏于数据中的非线性特征，能够从大量训练集中
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2023-11-25 19:24:19
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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探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。最近
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2023-11-30 17:15:26
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本发明属于图像处理技术领域：，特别涉及一种地物分类方法，可用于土地利用分析、环境保护以及城市规划。背景技术：：遥感图像地物分类，旨在取代繁琐的人工作业，利用地物分类方法，得到输入遥感图像的地物和背景的分类结果图。通过地物分类结果，可以进行土地利用分析、环境保护以及城市规划等多种应用。目前的地物分类方法大致可以分为两类：第一类是基于传统机器学习的方法，通常采用由特征提取器和分类器组成的双层结构。特征
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2023-10-31 17:00:52
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