在使用ENVI对遥感图像进行图像镶嵌、图像裁剪，有很多种方法。下面给大家介绍主要的图像镶嵌、图像裁剪方法和实验步骤。一、实验名称：图像镶嵌、图像裁剪。二、实验目的：1.掌握图像镶嵌的基本方法，学习影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic的使用。2.图像裁剪的目的是将研究之外的区域去除。三、实验内容和要求：1.将多幅遥感影像镶嵌生成无缝的遥感影像，需要先将多幅影像进行几何校正，能使镶嵌后的边缘
# Python 遥感影像裁剪与拼接解析
随着遥感技术的发展，遥感影像在农业、城市规划和环境监测等领域得到了广泛应用。此类影像通常体积庞大，往往需要进行裁剪和拼接以满足分析需求。本文将介绍如何使用Python进行遥感影像的裁剪和拼接，并给出示例代码。
## 一、遥感影像裁剪
裁剪是数据预处理中的重要步骤，通常用于提取感兴趣区域。Python中，可以使用 `rasterio` 库来处理栅格数据
遥感影像镶嵌和图像裁剪图像镶嵌图像重叠设置切割线设置色彩平衡设置接边线操作输出图片裁剪规则裁剪resize data（toolbox）不规则裁剪生成xml文件保存为dat文件图像镶嵌图像镶嵌，指在一定数学基础控制下把多景相邻遥感图像拼接成一个大范围、无缝的图像的过程。ENVI的图像镶嵌功能可提供交互式的方式，将有地理坐标或没有地理坐标的多幅图像合并，生成一幅单一的合成图像。最新ENVI提供了全新的影像无缝镶嵌工具Seamless Mosaic，所有功能集成在一个流程化的界面打开mosaicking-
原创
2023-02-16 12:50:11
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1. 前言本博文介绍的脚本，能够较为方便在指定区域批量地将遥感影像裁剪成固定大小的切片。2. 样本准备影像以及对应的
原创
2022-06-27 16:56:43
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一些基于python+gdal整理的小工具#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
from osgeo import gdal
import os
import glob
import numpy as np
import math
def read_img( filename):
'''
读取影像为数组并返回信息
——————
该数据集包含了 288 个视频片段，共计 261908帧 和 10209 张静态图像，覆盖范围广泛，包括位置（来自中国 14 个不同
第一章：遥感原理的基本概念第二章：遥感平台及运行特点第三章：遥感传感器及成像原理第四章：遥感图像数字处理第五章：遥感图像几何处理第六章：遥感图像辐射处理第七章：遥感图像判读第八章：遥感图像自动识别分类遥感： 遥感即遥远感知，是在不直接接触的情况下，对目标或自然现象远距离探测和感知的一种技术。一般是指电磁波遥感，它是利用电磁波获取物体的信息。遥感判别原理： 遥感之所以能够根据收集到的电磁波来判断地物
之前给大家介绍了基础的遥感数据知识和智能遥感任务，本期就来盘点一下在遥感模型训练中常用的数据集。从应用领域出发，遥感影像样本数据集可分为8个类型：遥感场景识别、土地覆被/利用分类、专题要素提取、变化检测、目标检测、语义分割、定量遥感、其他。[1]本期主要分享7个可用于遥感场景识别/分类的数据集： No.1 UC Merced Land Use● 发布方：Univer
为了准确进行遥感地质解译,解译者首先应具备一定的地质、遥感知识；其次应对解译区的地质基础、构造格架、灾害地质、地形地貌和水文情况等要有粗略的了解.常用的解译分析方法有：（一）直判法根据不同性质地质体在遥感图像上显示出的影像特征、规律所建立的遥感地质解译标志或影像单元，并在遥感图像上直接解译提取出构造、岩石等地质现象信息，实现地质体解译圈定与属性划分。（二）对比法对未知区
1、 图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ② 选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥ 在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。2、
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2023-08-13 16:22:15
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" 当单幅遥感影像较大时，也就是分辨率较高或者像元数量较多时，如果批量处理这些影像，计算机内存可能不够，程序容易报错：内存溢出。这时需要对影像进行分块读取与处理，也是本节所要分享的重点。"按块读取遥感影像在上一节中，程序一次读取并保存了整个波段的数据。但是，如果单幅图像尺寸较大（行列数较大）的话，我们可以将其分解为块来读取。可能是因为你只需要图像中的某一块，或者你的本本没有足够的内存来同
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2023-09-07 17:36:05
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引入此次内容是遥感影像的几何校正，我们知道在遥感成像的过程其，传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置会发生挤压、拉伸、扭曲和偏移等几何畸变问题，而这些几何畸变问题会给基于遥感图像的定量分析、变化检测，图像融合、地图测量或更新等处理带来误差，所以我们有必要对遥感图像进行几何校正，而在校正过程中的关键问题就是控制点的采集，控制点的采集常用的有三种方式，这三种方式中又常用的通过读取地形图的坐标信
ArcGIS影像解决方案一、前言 现代遥感技术起源于20世纪60年代，长期以来，美国一直是遥感领域发展的领导者，20世纪80年代开始，我国航天事业取得长足进步，发射了一系列遥感卫星，包含风云气象卫星（1988），资源系列卫星（1999），环境减灾系列卫星（2008年以来），高分系列卫星（2013年以来），碳卫星（2016年）等。 &n
引入 此次的内容是遥感图像镶嵌。 在遥感图像处理中，我们有时为了获取更大范围的地面图像，通常需要将多幅遥感图像拼成一幅图像，这就需要使用图像镶嵌对遥感影像进行拼接操作。 我们需要进行图像镶嵌的遥感卫星影像数据有两种情况，南北方向和东西方方向的，所以我们在选择数据时尽量选择成像条件相似（同一轨道、同一时间）的图像。 通过使用PCI软件图像镶嵌模块手动对长沙地区影像（南北
前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割，因此去对相关算法做了一些调研。 本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobe Road Extraction Challenge。 D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python 2.7、Pytorch 0.2.0)，我对此项目进行了重构，具体工作如下：
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2023-08-23 19:54:04
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文章目录1.查看图像的空间分布特征（一）生成灰度图像（二）生成假彩色图像（三）连接不同视图的影像2.查看图像的像元灰度值3.统计并查看图像直方图4.计算NDVI（一）采用波段运算器计算NDVI（二）采用植被指数计算器计算NDVI5.NDVI计算结果检验（一）对结果图像的空间分布特征进行检验（二）对结果图像进行统计特征的检验6.浏览图像的空间分布及数值统计特征（一）查看空间分布特征（二）查看数值统
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2023-08-07 11:36:40
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遥感影像处理全流程一．预处理二．几何纠正三．图像裁剪四．图像镶嵌和匀色五．图像增强六．遥感信息提取7 后处理参考资料 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
基于python实现.tif格式遥感影像的批量裁剪
原创
2022-09-03 17:48:55
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本篇文章将说明如何利用ArcGIS 10.1自带的Python IDLE进行遥感影像的批量拼接与裁剪。1.运行环境：ArcGIS10.1 (安装传送门)、Python IDLE2.数据来源：地理空间数据云 GDEMV2 30M分辨率数字高程数据3.解决问题：制作山西省的DEM影像如下图所示，以30M分辨率数字高程数据为例，影像皆是固定范围的经纬度保存在其服务器上，外在表现以小幅正方形影像。如果手动
