前言：作为遥感、GIS从业者，会用python将能提高你的核心竞争力，同时也证明你可以摆脱专业软件的束缚，迈入自主研发的新阶段。ps:其实ENVI、Arcgis等相关软件已经非常完善了，想要突破比较困难，但是这一小步的迈出也决定了你已跨入自主研发的道路。目录1.辐射校正1.1传感器端辐射校正1.2大气校正1.3地表辐射校正2.代码3.结束1.辐射校正辐射校正的目的是尽可能消除传感器自身条件、薄雾等
PyTorch中的遥感图像数据集包括以下几种：EuroSAT：该数据集包括27个类别的遥感图像，共有约27,000张图像。每个类别都包括约1,000张图像。该数据集可用于分类任务。SEN12MS：该数据集包括了L-波段和C-波段的遥感图像，总共有许多张图像，可以用于各种任务，如分割、分类、检测等。NWPU-RESISC45：该数据集包括45个类别的遥感图像，其中包括飞机、桥梁、森林等不同类型的物体
常规目标检测数据集有很多，现在前沿的目标检测算法（如Faster R-CNN, Yolo, SSD, Mask R-CNN等）基本都是在这些常规数据集上实验的，但是，基于常规数据集训练的分类器，在航空遥感图像上的检测效果并不好，主要原因是航空遥感图像有其特殊性：1，尺度多样性，航空遥感图像从几百米到近万米的拍摄高度都有，且地面目标即使是同类目标也大小不一，如港口的轮船大的有300多米，小的也只有数
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以下数据集均为网上开源数据集，若有遗误或不慎涉及侵权，烦请评论或留言联系
目前本项目共整理
场景分类数据集25个（整理完结）；
目标检测数据集28+个（整理完结）；
图像分割数据集33+个（整理完结）；
变化数据集5个；
……
欢迎访问ai studio进行数据下载，https://aistudio.baidu.com/aistud
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2021-06-22 20:04:58
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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
目标检测对光学遥感图像的解释至关重要，可以作为研究利用遥感的其他视觉任务的基础。然而，目前在光学遥感图像中使用的目标检测网络没有充分利用特征金字塔的输出，因此仍有改进检测的潜力。目前，难以在检测效率和检测效果之间获得适当的平衡。我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法，利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高光学遥感图像的目标检测网络的效果。根据SI
文章目录1. S2MTCP2. Hi-UCD3. SECOND4. CD_Data_GZ5. LEVIR-CD6. LEVIR-CD+7.SLADCD8. H
原创
2022-06-27 17:19:23
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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
传统与深度学习遥感变化监测遥感技术路线与方法基于多时相影像进行地表覆盖变化监测是遥感的一个重要应用，在城市违法建设监测、水政违法建设监测、森林砍伐监测等领域得到广泛应用。由于遥感算法、数据源质量等原因，遥感变化信息提取一般采用目视解译方式进行，但是目视解译方式费时费力，大区域工作效率很低。而深度学习可以在很短时间内按照模型训练要求，快速全面的进行解译，可以大大提高遥感解译的效效率,因此一般采用传统
遥感影像传感器模型传感器成像模型的建立是进行摄影测量立体定位处理的基础，一般分为物理和通用传感器模型。在传统的摄影测量领域，使用较多的是物理传感器模型，而且画幅式相机基于共线方程的立体图像对纠可以实现三维重建。随着遥感技术和航天技术的发展，在摄影测量领域画幅式相机逐渐被CCD传感器所取代，采用基于共线方程传感器模型描述，将导致定向参数之间的强相关性，影像定向的精度和稳定性。通用传感器模型与具体的传
遥感图像数据的输入通用格式是原始的二进制格式数据（BSQ 、BIP 、 BIL ）Landsat-5图像数据（LGSOWG 、FASTB、GeoTIFF）Landsat-7卫星图像数据（FASTL7A、GeoTIFF、HDF）SPOT-5图像数据（DIMAP）MODIS 图像数据（HDF 和HDF-EOS）IKONOS 图像数据（GeoTIFF）QuickBird文图像数据雷达数据seawifs数
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
一、问题描述用到的数据包括Landcover，DEM，PM2.5浓度， MODIS AOD； 需要先进行尺度匹配和配准，才能进行后续的训练建模。二、具体步骤第一步：数据预览。 建议在ENVI, ArcGIS或者Matlab中对输入数据输出数据可视化，并进行统计描述，寻找和排除异常值，方便后续做出准确的处理。第二步：影像裁剪。 裁减成研究区域的大小，可以在ENVI中实现。ENVI Classic 5
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
