谷歌的在线地图包括卫星地图、电子地图、和地表地形图三种，打开谷歌在线地图的网址后，可以通过右上角的的图片来切换三种地图。
一、如何切换在线地图
当前显示电子地图时，移动鼠标到地图视图的右上角小图片上面会显示下载拉菜单，在菜单中选择“地形”可以切换到在线地表地形图，取消选择可以切换到电子地图，如下图所示。
当前显示在线电子地图或在线地表地形图时，点击地图视图右上角的小图片可以切
这几天一直在帮一个学妹做毕业设计，用深度学习的方法来做遥感图像分类。原来准备将图像分为：林地、道路、裸地、建筑、草地、水域这6个部分，这6部分对应的颜色分别为： 1. 林地：红色 (255, 0, 0) 0xFF0000 2. 道路：黄色 (255, 255, 0) 0xFFFF00 3. 裸地：紫红 (255, 0, 255) 0xFF00FF 4. 建筑：青色 (0, 255, 255
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2023-12-16 19:28:14
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一、三维遥感底图在大范围的三维地图建设中，采用卫星图像作为三维底图是最好的选择，而免费的遥感图像清晰度无法满足建设 **三维地图的需求，故以**范围为依据，购买取得最新的高空间分辨率卫星遥感图。卫星遥感图像分类大概有：① 卫星类型l 光学卫星：worldview1、worldview2、worldview3、worldview4、quickbird、geoeye、ikonos
目录①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化实践技术应用②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践技术应用③遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）实践技术④基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术①基于PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检
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2023-10-19 22:53:42
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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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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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本文介绍基于Python语言，针对一个文件夹下的大量栅格遥感影像文件，基于其各自的文件名，分别创建指定名称的新文件夹，并将对应的栅格遥感影像文件复制到不同的新文件夹下的方法。 首先，我们来看一下本文需要实现的需求。现有一个文件夹，其中有大量.tif格式的栅格遥感影像文件，以及.xml、ovr等格式的遥感影像辅助信息文件，如下图所示。 其中，如上图中紫色框所示，每一景遥感影像文件的文件名称中
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2023-12-16 20:48:15
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文章目录数据介绍经验1. 准确率92.55%：SENet、PyTorch（1）数据预处理：加权采样（2）数据增强：采用随机裁剪，随机旋转，随机翻转，随机擦除（3）模型选择：Senet154（4）模型优化：标签平滑、学习率热身（5）模型集成经验2. 准确率93.12%：DenseNet，Keras（1）预处理-最大最小缩放中心化（2）模型选择方面-预训练DenseNet（3）数据增强-Flip，R
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2023-12-29 19:02:13
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在现代地理信息系统（GIS）中，地物分类是一个重要的环节。Python作为一个强大的编程语言，被广泛应用于地物分类的实现。本文将探讨如何在Python中实现地物分类，以及相关的备份策略、恢复流程和其他基础结构。这不仅能帮助我们在开发过程中做好数据处理，也为今后的数据恢复提供保障。
备份策略
做好地物分类的数据备份是确保数据安全的第一步。我们需要制定一份详尽的备份流程，确保关键数据不会丢失。
# Python遥感影像地物提取
遥感影像地物提取是利用遥感技术获取的遥感影像数据，通过计算机视觉和图像处理算法来识别和提取出感兴趣的地物或特定目标。Python作为一种强大的编程语言，在遥感影像地物提取中应用广泛。本文将介绍使用Python进行遥感影像地物提取的基本原理和常用的代码示例。
## 遥感影像地物提取的基本原理
遥感影像地物提取可以通过以下步骤实现：
1. 数据预处理：读取遥感
原创
2023-08-01 03:22:31
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前言：我国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
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2023-11-22 17:43:56
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本文的最终结果在：本文的最下方下图是作者预先处理过的内容RS_Png 文件夹RS_CutPng_Result文件夹RS_Png 文件裁剪成RS_CutPng_Result文件的文章链接在：这里正式开始合并首先展示文件及文件夹路径关系，如下图所示。 Cut_or_Splice_Image.py代码如下：from PIL import Image
import os
Image.MAX_IMAGE_P
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2023-10-23 22:40:25
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1. 数字正射影像图的概念数字正射影像图(Digital Orthophoto Map，简称DOM)：是对航空(或航天)像片进行数字微分纠正和镶嵌，按一定图幅范围裁剪生成的数字正射影像集。它是同时具有地图几何精度和影像特征的图像。DOM具有精度高、信息丰富、直观逼真、获取快捷等优点，可作为地图分析背景控制信息，也可从中提取自然资源和社会经济发展的历史信息或最新信息,为防治灾害和公共设施建设规划等应
# Landsat 地物分类及 Python
## 引言
Landsat 是美国地球观测卫星系统，提供了一系列的传感器数据用于地球表面的监测和研究。地物分类是利用遥感数据对地表进行分类和识别的过程，可以帮助我们了解地表覆盖类型的分布情况。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 对 Landsat 数据进行地物分类的过程。
## Landsat 数据下载
首先，我们需要从 USGS (美国地
原创
2024-04-19 05:05:41
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# 地物分类python代码实现流程
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现地物分类代码。地物分类是指将地图上的不同地物进行分类，例如将森林、河流、建筑物等不同类型的地物分别标注出来。我们将通过使用遥感图像和机器学习算法来实现这个任务。
## 步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特
原创
2023-08-01 00:10:44
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建议直接看结论paper： Selection of Landsat 8 OLI Band Combinations for Land Use and Land Cover ClassificationABSTRACT: 利用卫星图像进行土地利用和土地覆盖(LULC)分类是监测地球变化的重要手段。为了生成LULC地图，经常使用监督分类方法。对于
我国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
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2023-11-06 16:07:35
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遥感影像地物分类是指根据影像中的地物的光谱、纹理、形状等特征，对地物目标进行识别的过程。遥感影像地物分类过程主要有两个部分组成，一是遥感影像的特征提取，二是选择合适的分类器进行地物分类。特征参数的提取是遥感影像地物分类中非常关键的一步，对遥感影像的信息进行抽象，可以得到一组描述遥感影像的特征向量，早期的传统遥感影像分类方法一般是基于像素值来进行的，忽略了遥感影像其他重要的特征，它很难适应较高层次的
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2023-12-12 11:46:23
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0.前言近50年来，Landsat系列卫星为我们提供了非常长时间序列的地球表面观测信息，现阶段Landsat卫星仍然在服役，为全球治理和科学研究提供了非常宝贵的数据。图源：USGS现在是大数据时代，作为地球科学领域来说，遥感资料是不折不扣的宝贵的一手实测资料，且数据量非常的庞大。现阶段来说，可能大部分遥感资料生产的速度远远大于我们去利用它的速度，所以大部分遥感资料还是处于沉睡状态，在等待着技术的继
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2023-08-29 21:20:54
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# 用Python实现地物分类
地物分类是遥感技术中的一项重要应用，它通过分析卫星或航空图像，识别并分类地面物体，如建筑物、植被、道路和水体等。本文将为您介绍如何使用Python实现地物分类，提供必要的代码示例，并结合可视化手段来增强理解。
## 1. 地物分类的基本概念
地物分类的基本过程可以分为以下几个步骤：
1. **数据获取**：获取遥感图像。
2. **数据预处理**：包括去噪、
