如果你有了解过PHP，那么你可能知道PHP有个函数ob_get_contents()，这个函数的作用是把缓冲区的内容读取到变量中。 什么是缓冲区？缓冲区就是在服务器渲染网页时暂存渲染结果的内存空间。
知名的开源OCR引擎Tesseract 3.0版本日前发布，可以在项目网站下载：http://code.google.com/p/tesseract-ocr, 新版本支持中文,中文语言包定义http:
本文介绍基于R语言中的raster包，读取单张或批量读取多张栅格图像，并对栅格图像数据加以基本处理的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行相减做差的方法。
对比测试 scipy.misc 和 PIL.Image 和 libtiff.TIFF 三个库
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的，为更新colorbar绘制应用范围，我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图，试着用matplotlib 进行绘制（也是小伙伴提出：用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时，存在无法共用的情况，即软件是一幅一幅的出图，导致汇总对比时，colorbar不统一，影响对比分析）
本文介绍基于R语言中的raster包，批量读取多张栅格图像，对多个栅格图像计算平均值、标准差，并将所得新的栅格结果图像保存的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。
大部分我们处理的降水、气温等栅格数据的格式是nc形式，需要我们将他转换成栅格数据并导入至Arcgis中，进行下一步操作。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。
本文介绍基于Python中whitebox模块，对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。
关于图像处理的模块常用的有 PIL，openCV等，不过应为要处理 tif 格式的图片，故特来写下这篇博客。 关于安装模块 libtiff 直接pip install libtiff 安装模块，发现无法导入，显示“No module named libtiff” ，打开anaconda prompt 执行conda list显示模块确实已经安装。尝试了把libtiff移除再重装还是没解决。
本文介绍基于R语言中的raster包，遍历文件夹，读取文件夹下的大量栅格遥感影像，并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合，使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。
笔者在处理地理栅格数据的时候，总是会发生偏差半个像素的问题。 比如说通过ArcMap打开一张.tif，查看其地理信息；同时用记事本打开.tfw，比较两者得地理信息：
本文介绍基于R语言中的raster包，遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像，分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值，并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法。
由于需要frost滤波进行滤波，一通查找到了matlab版本，以前电脑上有matlab软件，但是一直没用到，现在东西好不容易找到了，就搜了下相关教程，整理一个博客。感觉matlab语言和python语言很多类似操作，所以敲起代码来有种“春风得意马蹄疾”的感觉，废话不多说，上代码。下面代码matlab入门没啥问题…
因为课题处理30年的降雨和蒸发的遥感资料（.NC格式），而想要在Arcgis中处理要求的是raster格式的，所以需要批量转化为tif文件，所以在此分享自己改编之后的代码，可以简洁明了的实现这个过程：
本文介绍基于R语言中的geodetector包，依据多张栅格图像数据，实现地理探测器（Geodetector）操作的详细方法。
在上一篇推文中，我展示了如何使用Python结合Landsat制作遥感影像图（Python干货 | 制作遥感影像图）。
前期推文Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜详细介绍了基于Python语言gdal等模块实现遥感影像栅格数据的读取，以及基于质量评估（QA）波段实现栅格像元筛选与掩膜的全部操作。而在本文，我们依据前述这一篇推文的代码，结合大家更为熟悉的MODIS系列遥感影像产品，基于其质量评估波段进行具体的对照讲解。也就是说，本文重点不在于代码的讲解（具体代码在前述这一篇推文中已经很详细地介绍了），而是将上述代码在更为具体的一个实践中加以应用，告诉大家该如何选择波段、处理质量评估QA波段并进行筛选操作等。同时，这里还有一点需要注意：在MODIS系列遥感影像中，质量评估波段更应该称为质量控制波段，因为其官方手册中将其写作Quality Control，因此后文就写作质量控制波段或QC波段。
使用ImageMagick再对某些TIFF图做转换时，偶尔会遇到这种情况 ··· [root@localhost lpf]# convert 780073.tif 780073.jpg ··· 调用命令之后，发现图片生成了两张，分别是780073-0.jpg 780073-1.jpg
现需要对多幅栅格数据文件进行直方图绘制，具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况；所有栅格数据都保存在同一目标路径下，且均为.tif格式；而目标路径下具有其它非.tif格式的文件，以及不需要进行直方图绘制的.tif格式文件，因此需要在绘制前对目标路径下的文件列表加以筛选，只保留需要绘制直方图的栅格文件。
如果fpm是用sudo方式启动，默认sudo会禁用一些环境变量，可以通过以下方式放开限制
前段时间写的文章，在微博上说HW结束分享一下，总算可以发了。感谢 @voidfyoo 提出的这个问题。
本文介绍基于Python语言，读取文件夹下大量栅格遥感影像文件，并基于给定的一个像元，提取该像元对应的全部遥感影像文件中，指定多个波段的数值；修改其中不在给定范围内的异常值，并计算像元数值在每一景遥感影像中变化的差值；最终将这些数据保存为一个新的Excel表格文件的方法。
当处理多年暴雨的 TIF 数据集时，我们可以使用 rioxarray 库将这些数据合成为一个 NetCDF (nc) 文件。NetCDF 是一种常用的科学数据格式，它具有跨平台、可扩展和自描述的特点，非常适合存储和共享地理空间数据。
前段时间写的文章，在微博上说7月底结束分享一下，总算可以发了。感谢 @voidfyoo 提出的这个问题。
def WriteGTiffFile(filename, nRows, nCols, data,geotrans,proj, noDataValue, gdalType):#向磁盘写入结果文件
目的：将tif格式的遥感图片转换为jpg，匹配下级的I/O操作 why：其实基于linux的convert命令集合bash可以做到普通的tif转jpg，但是对于遥感的图片，也就是栅格数据是不支持这样的转换的，好像是因为tif的格式是32位的，但是普通的图片只有8位数。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块，基于一个大文件夹，遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件，并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割，或裁剪为其他指定个数的小块的方法。
大部分情况下，地理绘图可使用 Arcgis 等工具实现。但正版的 Arcgis 并非所有人可以承受。本文基于 Python 的 cartopy 和 matplotlib 等库，为地理空间绘图的代码实现提供参考。
如果我们有一批以文件存储的影像数据如何利用PostGIS批量的导出到PostgreSQL数据库中进行管理呢？ （单个数据的导入参见我上篇博文：PostGIS导入导出栅格数据）
WRF中地形数据（海拔高度）分辨率最高为30s，差不多就是900m，当模型空间分辨率较高时，比如在低于1km的情况下，经常会考虑增加地形高度的分辨率，这里使用美国的SRTM（ Shuttle Radar Topography Mission）的DEM数据，这个数据覆盖了全球陆地，在美国本地分辨率为1s，其他地区为3s（约90m），因此使用这个更高分辨率数据来测试一下。
读写影像可以说是图像处理最基础的一步。关于使用GDAL读写影像，平时也在网上查了很多资料，就想结合自己的使用心得，做做简单的总结。
在open()函数当中，我们可以像GDAL中的Create()方法一样，设置数据类型，数据尺寸，投影定义，仿射变换参数等一系列信息
1.Theil-Sen Median方法又被称为 Sen 斜率估计，是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法。该方法计算效率高，对于测量误差和离群数据不敏感，常被用于长时间序列数据的趋势分析中。对于后续代码计算结果中的slope.tif解读,当slope大于0表示随时间序列呈现上升趋势；slope小于0表示随时间序列呈现下降趋势。
在地球科学、气象学以及环境监测等领域，遥感影像数据是一种重要的信息源，它们可以提供地表的地形、植被覆盖、气候变化等丰富信息。然而，随着观测技术的进步，我们通常会获得大量的遥感影像数据，如何高效地处理和分析这些数据成为了一项挑战。本文将介绍如何利用 Python 中的 GDAL 库处理遥感影像数据，并通过计算年度平均影像来提取更有意义的信息。
本文介绍基于Python语言gdal等模块对遥感影像加以处理的详细代码与操作。
在城市化（城镇扩展）、环境和能源等社会科学研究中常使用夜间灯光影像作为人类活动的表征。研究中使用最多的夜间灯光数据来自美国国防气象卫星计划（Defense Meteorological Satellite Program，DMSP）一系列气象卫星的观测。处理夜间灯光数据的方法和软件有很多，常用的有Arcgis等。在这里小渣将尝试用Python来读取夜间灯光数据。
本文详细介绍基于Python语言gdal等模块实现多波段HDF栅格图像文件（即.hdf文件）的读取、处理与像元值可视化等操作。此外，基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal实现多幅栅格影像批量绘制直方图，读取单波段.hdf格式栅格图层文件的方法可以查看Python中gdal栅格影像读取计算与写入及质量评估QA波段筛选掩膜。
何谓“真实场景”，意即图片验证码来源于实际的数据采集过程中遇到的网站，对图片验证码的识别训练工作也是出自于真实的环境。而非像很多文章用一个验证码库生成好几万个验证码图片样本，然后用一个CNN或LSTM模型，把数据扔进去跑。
本文介绍基于Python中GDAL模块，实现基于一景栅格影像，对另一景栅格影像的像元数值加以叠加提取的方法。
im_data = dataset.ReadAsArray(0,0,im_width,im_height)#获取数据 这句报错
注意读取数据的数组下标不要越界！GDAL并不会自动帮你处理下标越界的问题，它只会报错。因此特别当你想用部分读取的方式处理一个很大的文件时，对边界的处理需要你特别的注意，必须正好读完不能越界也不能少读。
假如你手上有100000张v26h8的ndvi，modis数据，这时候你想知道他们平均的结果。。。改使用如下代码。。。。废话不多说：
数字图像处理是一门涉及获取、处理、分析和解释数字图像的科学与工程领域。这一领域的发展源于数字计算机技术的进步，使得对图像进行复杂的数学和计算处理变得可能。以下是数字图像处理技术的主要特征和关键概念：
比如2021-GSE158328-肠道发育的，自己下载 GSM4797916_A1.tar.gz ，然后解压可以看到它每个样品其实有两个文件夹 ：
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