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）。...Fig.1 World Reference System 在某些遥感影像的应用场景中，如果我们关注的区域正好处于两景影像的交界处，如下图中的象山港，那我们就需要将影像拼接起来才可以使用。...1.准备工作 相较于上一篇推送，我们这次为了实现遥感影像的镶嵌拼接，我们使用到了两个库， rasterio和gdal。...import rasterio as rio import gdal 先介绍一下我们实现两组遥感影像拼接的思路，首先选取两景相邻的影像，分别得到他们的空间范围，再得到两景组合到一起之后的空间范围，使用gdal...[3]) return left, bottom, right, top, filename, prefix 得到新建tif文件的size，这里已知Landsat空间分辨率为30m，如果是其他遥感数据
本文介绍利用Python语言arcpy等模块，实现栅格图层建立与多幅遥感影像数据批量拼接（Mosaic）的操作。 ...print(file_path_name) arcpy.Mosaic_management([file_path_name],out_file) 其中，file_path为存放有多景初始遥感影像的路径格式为...在这里，我们默认所得拼接结果图层为一个（也就是file_path文件夹中全部的待处理遥感影像最终全拼接在一起）；如果大家需要使得拼接结果图层是多幅（也就是file_path文件夹中待处理遥感影像依据区域...、时间等分为很多不同的部分，每一部分拼接在一起），可以参考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，利用其中的循环方式实现需求。 ...这里还有一点需要注意：由于arcpy模块的限制，如果大家的Python版本是3.0及以上，往往不能直接运行上述代码，最好是在ArcMap的Python运行框或其对应IDLE（如下图所示）中运行。
投影坐标是正确了，但是不美观啊，不过暂时也只能这样了。。。慢慢琢磨有没有其他参数可以修改吧。。。另外还有一个问题就是0值镂空，暂时也还没完善。
绪论 1、遥感的概念：在不直接接触的情况下，在地面，高空和外层空间的各种平台上，运用各种传感器获取各种数据，通过传输，变换和处理，提取有用的信息，实现研究地物空间形状、位置、性质、变化及其与环境的关系的一门现代应用技术学科...（维恩位移定律） 10、大气的垂直分层：对流层（航空遥感活动区）、平流层、电离层和外大气层。在可见光波段，引起电磁波衰减的主要原因是分子散射。在紫外、红外与微波区，引起衰减的主要原因是大气吸收。...改变了电磁波的传播方向；干扰传感器的接收；降低了遥感数据的质量、影像模糊，影响判读。 12、三种散射方式：米氏散射：当微粒的直径与辐射波长差不多时的大气散射。...第二章 1、遥感平台的概念与分类 遥感平台：遥感中搭载传感器的工具。有：地面平台、航空平台、航天平台。 2、全球定位系统GPS的组成有：地面控制部分（主控站、地面天线。...4、纠正方法有：基于多项式的遥感图像纠正，基于共线方程的遥感图像纠正，基于有理函数的遥感图像纠正。 5、直接法与间接法纠正的概念。
本文介绍基于Python中gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。 ...首先，明确一下本文需要实现的需求：现有三个文件夹，其中第一个文件夹存放了某一研究区域原始的多时相栅格遥感影像数据（每一景遥感影像对应一个时相，文件夹中有多景遥感影像），每一景遥感影像都是.tif格式；第二个文件夹与第三个文件夹则分别存放了前述第一个文件夹中原始遥感影像基于...2种不同滤波方法处理后的遥感影像（同样是每一景遥感影像对应一个时相，文件夹中有多景遥感影像），每一景遥感影像同样也都是.tif格式。...首先，我们借助os.listdir()函数获取original_file_path路径下的所有栅格遥感影像文件，在基于gdal.Open()函数将这一文件下的第一景遥感影像打开后，获取其行数与列数；随后...，通过np.random.randint()函数生成两个随机数数组，分别对应着后期我们绘图的像元的行号与列号。
本文介绍基于Python中的gdal模块，批量基于大量多波段遥感影像文件，计算其每1景图像各自的NDVI数值，并将多景结果依次保存为栅格文件的方法。 ...如下图所示，现在有大量.tif格式的遥感影像文件，其中均含有红光波段与近红外波段（此外也可以含有其他光谱波段，有没有都不影响）；我们希望，批量计算其每1景遥感影像的NDVI。 ...在之前的文章中，我们多次介绍过在不同软件或平台中计算NDVI的方法，大家可以参考文章ArcMap自动计算单一波段或多波段栅图像NDVI的方法，或者文章Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格代数与NDVI...而在本文中，我们就介绍一下基于Python中的gdal模块，实现NDVI批量计算的方法。 这里所需的代码如下。...首先，我们定义输入文件与输入结果文件的路径，前者就是待计算NDVI的遥感影像文件路径，后者则是NDVI结果的遥感影像文件路径。 接下来，遍历original_folder文件夹中的文件。
深度学习与遥感论文推荐 期刊论文推荐 1.Yuan, Q., Shen, H., Li, T., Li, Z., Li, S., Jiang, Y., … Zhang, L. (2020)....学位论文推荐 1.张刚.(2020).基于深度学习的遥感图像语义分割关键技术研究[PhD].中国科学院光电技术研究所. 2.王庆.(2019).基于深度学习的遥感影像变化检测方法研究[PhD].武汉大学....(2018).基于深度学习的长时间序列城市制图与变化检测研究[PhD].清华大学. 8.刘娜.(2018).面向遥感图像分类与检索的深度学习特征表达研究[PhD].上海交通大学. 9.胡凡.(2017...).基于特征学习的高分辨率遥感图像场景分类研究[PhD].武汉大学. 10.马晓瑞.(2017).基于深度学习的高光谱影像分类方法研究[PhD].大连理工大学. 11.张帆.(2017).面向高分辨率遥感影像分析的深度学习方法研究...MORE 往期精彩 GEE Deep Learning Google Earth Engine学习资料总结与分享 GEE 综述论文第一篇 GEE 综述论文第二篇 面向科研人员的免费遥感数据集
遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，因此，可以借用GDAL对遥感图像进行读写，本文就来记录一些相关操作。...f"bands:{bands}") 输出： rows:37787 cols:36805 bands:4 坐标转换参数 GetGeoTransform()方法返回栅格数据的坐标转换参数，即行列坐标与空间坐标的转换参数...不过经我实测发现，对于大型遥感图像所起到效果有限，并且十分耗时。 方案二：瓦片显示 瓦片是一个遥感术语，是指将一定范围内的地图按照一定的尺寸和格式，切成若干行和列的正方形栅格图片。...+GDAL栅格数据基本操作 https://blog.csdn.net/weixin_40625478/article/details/107839548 [2] Python空间数据处理1:GDAL...读写遥感图像 https://blog.csdn.net/vonuo/article/details/74783291 [3]如何利用Python对遥感影像进行显示 https://blog.csdn.net
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...
本文以遥感数据转化过程中对观测对象的整体观测、分析解译与规律挖掘为主线，通过综合国内外文献和相关报道，梳理了该领域在遥感数据精准处理、遥感数据时空处理与分析、遥感目标要素分类识别、遥感数据关联挖掘以及遥感开源数据集和共享平台等方面的研究现状和进展...其次，针对遥感数据时空处理与分析任务，从遥感影像时间序列修复和多源遥感时空融合两个方面对其研究进展进行了回顾。...除此之外，面向大智能分析技术发展需求，本文还对遥感开源数据集和共享平台方面的研究进展进行了回顾。在此基础上，对遥感数据智能分析与解译的研究情况进行梳理、总结，给出了该领域的未来发展趋势与展望。...因此，进行遥感影像的时间与空间维度的处理与分析对提高遥感影像数据的可用性、时间序列分析水平和遥感应用的深度广度具有重要意义。...1.2遥感数据时空处理与分析近年来，陆续开展多源遥感时间与空间协同处理与分析方面开展研究工作，力求实现多源数据间互补协同、融合重建，提高遥感时空分析的能力1.2.1遥感影像时间序列修复研究人员构建了大量的时间序列遥感影像修复和重建的方法
本文研究利用精确、灵活的句子描述遥感图像。首先，针对遥感图像的特点，提出了一些有意义的标注方法，以更好地描述遥感图像。...但是，如何用精确简洁的句子来描述遥感图像的内容仍然是一个问题。本文研究利用精确、灵活的句子描述遥感图像。首先，针对遥感图像的特点，提出了一些有意义的标注方法，以更好地描述遥感图像。...其次，为了充分利用遥感图像的内容，构建了一个用于遥感图像描述问题的大规模航空影像数据集。最后，对提出的数据集进行全面的回顾，以更好地推进遥感图像描述任务。...为了呈现遥感图像的语义信息，产生了遥感图像描述任务。遥感图像描述的目的是生成综合性句子，能总结遥感图像语义层面的内容。...虽然上述方法在自然图像描述中取得了成功，但它们可能不适用于遥感图像描述任务。因为遥感图像描述比自然图像描述更加复杂，遥感图像的语义与“上帝的观点（指自然图像的语义）”相比是模糊不清的。
基于ARCGIS的遥感制图 对遥感影像分类后结果如图所示 把分类后的结果输出矢量 因为evf格式无法在arcgis中打开，故转为shp 在arcgis中加载文件 对图层进行符号化，按照类型设色 结果如下
本文介绍基于Python中的gdal模块，批量读取大量多波段遥感影像文件，分别对各波段数据加以数值处理，并将所得处理后数据保存为新的遥感影像文件的方法。 首先，看一下本文的具体需求。...我们现有一个文件夹，其中含有大量.tif格式的遥感影像文件；其中，这些遥感影像文件均含有4个波段，每1个波段都表示其各自的反射率数值。...例如，如下图所示，即为文件夹中某一景遥感影像。可以看到其各波段数值都是大于1的，这是因为其数值都是还没有乘上缩放系数的，即是真实的反射率数值的10000倍。 ...我们希望实现的是，对于这些遥感影像中，还没有乘上缩放系数0.0001的遥感影像，将其像元值乘上这个缩放系数；而对于已经缩放过（也就是像元数值已经落在0至1区间内）的遥感影像，则不加以任何处理。...此时，打开本文开头展示的那1景遥感影像，可以看到其像素数值已经是乘上缩放系数之后的了，也就是落在了0至1的区间内；如下图所示。
最近在用python处理一些遥感方面的数据，看到很多有用的帖子和文章，就在这里汇总记录一下。...看到一个处理遥感数据的思路，如下： 处理gis数据，获得每个样本点对于的波段的数据，获得每个样本点对应的类别。 将每个样本点的波段数据、类别整理成面板数据。
本文介绍批量下载大量多时相的遥感影像文件后，基于Python语言与每一景遥感影像文件的文件名，对这些已下载的影像文件加以缺失情况的核对，并自动统计、列出未下载影像所对应的时相的方法。 ...批量下载大量遥感影像文件对于RS学生与从业人员可谓十分常见。...在我们之前的文章下载大量遥感影像后用Python检查文件下载情况中，就介绍过同样基于文件名称，对未成功下载的遥感影像加以统计，并自动筛选出未下载成功的遥感影像的下载链接的方法；在本文中，我们同样基于Python...与栅格文件的文件名称，对类似的需求加以实现。 ...即在我这里，目前有8个日期的遥感影像文件没有下载成功，我们再对照这8个遥感影像的日期，重新到相关网站中下载即可。 至此，大功告成。
作为摄影测量与遥感的从业者，笔者最近开始深入研究gdal，为工作打基础！个人觉得gdal也是没有什么技术含量，调用别人的api。但是想想这也是算法应用的一个技能，多学无害！...关于遥感图像的镶嵌，主要分为6大步骤： step1： 1）对于每一幅图像，计算其行与列； 2）获取左上角X,Y 3）获取像素宽和像素高 4）计算max X 和 min Y，切记像素高是负值 maxX1...目的: 可以使用Python的第三方包：GDAL进行遥感数据的读写，方便批处理。...它最初由Aldus公司与微软公司一起为PostScript打印开发。TIFF与JPEG和PNG一起成为流行的高位彩色图像格式。 TIFF文件以.tif为扩展名。...+gdal+遥感图像拼接(mosaic)的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
考虑到数据下载的不方便，现提供遥感数据下载服务，主要是NASA数据，数据下载网站包括： LAADSDAAC: https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/ EarthData...由于数据量过大，支持硬盘邮寄拷贝，同时此数据分为原始数据和与处理后数据，原始数据为原始的HDF数据，预处理后数据，可以根据需求进行自定义。
本文介绍批量下载遥感影像时，利用Python实现已下载影像文件的核对，并自动生成未下载影像的下载链接列表的方法。 批量下载大量遥感影像数据对于GIS学生与从业人员可谓十分常见。...这些遥感数据还可以用常见下载软件进行批量下载，但MODIS批量下载却变得越来越麻烦），从而使得最终下载完成后的文件夹中遥感影像文件数量与预期下载数量不符合，即部分影像文件没有下载下来。 ...针对这种情况，需要我们对缺失的文件加以筛选，并重新生成下载链接并下载；在文件数量很大时，手动实现上述功能显然是不现实的；而我们可以用Python短短几行代码来实现这一过程。 ...在这里，需要大家的下载链接和遥感影像数据中具有一致且和其它遥感影像数据不重复的部分（一般下载Landsat、MODIS等常见遥感数据产品都满足这一要求），在这里将其称为影像特征段；其中，url[63:108...]是提取链接中的影像特征段，大家依据实际情况修改即可，还可以修改为正则表达式的形式；本文中我的遥感影像数据文件名称就是影像特征段自身，因此就没有对遥感影像文件名称加以提取处理，大家基于实际需要修改即可~
球场相对分散，且占地面积比较大， 通过遥感图像来检测，是较优方案，高分辨率光学遥感影像的普及也为场检测提供了有力数据支持。 哪怕这些数据都有，检测起来却不容易。...下面就是一张遥感图像，忽略绿框，你能发现其中的高尔夫球场有多少，都在哪吗？ ? 一个熟练解译人员从这样的遥感图像中检测出来所有的高尔夫球场，需要15分钟左右。...想要回答这些问题，需要先回答—— 为什么原来处理遥感图像很慢？ 利用遥感图像监测地表，是一个持续的过程。中科院遥感地球所研究人员说，其中最大的难点就在于，同一个地方的环境和气候，每年都会发生变化。...首先，遥感图像波段比较多，除了自然图像的RGB三个波段之外，遥感图像至少还要多出一个近红外波段，一些卫星获取的遥感影像有8个波段，高光谱图像甚至有多达200多个波段。...其次，图像的尺度差异也非常大，与自然图像中利用尺度金字塔进行多尺度的识别相比，遥感图像的尺度差异甚至要达到1：30 以上，才能较好地识别各个目标地物。 第三，有局部空间特征失真的问题。
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