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#遥感
博特拉大学好申请吗 艾尔法留学一站式留学服务
近日,中农批冷链与中科
遥感
联手进军数字农业领域,确保我国未来数字农业领域的领先地位。可见,借助数字农业推动乡村振兴有重大意义,我国农业对国家发展至关重要。
tangka520
·
2020-08-24 13:57
2018-10-29
没有比和你相见后别离更痛苦的东西了,想你却在
遥感
与思念中日益深刻,日见清晰。空开始放晴,微风划过,如此轻柔,想每次和你相见时轻轻的牵着你的手,我笑了,仅仅是因为想起了你。
yzwjjx
·
2020-08-24 10:32
TM影像不同波段组合用途整理
321:真彩色合成,即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非
遥感
应用专业人员使用。
魂灭
·
2020-08-24 04:18
遥感
Python 实现
遥感
影像波段组合
最近要做个
遥感
相关的小系统,需要波段组合功能,网上找了可以使用ArcGIS安装时自带的arcpy包,但是Python3.7不能使用现有ArcGIS10.2版本,也不想再装其他版本,所以只能自己想了个办法解决
改不了昵称呀
·
2020-08-24 04:15
Python
遥感
遥感
影像常用合成波段
321:真彩色合成,即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非
遥感
应用专业人员使用。
小弱鸡也要长大成大树
·
2020-08-24 04:49
笔记
如何修复landsat7 ETM+影像的错误条带?
首先,我们需要对错误条带的由来有清晰的认识,2003年5月31日,Landsat-7ETM+机载扫描行校正器(SLC)故障,导致此后获取的影像出现了数据条带丢失,严重影响了LandsatETM
遥感
影像的使用
隋皓辰
·
2020-08-24 04:43
envi
ENVI学习总结(八)——图像镶嵌
8.图像镶嵌8.1内容介绍图像镶嵌,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。
Arcgiser
·
2020-08-24 04:56
☼
ENVI
c++实现使用GDAL实现大幅影像的快速读取
遥感
影像小则几百兆,大则5,6GB,所以在使用GDAL进行图像读取时面临读写速度较慢的问题,我们可以深入研究gdal中RasterIO函数的机制,发现该函数是通过一行一行读取影像来实现影像读入内存的,所以我们在分块读取的时候也按照几行几行读取这样会加快读取速度
往后余生都是c++
·
2020-08-24 03:50
初学者的领悟
GDAL
5秒钟用google earth engine(GEE)填补Landsat7条带问题
如果是学
遥感
的同学,应该都知道Landsat7的影像在2003年出现了问题,导致后期的数据都有条带。最近我个人在使用Landsat7的数据,为了填补条带,就做了以下代码,大家如果有用得上的,就拿去用。
QQ2281138561
·
2020-08-24 03:09
GOOGLE
EARTH
ENGINE
遥感
google earth engine(GEE)监督分类总结与代码分享
在我的监督分类代码里,我一共分为了以下几个步骤:1.制作训练样本数据;2.
遥感
数据的筛选(时间、地点与云量);3.
遥感
数据预处理(去云、镶嵌、裁剪);4.构建光谱指数:NDVI、mNDWI,NDBI;5
QQ2281138561
·
2020-08-24 03:38
GOOGLE
EARTH
ENGINE
google
earth
使用google earth engine(GEE)提取亚马逊每年森林火灾区域
2019年亚马逊大火还历历在目,作为学
遥感
的学生,我们可以使用
遥感
影像来获得着火区。但是使用传统
遥感
太过于麻烦,我们可以使用GEE,1分钟获得亚马逊10年的着火区域,并统计面积与导出着火区。
QQ2281138561
·
2020-08-24 03:38
GOOGLE
EARTH
ENGINE
遥感
google earth engine (GEE)面向对象分类 代码
遥感
常用的三大类型分类方法:监督分类,非监督分类,以及面向对象分类。前两个代码,我很熟悉,并且都能做出比较好的效果。目前我对某市的landsat影像使用了面向对象分类,但是结果不是让人满意。
QQ2281138561
·
2020-08-24 03:38
GOOGLE
EARTH
ENGINE
遥感
遥感
图像处理流程
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。
weixin_34268310
·
2020-08-24 03:46
matlab实现主成分分析(
遥感
图像处理)
数据说明:采用的数据源是从别人那里拷的2012年全年的SeaSurfaceTemperature(海标温度,SST)数据,一直想找一份比较好的主成分分析数据,也没找到。Matlab自身有主成分分析的函数princomp,其中返回的第二个数据就是样本经过K-L变换后的各个成分数据,第三个参数就是特征值大小。(第一个参数貌似是协方差矩阵,我还没看)PCA的基本原理:一般图像的线性变换可以表示为:y=T
weixin_33842304
·
2020-08-24 03:57
gdal读写图像分块处理
转自赵文原文gdal读写图像分块处理(精华版)Review:用gdal,感觉还不如直接用C++底层函数对
遥感
数据进行处理。
weixin_30552811
·
2020-08-24 03:32
[个人心得] 关于TM影像各波段组合的简介[转]
[个人心得]关于TM影像各波段组合的简介321:真彩色合成,即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非
遥感
应用专业人员使用。
weixin_30411239
·
2020-08-24 03:50
Python空间数据处理2: GDAL栅格图像格式转换
在《GDAL读写
遥感
图像》中,有提到了GDAL支持多种数据格式,那么,如何对这些格式进行相互转换呢?这其实非常简单,仅在写图像时稍加修改即可。
vonuo
·
2020-08-24 03:44
Python空间数据处理
使用ENVI将影像四周的黑背景设置为无色
晚上裁剪了一景
遥感
影像,无奈四周都是黑色的(如下图),想将其变换为白色的,研究了一下,具体操作如下。
贝尔拉梅拉热翔
·
2020-08-24 02:24
遥感
ENVI
C#使用GDAL将tif图像转换为jpg、bmp、png和gif格式的图像
本程序首先调用GDAL库将tif格式的
遥感
图像打开,然后转换为jpg、png、bmp和gif格式的图像,实现快视图的效果。
贝尔拉梅拉热翔
·
2020-08-24 02:23
ETM+
遥感
不同波段的用途
ETM+各个波段的特征B1为蓝色波段,该波段位于水体衰减系数最小的部位,对水体的穿透力最大,用于判别水深,研究浅海水下地形、水体浑浊度等,进行水系及浅海水域制图;B2为绿色波段,该波段位于绿色植物的反射峰附近,对健康茂盛植物反射敏感,可以识别植物类别和评价植物生产力,对水体具有一定的穿透力,可反映水下地形、沙洲、沿岸沙坝等特征;B3为红波段,该波段位于叶绿素的主要吸收带,可用于区分植物类型、覆盖度
CCint_翔坨儿
·
2020-08-24 02:47
遥感
深入探究:TIFF格式的影像如何转jpg (保持色彩不变)
1.tif可以有8位,24位,32位甚至更高,又分为有符号,无符号等,对于学
遥感
和GIS的来说,接触到的tif影像往往是高像素深度的,tif影像中的灰度值可以是几千几万。
辣鸡博主已停更
·
2020-08-24 02:30
谷歌地球图像下载
做模型经常要出模型区图,
遥感
图片是最好的底图,GoogleEarth是最好的来源。下载GE图像的时候,经常出现:“图像正在准备中,这可能需要一分钟”的提示。
Tertullian
·
2020-08-24 02:35
软件经验
基于RS的植被覆盖度评价 ——以北京市为例
基于RS的植被覆盖度评价——以北京市为例本研究以2景覆盖北京市的Landsat5TM影像为数据源,成像时间为2009年9月份,采用改进的像元二分模型详细介绍植被覆盖度
遥感
估算过程。
公众号ID:IT-arch
·
2020-08-24 02:57
RS
覆盖度
遥感
GDAL影像重采样
giselite/article/details/7792620#include"gdal_priv.h"#include"ogrsf_frmts.h"#include"gdalwarper.h"/****
遥感
影像重采样
sunj92
·
2020-08-24 02:14
GDAL
C++编程
GEE学习笔记 八十三:【GEE之Python版教程十三】几何图形
遥感
分析中用到的数据主要就是这两大类:矢量数据和栅格数据。在GoogleEarthEninge中,它为我们讲这两类数据封装成为了以下几类数据。
无形的风(知乎)
·
2020-08-24 02:22
GEE开发
GEE
python
matlab语言,实现了对高光谱
遥感
图像的读取并做主成分分析,将结果按贡献率大小顺序排列并显示出来
http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece763105392230e54f7217b818c027fa3c215cc790d1c023abde674745105d6c061265ce8090dbda16b24601e7df1c19fc80bc0edc56e7cd37937741c8c4611d70eafbc1c639e7e841f
searching555
·
2020-08-24 02:40
【RS学习笔记】基于MODIS劈窗算法地表温度反演
目的:1)掌握基于
遥感
的陆表温度反演方面的理论知识。2)能够根据劈窗算法反演地表温度。
芝士奶油
·
2020-08-24 02:27
Google Earth Engine笔记-植被覆盖度计算
1植被覆盖度
遥感
监测根据NDVINDVINDVI数据进行像元二分模型计算植被覆盖度像元二分模型将像元的植被覆盖结构分为纯像元与混合像元两类,纯像元植被完全覆盖覆盖度为1,混合想要由植被与非植被构成,其NDVINDVINDVI
you_are_mine_py
·
2020-08-24 02:27
GEE
Google Earth Engine(GEE)对指定地点Sentinel-2 Level1C数据进行NDVI指数的计算
借助谷歌公司超强的服务器运算能力以及与NASA的合作关系,GEE平台将Landsat/Sentinel等可以公开获取的
遥感
图像数据存储在谷歌的磁盘阵列中,使得GEE用户可以方便的提取、调用和分析海量的
遥感
大数据资源
清秋晚歌
·
2020-08-24 02:45
java
google
earth
Python+gdal实现
遥感
影像的PCA(主成分分析)
PCA基本步骤:对数据进行归一化处理(直接减去均值)计算归一化后的数据集的协方差矩阵计算协方差矩阵的特征值和特征向量保留最重要的k个特征(通常k要小于n),也可以自己制定,也可以选择一个阈值,然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值,则选择这个k找出k个特征值对应的特征向量将m*n的数据集乘以k个n维的特征向量的特征向量(n*k),得到最后降维的数据。1、进行归一化处理、计算
YoonHeeEun
·
2020-08-24 02:41
Python
GDAL
遥感图像处理
Google Earth Engine———土地类型分类
利用GEE对
遥感
影像进行分类后,如何对地物类型进行统计。
月球上看星星
·
2020-08-24 02:21
GEE
土地类型分类
遥感
卫星影像数据全色波段和多光谱波段
遥感
卫星影像数据全色波段和多光谱波段一、全色波段全色波段,一般指使用0.5微米到0.75微米左右的单波段,即从绿色往后的可见光波段。
骑黑马的forever
·
2020-08-24 02:18
IT教育
极限学习机
在图像处理方面,ELM被成功用于低分辨率至高分辨率图像的转化,以及
遥感
图像中对下垫面类型的识别(2)在生物科学领域,ELM被用于预测蛋白质交互作用。
绿肥红瘦_
·
2020-08-24 01:49
python gdal
遥感
影像基础操作(读写、增加波段、添加坐标系)
1.读写defread_img(filename):dataset=gdal.Open(filename)im_width=dataset.RasterXSizeim_height=dataset.RasterYSizeim_geotrans=dataset.GetGeoTransform()im_proj=dataset.GetProjection()im_data=dataset.ReadAs
如雾如电
·
2020-08-24 01:04
python
gdal
遥感
影像镶嵌及实现(三)
遥感
影像镶嵌及实现(一);
遥感
影像镶嵌及实现(二);
遥感
影像镶嵌及实现(四);
遥感
影像镶嵌及实现(五);
遥感
影像镶嵌及实现(六)。
ND_DoYouService
·
2020-08-24 01:03
影像处理
遥感
影像镶嵌及实现(二)
遥感
影像镶嵌及实现(一);
遥感
影像镶嵌及实现(三);
遥感
影像镶嵌及实现(四);
遥感
影像镶嵌及实现(五);
遥感
影像镶嵌及实现(六)。
ND_DoYouService
·
2020-08-24 01:03
影像处理
云检测-IDL实现2
一,前言之前我的博客里面简单介绍了针对高分一高分辨率卫星
遥感
影像的厚云监测方法,主要是利用云的特征,基于阈值法进行提取的云,该方法简单,但是只能提取出绝大部分的厚云,对薄云提取不是很友好,后续我对该算法进行了改进
micro_yx
·
2020-08-24 01:14
IDL
IDL实现
遥感
影像的监督分类
利用IDL实现对
遥感
影像的最大似然的监督分类proclassficationCOMPILE_OPTIDL2ENVI,/restore_base_files;进行最大似然法分类file=‘D:\0\classfication_img.dat
micro_yx
·
2020-08-24 01:43
IDL
ENVI+IDL使用
在面对大批量
遥感
影像数据重复操作的时候,我们会想到批处理的方式。尽管
遥感
软件提供了一些批处理的方式,就小部分需求而言,单一的批处理方式往往是不够的,这时候程序化处理就派上用场了。
冰清-小魔鱼
·
2020-08-24 01:12
遥感
程序
图像处理
利用gdal给影像添加金字塔
在
遥感
领域,许多图片的大小动辄上G。读取、显示这样的图片极为耗时,影响用户体验。
liji_digital
·
2020-08-24 01:11
gis
gdal
IDL\ENVI读写数据
1、读取
遥感
影像proname2data,filename,data,ns,nl,nb,map_info,fiddenvi_open_file,filename,r_Fid=fiddifn_elements
至尊乱
·
2020-08-24 00:36
Landsat卫星MSS/TM/ETM数据——波段组合
转载自lianyi_dyq321:真彩色合成,即3、2、1波段分别赋予红、绿、蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非
遥感
应用专业人员使用。
iteye_8029
·
2020-08-24 00:46
Landsat8
遥感
数据大气校正
LaSRC(Landsat8SurfaceReflectanceCode)是USGS专门为Landsat8数据设计的大气校正程序,被认为是最精确的Landsat8OLI大气校正,最近更新为2017年12月。LaSRC有很大的技术改进包括短波蓝光的应用和使用逐日的大气环境辅助数据(lasrc_product_guide.pdf)。但USGS仅提供美国境内的LaSRC产品,对境外提供的Landsat8
副组长
·
2020-08-24 00:29
下载USGS的地物光谱数据库的网址
http://speclab.cr.usgs.gov/spectral-lib.html众所周知,地物波谱特性是
遥感
探测的基础,
遥感
器波段优化组合的依据,
遥感
图像解译指南,信息提取和目标识别的根据,是定量
遥感
技术与应用发展的先决条件
冰点青蛙
·
2020-08-24 00:57
其它
Earth Engine下水体提取
本次内容为Landsat-8
遥感
影像中水体的提取,用到了NewWaterIndex(NWI)指数,效果较好。文献(丁凤,2009)中还花一定篇幅对大气校正进行阐述,意在体现其重要性。
desertsTsung
·
2020-08-24 00:19
Earth
Engine
IDL下快视图生成
由庞大的
遥感
影像(全色或多光谱的GeoTiff文件或ENVI文件)生成10MB以下的jpg格式图片,便于对
遥感
影像有初步的认知,RGBBands为RGB组合波段(全色可忽略),Resample用于调整是否进行重采样至
desertsTsung
·
2020-08-24 00:48
IDL
多幅TM影像的处理技术总结
参照本方法时:具体方法建议参照书议参照《ENVI
遥感
图像处理方法》邓书斌,或者ENVI提供的用户帮助手册1.一般做法:影像校正——————>波段融合————》分辨率融合————》影像镶嵌————》影像裁剪注
Ordiy
·
2020-08-24 00:39
遥感图像处理
遥感
影像镶嵌匀色及镶嵌线自动生成
遥感
影像镶嵌匀色软件软件下载:最新版本下载,请关注新浪博客:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13227b6dd0102vhcq.html镶嵌软件是一款专业的影像镶嵌匀色工具
RSImager
·
2020-08-23 23:37
遥感
Landsat TM 波段组合
在植被、农作物、土地利用和湿地分析的
遥感
方面,这是最常用的波段组合。7,4,2土壤和植被湿度内容分析;内陆水体定位。植被显示为绿色的阴影。5,4,3
ErikLiu
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2020-08-23 23:56
Geo
影像匀色镶嵌软件
软件下载地址:http://blog.sina.com.cn/rsimager现在大多
遥感
影像由于成像的原因导致色差较大,特别是时间跨度大的影像,色差更严重,甚至无法正确表达地物特征。
遥感服务
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2020-08-23 23:40
遥感
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