遥感图像检测

Python筛选出批量下载的多时相遥感影像文件中缺失的日期

  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。  
疯狂学习GIS·2024-01-02 17:14

【开源项目】智慧交通~超经典开源项目实景三维数字孪生高速

飞渡科技以实景三维数据为基础，基于大数据、高分遥感、数据分析以及数据融合等前沿技术，打造从感知、连接、到场景触达的实时数字孪生体，为高速公路管理者提供更智能、高效、安全的综合管控方案。
万象工作室·2024-01-02 02:26

satellite-image-deep-learning，一个遥感深度学习方向的宝藏网站

今天我们分享一个深度学习遥感相关的网站：「satellite-image-deep-learning」。这是一个github库，里面含有大量应用于卫星和航空图像的深度学习资源。
DataAssassin·2024-01-01 05:41

目前我国最高分辨率卫星 高景一号卫星的优势有哪些

高景一号卫星是未来商业遥感卫星系统首发星。全色分辨率0.5米，多光谱分辨率2米，通俗地讲，0.5米级分辨率，可以在太空分辨出地面上普通轿车和旅行车的区别。
sshy3s·2023-12-31 22:07

贵州大数据产业异军突起

同时收集来自全球的卫星遥感、地形地貌、气象预报等信息，再通过算
weixin_33697898·2023-12-31 11:51

阿里达摩院的AI Earth（AIE）云平台介绍

基于达摩院在深度学习、计算机视觉等方向上的技术积累，结合阿里云强大算力支撑，提供遥感、气象等多源对地观测数据的云计算分析服务，用数据感知地球世界，让AI助力科学研究。
星辰漫漫长野·2023-12-30 22:54

AI Earth地球科学云平台简介

一、平台简介什么是AIEarth地球科学云平台AIEarth地球科学云平台基于达摩院在深度学习、计算机视觉、地理空间分析等方向上的技术积累，结合阿里云强大算力支撑，提供无门槛、界面化的遥感、气象等多源对地观测数据云计算分析服务
此星光明·2023-12-30 22:23

AI Earth ——暨GEE\PIE之后，AIE已经悄然上线了，阿里云开发者模式上线

首先我们登录平台后先进入下面的界面，然后就可以看到开发者模式：我们先来看一下开发者模式的主界面：这个界面内涵盖了很多内容：AIEarth开发者模式使用引导快速开始本节将主要介绍如何快速利用AIEPythonSDK进行编程和处理遥感数据
此星光明·2023-12-30 22:53

ChatGPT绘制全球植被类型分布图、生物量图、土壤概念图、处理遥感数据并绘图、病毒、植物、动物细胞结构图

以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别
思考的小猴子·2023-12-30 19:04

ChatGPT绘制全球植被类型分布图、生物量图、土壤概念图、处理遥感数据并绘图、病毒、植物、动物细胞结构图

以ChatGPT、LLaMA、Gemini、DALL·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习、论文检索、写作、翻译、润色、文献辅助阅读、文献信息提取、辅助论文审稿、新闻撰写、科技绘图、地学绘图（GIS地图绘制）、概念图生成、图像识别
梦想的初衷~·2023-12-30 16:31

Sentinel-3如何处理并下载LST数据-陆地表面温度”（Land Surface Temperature）

LST是遥感技术中一个重要的参数，可以通过卫星遥感等手段进行测量和监测。陆地表面温度对于许多领域具有重要意义，包括气象学、气候研究、环境监测等。
GIS工具-gistools2021·2023-12-30 11:16

【Python&RS】基于矢量范围批量下载遥感瓦片高清数据（天地图、高德、谷歌等）

所以今天就和大家分享一下如何使用Python基于矢量范围批量下载高清遥感瓦片数据。1读取矢量边界这里我们使用osgeo中的osr、ogr库去读取矢量的地理范围。
RS迷途小书童·2023-12-30 10:17

Python遥感影像深度学习指南(2)-在 PyTorch 中创建自定义数据集和加载器

在上一篇文章中，我们Fast.ai在卫星图像中检测云轮廓，检测物体轮廓被称为语义分割。虽然我们用几行代码就能达到96%的准确率，但该模型无法考虑数据集中提供的所有输入通道（红、绿、蓝和近红外）。问题在于，深度学习框架（如Keras、Fast.ai甚至PyTorch）中的大多数语义分割模型都是为处理RGB图像而设计的，并带有预先训练好的权重。除此之外，这些库中的视觉模块也仅限于RGB文件。这就是我们
gis收藏家·2023-12-30 06:50

不止上天,高光谱遥感还能入地分析检测

姓名：韩宜真学号：17020120095转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3NTM0MjI5Nw==&mid=2247483821&idx=1&sn=b867711dcd078e0cd14bb4933a749dd1&chksm=eb07771bdc70fe0de3da6d0c29f6d89d92bc9b2231781b304688991ea78a490
d5cc63d9e177·2023-12-30 04:36

基于YOLOv8的遥感SAR舰船小目标识别

本文摘要：基于YOLOv8的遥感SAR舰船小目标，阐述了整个数据制作和训练可视化过程1.YOLOv8介绍UltralyticsYOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本
AI小怪兽·2023-12-29 22:44

yolov5旋转目标检测-遥感图像检测-无人机旋转目标检测-附代码和原理

综述为了解决旋转目标检测问题，研究者们提出了多种方法和算法。以下是一些常见的旋转目标检测方法：基于滑动窗口的方法：在图像上以不同的尺度和角度滑动窗口，通过分类器判断窗口中是否存在目标。这种方法简单直观，但计算量大且效果依赖于窗口的尺度和角度设置。基于特征提取的方法：利用图像特征提取技术，如SIFT、HOG、CNN等，获取目标的特征表示，再通过分类器进行目标检测。这种方法能够较好地处理目标的旋转变化
阿利同学·2023-12-29 12:10

2022年测绘资质通用标准

测绘资质的专业类别十个专业分为大地测量、测绘航空摄影、摄影测量与遥感、工程测量、海洋测绘、界线与不动产测绘、地理信息系统工程、地图编制、导航电子地图制作、互联网地图服务。
未来可期小刘·2023-12-29 12:59

opencv和gdal的读写图片波段顺序问题

最近处理遥感影像总是不时听到图片的波段错了，一开始不明就里，都是图片怎么就判断错了。1、图像RGB波段顺序判断后面和大家交流，基本上知道了一个判断标准。
清梦枕星河~·2023-12-28 14:56

YOLOv5改进 | 2023主干篇 | 替换LSKNet遥感目标检测主干 (附代码+修改教程+结构讲解)

一、本文介绍本文给大家带来的改进内容是LSKNet（LargeKernelSelection,LKSelection），其是一种专为遥感目标检测设计的网络架构，其核心思想是动态调整其大的空间感受野，以更好地捕捉遥感场景中不同对象的范围上下文
Snu77·2023-12-28 14:09

【SAM系列】SAM-Assisted Remote Sensing Imagery Semantic Segmentation with Object and Boundary Constraint

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.02464v2.pdf代码链接：https://github.com/sstary/SSRS核心：利用SAM为遥感分割模型的训练提供额外的监督
Nastu_Ho-小何同学·2023-12-28 12:45

Python遥感影像深度学习指南(4)-利用层次聚类方法实现高分辨率影像分类（水体识别）

在遥感数据中，它主要用于像素分类。
gis收藏家·2023-12-28 11:05

遥感影像辐射定标

遥感影像原始数据中每个像元代表地面光谱反射率的相对大小，叫做DN值。如果要用于后续的反演或者生成一些反射率等产品时，必须要做辐射定标。
刚上路DE小白·2023-12-28 04:44

162TB全球卫星地图瓦片服务

这里再为你分享长光的另一款重量级产品，即《吉林一号国产化全球遥感底图瓦片服务》，你可以把它简单地理解为是一套全球离线地图服务系统。为了行文方便，我们在本文暂且称之为“长光全球瓦片系统”。
水经注GIS·2023-12-27 14:29

java调用GDAL实现栅格数据的重采样的一种方法

1.2用途在地理信息栅格数据的处理中有着比较重要的用途，如地图制图中不同比例尺下需要有不同的分辨率显示；在卫星遥感影像的数据的处理中，重采样也是
我一时想不起·2023-12-27 13:43

fragstats：景观指数的突变分析

图1突变频次图2突变时间文章目录一、景观指数计算二、景观指数时间序列构建三、参考博客四、结果可视化五、结果展示5.1突变频次5.2突变时间一、景观指数计算参考博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成
_养乐多_·2023-12-26 23:52

fragstats：景观指数趋势分析

结果如下图所示，图1趋势分类图图2MK趋势分析文章目录一、景观指数计算二、景观指数时间序列构建三、参考博客四、结果可视化五、结果展示5.1趋势分类一、景观指数计算参考博客《fragstats：景观指数计算及其遥感影像生成
_养乐多_·2023-12-26 16:30

SuperMap iClient3D for WebGL时序影像

通过对多时相遥感影像的比较和分析，可以揭示地理现象的时空演变规律，提供科学依据和决策支持。下面就让我们来看看如何在SuperMapiClient3DforWebGL中模
supermapsupport·2023-12-26 12:23

Python遥感影像深度学习指南(3)-卫星图像语义分割之用PyTorch创建一个简单的U-Net 模型

在上一篇文章中，介绍了如何在不使用torchvision模块的情况下，创建卫星图像的多通道数据集。现在，我们将继续创建一个简单的深度学习模型，用于卫星图像的语义分割。1、介绍下图来自"卷积神经网络实现了从高分辨率无人机图像中高效、准确、精细地分割植物物种和群落"的论文，我们要创建的U-Net模型与其类似，其中我们有3个压缩块contractingblocks和3个上采样块（也叫扩展块）upsamp
gis收藏家·2023-12-26 07:28

2022-04-26

物联网、云计算、智能GIS、海陆空一体化遥感监测、海量数据挖掘、环
Andy华·2023-12-26 07:32

Landsat8温度反演&地图制图

1、landsat8数据下载（中科院遥感数据共享平台）地址：http://ids.ceode.ac.cn/query.html注：需先注册账号，可能需要时间等待网站审核通过1）查询数据前先登录2）设置好查询条件
Run不动了·2023-12-24 21:08

YOLOv7涨点技巧：一种新颖的多尺度滑窗注意力，助力小目标和遥感影像场景

本文全网独家改进：提出了一种新颖的多尺度滑窗注意力机制，有效的应用在遥感影像和小目标场景，实现涨点。
AI小怪兽·2023-12-24 21:29

【高光谱一】2022 TGRS Confident Learning-Based Domain Adaptation for Hyperspectral Image Classification

1.motivation跨域高光谱图像分类是遥感领域面临的主要挑战之一。为了获得更好的统计一致性，现有方法以无监督的方式使用整个未评估的目标数据，这可能会引入噪声并限制神经网络的可判别性。
羊驼不驼a·2023-12-24 16:14

GEE栅格数据使用方法详解

例如，在遥感领域，一张卫星图像就可以看作是具有多个波段（如红、绿、蓝）的影像。ImageCollection（影像集合）：影像集合是由多个
Leon_124·2023-12-24 16:42

GEE学习笔记

掩膜在遥感图像处理中，"掩膜"是指一种用于隐藏或保留图像特定部分的技术。掩膜通常是一个二进制图像，其中的像素值为0或1，分别表示遮蔽或保留。
It_张·2023-12-24 16:41

基于形态学处理的遥感图像目标提取与 Matlab 实现

基于形态学处理的遥感图像目标提取与Matlab实现遥感图像目标提取是遥感技术在图像分析和处理中的重要应用之一。形态学处理是一种基于图像形态学原理的图像处理方法，可以有效地提取遥感图像中的目标信息。
安静漫游·2023-12-24 13:35

Python遥感图像处理指南(5)-投影、镶嵌、裁剪和叠加

在前几章中，我们可以提取到水体掩膜，但我们的算法有时候不是很准确，需要其他数据源来进行对比分析，本章我们将利用全球水面数据集来进行教学操作，该数据提供了过去三十六年全球范围内水面的位置和时间分布图，并提供了有关水面范围和变化的统计数据，这是一个非常实用的全球水资源研究数据库。1、数据下载进入网站（自己想办法），找到之前哨兵影像对应的区块，我之前下载的是位于巴西的70W0Nand60W0N两个图幅，
gis收藏家·2023-12-24 09:10

Python遥感影像深度学习指南(1)-使用卷积神经网络（CNN、U-Net）和 FastAI进行简单云层检测

【遥感影像深度学习】系列的第一章，Python遥感影像深度学习的入门课程，介绍如何使用卷积神经网络（CNN）从卫星图像中分割云层1、数据集在本项目中，我们将使用Kaggle提供的38-CloudSegmentationinSatelliteImages
gis收藏家·2023-12-24 09:10

Python遥感图像处理指南(4)-质量波段和位掩码之影像云层信息提取

我们接着上一章的课程，本章继续开始图像处理分析。我们的最终目标是自动监测特定兴趣区域的反射光谱。这个区域可以是农作物、森林、湖泊或任何其他目标，目标是检查该区域光谱反射率随时间的变化情况，云层和阴影等不想要的像素可能会遮挡卫星传感器的视线，导致数据中出现噪音，或者像素可能因其他干扰而存在缺陷。这就是卫星质量评估QA波段的作用所在。大多数光学卫星图像产品都带有一个或多个QA波段，允许用户评估每个像素
gis收藏家·2023-12-24 09:10

基于Python实现基于遥感指数的水体提取

方法阈值法是比较简单但却较为有效的水体提取方法，优点是物理含义明确，计算简单，效率高，缺点一是在一些复杂场景中，受建筑阴影等影响容易出现误识别，二是基于像元计算存在的“椒盐现象”，三是最大的确定是阈值需要人为设定。虽然这是一个非常原始的方法，但即使在今天依然有很大应用价值，比如作为一种特征与其他类型数据做融合处理，结合机器学习优化阈值设定的问题，还可以在一些广域识别应用中起到高置信样本筛选的作用等
gis收藏家·2023-12-24 09:40

Python遥感图像处理指南(6)-绘制散点图和输出PDF报告

今天我们来学习一些其他技能，在写论文时通常需要将结果图表进行整理，拼接图片很不方便，我们可以借助Pyhton将处理的图片和图标整合到PDF中输出，提高生产效率。1、环境安装安装PyPDF2包pipinstallPyPDF22、创建PDF我们将改造之前写的load_landsat_image方法，来实现PDF文件的创建。整个图像对于PDF文件来说太大，为了保持长宽比不变，我们将只接收宽度作为参数，然
gis收藏家·2023-12-24 09:36

遥感图像分类

概念：根据感兴趣目标在遥感图像上的差异，判断并识别其类别属性空间分布特征等信息的过程。
何同尘·2023-12-24 02:33

【机器学习】模式识别

模式识别应用：医学影像分析、人脸识别、车牌识别、遥感图像2模式分类器分类器的分类：线性分类器、非线性分类器、最近邻分类器2.1分类器的训练（学习）过程2.2分类器的性能评价概念：真正例（TruePositive
qq_1532145264·2023-12-23 23:28

JRS | 期刊目录，篇篇匠心，各具精彩

图片**ReviewArticle**01海洋溢油光学遥感的新进展图片海洋溢油光学遥感的研究进展和应用挑战综述。下载PDF
小小杨树·2023-12-23 20:51

17,18，不过一觉醒来

遥感实习已经开始，早上时间是九点，撒了懒睡到八点，终于醒来，上
匣三·2023-12-23 17:14

孟母堂横穿中国穿越文明第22天——（青海湖）

青海湖是中国内陆最大咸水湖，是维系青藏高原东北部生态安全的重要水体2012年7月30日，青海省气象科学研究所最新的遥感监测结果显示，青海湖面积持续8年增大。
付神·2023-12-23 14:38

MATLAB遥感影像处理及分析

%%子图1，读取影像,tif影像为哨兵四波段影像，subplot(2,2,1);data1=imread('20210409.tif');data2=imread('20210529.tif');red1=data1(:,:,3);%分别为蓝、绿、红、近红波段nir1=data1(:,:,4);red2=data2(:,:,3);nir2=data2(:,:,4);image(0,0,nir1,'
周周写代码·2023-12-23 12:34

【图像处理】常用图像增强算法（MATLAB实现）

在医学成像、遥感成像、人物摄影等领域，图像增强技术都有着广泛的应用。图像增强同时可以作为目标识别，目标跟踪，特征点匹配，图像融合，超分辨重构等图像处理算法的预处理算法。
littlebrothers·2023-12-23 08:09

BFSIFT算法分析

BFSIFT算法简述硕士阶段研究的是遥感图像处理领域SAR图像处理方面知识，自然在论文阅读中接触到了BFSIFT算法。其实BFSIFT主要改进了光学SIFT算法在SAR图像匹配性能低下的问题。
AutoSleep·2023-12-23 03:00

遥感图像处理——点云模型可视化模块、点云滤波模块实现方法

点云处理软件框架点云模型可视化模块一、LOD算法LOD（LevelofDetail）主要用于优化渲染复杂几何数据的性能，特别是在三维模型和地形渲染方面。它通过在不同距离和尺度下使用不同精细度的模型，以提高渲染性能。LOD可以在近处呈现高细节的模型，在远处呈现简化的模型，从而减少需要渲染的数据量。在点云可视化方面，LOD技术也可用于提高点云的渲染性能。例如，在观察点云时，可以根据点云与观察者之间的距
知来者逆·2023-12-23 02:56

虚幻学习笔记20—C++中用户输入控制

一、前言用户输入主要有鼠标和键盘以及其他的遥感外接设备等，在虚幻中经常会用到这些输入设备的值，比如通过鼠标控制摄像头的方向、键盘控制人物移动等。
凯尔八阿哥·2023-12-22 11:09
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