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

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

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。

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。

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

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

在遥感数据中，它主要用于像素分类。

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。

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”。

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

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

传统的大语言模型可以描述、回答与图像相关的问题，甚至进行复杂的图像推理。但使用大型语言模型进行文本定位，或用图像指代准确坐标却不太行。

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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

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

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

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

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

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。

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。

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

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。

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。

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，

【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

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

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

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

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。

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

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

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

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。

%%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,'

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。

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。

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

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。

ANovelPanopticSegmentationAlgorithmforHighResolutionRemoteSensingImages基于MASKDINO模型，加了两个模块：BAM：BatchAttentionModule遥感图像切分的时候把一个建筑物整体比如飞机场切分到不同图片中

一、图片搜索问题的基本步骤与原理（1）把1幅图像经过特征提取技术量化成一组高维向量（如2048维）（2）通过大规模向量搜索引擎支持大规模图像搜索（3）识别出图像相关信息（4）继续做一些细粒度的图像识别与分析

其应用范围广泛涉及医学影像分析、安全监控、智能交通、目标检测与识别、遥感影像处理等领域，具有很高的实用性，因此每年的相关论文数量也比较多。

，2022年10月11日，Version12.摘要Python+GDAL实现ASCII文件转Geotiff3.微信公众号GISRSGeography公众号GISRSGeography的内容涉及GIS，遥感和作物模型

GDAL学习笔记04：获取遥感影像波段信息前言1.版本2.摘要3.说明4.微信公众号GISRSGeography一、获取栅格数据基本信息二、参考资料前言1.版本  1.12022年7月24日，Version12

GDAL学习笔记04：获取遥感影像波段信息前言1.版本2.摘要3.说明4.微信公众号GISRSGeography一、获取栅格数据基本信息二、参考资料前言1.版本  1.12022年7月28日，Version12

图像常用属性指标图像的常用属性指标有以下几个：分辨率分辨率是指图像中可以显示的水平和垂直像素数。较高的分辨率意味着图像具有更多的细节和更高的清晰度。常用单位有像素（px）或者万像素（MP）。色彩深度色彩深度是指图像中每个像素可以表示的不同颜色数量。它决定了图像的颜色范围和细节。常用的色彩深度包括8位（256种颜色）、16位（65536种颜色）和24位（16777216种颜色）等。像素密度像素密度是

原始的遥感影像是没有坐标和投影信息的，其实就是一张图片，当做后续一些处理时，尤其是遥感地信方向后续应用中会涉及很多叠加分析，比如同一个地区的影像不同年份的叠加，但是影像大小又不能保证大小一致，因此需要添加坐标和投影信息

1.引言城市热岛效应（UrbanHeatIslandEffect）是指城市中的气温明显高于外围郊区的现象。在近地面温度图上，郊区气温变化很小，而城区则是一个高温区，就像突出海面的岛屿，由于这种岛屿代表高温的城市区域，所以就被形象地称为城市热岛。由于城市热岛效应，城市与郊区形成了一个昼夜相反的热力环流。随着城市化进程的加快，我国城市热岛效应越来越明显，已成为影像城市可持续发展的八大环境问题之一。目前

融合卫星遥感技术，可线上实现卫星测绘。根据需求输入地点，快速线上查找，利用工具选中具体地点，可进行数据评估，生成三维

2019年第49届IPCC全会明确增加了基于卫星遥感的排放清单校验方法。随着碳中和目标以及全球碳盘点的现实压力，基于遥感技术的碳监测成为了领域热点。

图像融合可以在许多领域中应用，包括计算机视觉、遥感、医学图像处理等。融合的方法有很多：加法融合（AdditiveFusion）：将每个图像的对应像素相加。