遥感学习记录第116页

【Python笔记】遥感影像(tif)合并与分块

主要功能1、借助GDAL拼接分块遥感数据，本文实例数据为GEE平台下载的矩形分块遥感数据，下载方式和数据详情可参阅【GEE笔记】分块下载——像元行列数；2、将大区域影像裁剪为小块——固定行列像元数量环境配置主要版本如下

runepic·2023-02-06 11:04

HOPC算法：基于结构相似性的多模态遥感影像配准方法（含matlab程序）

HOPC算法：基于结构相似性的多模态遥感影像配准方法文章目录前言一、HOPC原理二、实验结果三、总结四、知识产权前言随着遥感技术的发展，从遥感影像上获取所需信息已经成为一种非常重要的信息获取手段。

yeyuanxin·2023-02-06 10:51

学习记录-mybatis+vue+elementUi实现批量删除

老规矩，还是从后端到前端还是分为四步骤步骤一①写SQL语句mapper接口代码：/***批量删除*@paramids*/voiddeleteByIds(@Param("ids")int[]ids);实现语句：deletefromtb_brandwhereidin#{id}步骤二②service层代码接口代码（直接复制mapper的代码就可以了）/***批量删除*@paramids*/voiddel

Record growth...·2023-02-06 10:49

学习记录-mybatis+vue+elementUi实现分页查询（后端部分）

这一部分的实现确实让我学到不少东西。不管是后端还是前端部分的实现。首先需要明确的是，实现分页查询，我们需要从前端获取到几个参数？第一个是当前在第几页，第二个是每一页有多少个值。分别叫做：currentPage和pageSize。其次，明确我们从后端拿到哪些数据给前端输出？第一个是当前页的数据内容，这个结果是一个集合；第二个是所有数据的总数，这个结果就是一个数字。最后，怎么把它们封装成一个东西传给后

Record growth...·2023-02-06 10:49

全球首个面向遥感任务设计的亿级视觉Transformer大模型

作者：京东探索研究院深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。

京东云开发者·2023-02-06 10:28

高分遥感语义分割论文阅读之一

目录IncorporatingDeepLabv3+andobject-basedimageanalysisforsemanticsegmentationofveryhighresolutionremotesensingimagessummaryResearchObjectiveProblemStatementMethod(s)EvaluationConclusionNotesIncorporati

开始学AI·2023-02-06 09:20

遥感影像语义分割论文笔记（二）Category Boundary Detection Network

AsemanticsegmentationmethodwithcategoryboundaryforLandUseandLandCover(LULC)mappingofVery-HighResolution(VHR)remotesensingimage论文链接目录AsemanticsegmentationmethodwithcategoryboundaryforLandUseandLandCove

紫色蛙声ovo·2023-02-06 09:19

【论文阅读】结合空洞卷积的 FuseNet变体网络高分辨率遥感影像语义分割

【论文阅读】结合空洞卷积的FuseNet变体网络高分辨率遥感影像语义分割一、论文总体框架首先，采用FuseNet变体网络将数字地表模型（digitalsurfacemodel，DSM）图像中包含的高程信息与红绿蓝

川川子溢·2023-02-06 09:48

[论文阅读]面向全局:用于高分辨率遥感图像语义分割的宽上下transforms

[论文阅读]面向全局:用于高分辨率遥感图像语义分割的宽上下transforms文章目录[论文阅读]面向全局:用于高分辨率遥感图像语义分割的宽上下transforms一、总体介绍二、具体作用3.1总体框架

川川子溢·2023-02-06 09:48

【论文阅读】SCAttNet:具有空间和通道注意机制的高分辨率遥感图像语义分割网络

【论文阅读】SCAttNet:具有空间和通道注意机制的高分辨率遥感图像语义分割网络文章目录【论文阅读】SCAttNet:具有空间和通道注意机制的高分辨率遥感图像语义分割网络一、总体介绍二、概述SCAttNet2.1Segnet

川川子溢·2023-02-06 09:46

PyTorch nn.Linear学习记录

记录一下PyTorchnn.Linear的学习过程。概述首先，从PyTorch的官方文档，可以发现nn.Linear是一个类（面向对象语言）。它的作用是对输入数据x（列向量）做线性变换（Ax）和偏置（+b）后得到输出数据y（列向量）。即y=Ax+by=Ax+by=Ax+b其中A是线性变换矩阵，A有m行，n列。x、y、b分别代表一条输入数据、一条输出数据、一条输出数据对应的偏置，分别是n行、m行、m

培之·2023-02-06 08:52

python：矢量数据裁剪遥感影像

ArcGIS里面的按掩膜提取功能，在python里面的代码如下：裁剪前：裁剪后：fromosgeoimportgdal#**********************************根据shp裁剪tif**********************************#dst=r"E:\\RemoteSensing\\tif_clip.tif"#裁剪图像保存完整路径（包括文件名）src=r

_养乐多_·2023-02-06 08:44

mpvue学习记录

环境安装node.js下载地址：https://nodejs.org/en/download/cmdnode--version-npmsetregistryhttps://registry.npm.taobao.org/-npminstallvue-cli-g微信开发者工具VisualStudioCode+Vetur第一个小程序-vueinitmpvue/mpvue-quickstartfirst

GH_12d8·2023-02-06 08:31

日更010

2.坚持每日学习记录，不抱怨。改变，从自己做起。3.运动爱美，快乐自己。4.爱护家人、亲朋、时

遇见_320e·2023-02-06 06:05

人文主义心理学、文化教育学、80/20法则【学习记录】

人文心理学派&教师生涯五个阶段Steffy依据人文心理学派自我实现的理论，从个人发展的角度将教师生涯分为五个阶段：预备生涯、专家生涯、退缩生涯、更新生涯、退出生涯。人文=人本文化教育学（又称精神科学教育学）代表人物：德国的狄尔泰《关于普遍妥当的教育学的可能》、斯普朗格《教育与文化》、利特《职业陶冶、专业教育、人的陶冶》80/20法则（The80/20Rule）又称帕累托法则(ParetoPrinc

小红花er_三月·2023-02-05 21:07

[Python] Tkinter 学习记录

参考资料：辛星Tkinter调试软件：pycharm1、introimportTkinterroot=Tkinter.Tk()root.mainloop()2、widget组件常用的widget有：Toplevel、Label、Button、Canvas、Checkbutton、Entry、Frame、LabelFrame、Listbox、Menu、Menubutton、Message、Optio

happyxhz·2023-02-05 19:53

学习记录-20220717

【我的学习课题】找到一套方法：长期让家人获得音乐滋养~这一周学习时间较少，粗浅调整，还需深入学习。

贤记七生·2023-02-05 19:41

2020-04-28 linux学习记录

ssh：远程登陆主机ssh用户名@ip地址（ip对应的是一台电脑）history|grepadduser：在history命令得到的结果中检索adduser，然后将结果输出到屏幕命令提示符：prompt#：root（管理员）$：普通用户命令提示符出现时表示已经启动shell，意味着我们已经处于一个运行的shell当中命令：二进制程序/脚本文件（对内核而言是严格区分两者不同的）magicnumber

梧唯·2023-02-05 19:27

C/C++学习记录：深入理解三种传参方式

C/C++学习记录：深入理解三种传参方式之前对传参这方面的东西一直是知其然不知所以然。概念用法怎么用都知道，但是其真正的内部操作流程确实是理解不足。

河边小咸鱼·2023-02-05 17:50

毕业设计之 ---- 基于机器视觉的图像拼接算法

DanCheng-studio·2023-02-05 15:30

MALLOWS模型平均-R代码

（本文仅做学习记录所用。）我要用我最后的力气喊出那句：“Hansen大佬！！好人一生平安！！”

parcaf·2023-02-05 14:56

【深度学习】【Atlas 200DK】YOLOv3和YOLOv5部署

的部署模型训练转换服务器上的结果开发板上的结果python部署c++部署遇到的问题数据集介绍无论什么数据集开发版移植的流程是差不多的，我们使用的数据集是NWPUVHR-10Dataset，这是由西工大标注的航天遥感目标检测数据

Hanawh·2023-02-05 13:17

分类问题常用算法之支持向量机SVM

SupportVectorMachines，支持向量机）是核变换技术的代表算法之一，是一种具有精度高、运算速度快、泛化能力强等优点的统计学习新算法，其主要思想是将低维空间中的线性不可分问题，经过核变换处理，转换到高维空间，实现准确分类，遥感数据的处理方法中时常见到

LIsaWinLee·2023-02-05 13:44

人造地球卫星

目前，中国已初步形成了四个卫星系列——返回式遥感卫星系列、“东方红”通信广播卫星系列、“风云”气象卫星系列和“实践”科学探测与技术试验卫星系列，“资源”地球资源卫星也即将形成。中

津津有味羊羊猫·2023-02-05 12:01

自监督论文阅读笔记FIAD net: a Fast SAR ship detection network based on feature integration attention and self

随着遥感技术的发展，大量增加的未标记数据的使用对模型训练提出了挑战，而岛礁和近岸设施的干扰也对SAR舰船探测提出了挑战。

YoooooL_·2023-02-05 11:47

（四）点云的常用文件格式

1*.lasLAS文件格式是一种用于交换三维点云数据的公共文件格式，由美国摄影测量和遥感学会（ASPRS）维护。该格式不仅可以用于激光雷达点云数据，还支持其他任何三维xyz元组。

累了就要打游戏·2023-02-05 08:34

Android7.0分屏适配介绍

本文章抄送Androiddeveloper网站，目的是为方便学习记录。

凌峦·2023-02-05 04:58

2.第一章2小节材质贴图、光照和阴影

以下文章即LearnThreejs第三版英文翻译学习记录，可以到正版书店购买对应书籍。添加材质、光线在Three.js中变得简单，它的操作原理和我们上一节提到的流程是一样的。

我的名字好长好长灬·2023-02-05 03:28

运筹学在不同环境下的决策 -- 学习记录

决策者必须在三种环境中行动。这三种环境中的自然状态各自不同。例题：最大最大决策标准最小最大遗憾值决策标准小总结：风险条件下的决策，一般最常用的决策标准是期望利润标准，也叫贝叶斯标准。主要包含最大期望利润值和最小期望损失值标准。这两个标准对于同一个问题的决策结果往往是一致的，但不确定条件下的四个决策标准得到的结果往往是不一致的（包括：最大期望收益值标准和最小期望损失值标准）

weixin_46370867·2023-02-04 23:10

DQN（Deep Q-Learning）中的高估问题以及DQN的解决策略

_学习记录…有错误感谢指出首先介绍BootStrapping概念：直译：通过拉自己的鞋带把自己举起来机器学习内内涵：在更新过程中，用自己估算的值去更新自己，也就是利用自己预测的结果更新自己。

不会爬树的小研·2023-02-04 22:38

强化学习DQN（Deep Q-Learning）、DDQN（Double DQN）

强化学习DQN（DeepQ-Learning）、DDQN（DoubleDQN）_学习记录…有错误感谢指出DeepQ-Learning的主要目的在于最小化以下目标函数：J(ω)=E[(R+γmax⁡a∈A

不会爬树的小研·2023-02-04 22:06

税务师学习记录

迷迷糊糊学习几天税务师的税法一，虽然以前接触过增值税内容，但是，学习几天发现税务师考的知识点更细致，有很多的细节的地方需要认真学习，草草的过一遍根本不行。还是要认真学习视频课程，理解并且学习每个知识点。今晚做了几道课后习题，发现只有真正做题的时候，才能发现考点在哪里，那些知识点未掌握，需要认真再次学习。比如：1，一般人兼用于应税和免税，分购买的是不动产还是原材料，如果不动产，进项税额可以全额抵扣，

L林深鹿饮溪·2023-02-04 20:22

Centos8.2下使用Docker-Compose+uWSGI+NGINX部署Django+Vue-cli项目

编辑uWSGI文件4、NGINX/Dockerfile配置5、NGINX/nginx-app.conf配置6、docker-compose.yml7、容器构建与启动8、易错点说明①前端接口二、WSGI学习记录

Cheryl_Xu·2023-02-04 16:24

开始奇特的一生

看了柳比歇夫《奇特的一生》，开始学习记录时间。作为懒癌患者，要完全掌握这门时间记录技巧，不是件容易的事。即使下载了很多时间管理APP。记录每件事的时间，还是需要练习的。

书贝贝·2023-02-04 14:13

GORM[学习记录]

gorm地址GORM学习记录1.入门示例模型定义模型标签表名映射Model5.数据库连接5.1DSN5.2连接数据库5.3调试模式5.4连接池配置2.增删改查2.1插入数据2.2更新数据2.3删除数据2.4

attacking tiger·2023-02-04 13:15

基于FVC_MSAVI_EVI的荒漠化等级分类方法

该研究中遥感数据主要包括2005、2010、2015年共计12景影像,影像日期选择夏秋植被生长茂盛的季节,避免季节因素导致错分漏分。

YuanYWRS·2023-02-04 13:02

实现：基于NDVI 加权指数的冬小麦种植面积遥感监测

遥感加油站注：该文提出一种NDVI加权指数评估冬小麦的方法，使用的是GF1数据。1研究区研究区主要位于安平县及其周边地区，安平县隶属河北省衡水市。

YuanYWRS·2023-02-04 13:32

遥感常识（答案不全）

第１章复习题1．遥感的定义？遥感对地观测有什么特点？广义遥感，泛指一切无接触的远距离探测，包括对电磁场、力场、机械波（声波、地震波）等的探测。

weixin_38168547·2023-02-04 13:59

landsat8TM影像遥感因子提取

首先对landsat8数据进行预处理landsat数据已经做过正射校正和地形校正，直接做辐射定标和大气校正就行了我们这里用的数据是已经做过预处理的，所以直接操作就行了对于特征变量的提取可以参考文献，波段运算方式不唯一，特征变量的选取根据自己的需求来文章目录一、提取单波段二、波段运算（以NDVI为例）三、缨帽变换四、主成分提取一、提取单波段对于单波段的提取直接输出保存为tif文件就行了然后选择需要输

无凌不GIS·2023-02-04 13:58

【易康教程】遥感自动解译精度评价-Kappa系数计算等

自动解译工作永远也无法绕过的一个点永远都是精度评价，本文中基于eCongnition软件进行基于混淆矩阵的精度评价。第一步—数据准备本文中采用的数据以及规则集是前文中数据植被提取内容：教程|面向对象地类提取(1)-植被。采用数据为Landsat5，影像时相为1994年4月15日。真值数据为ArcGIS软件生成的随机点共537个，这些数据点基于影像进行目视解译将其分为了两类：(1)植被(2)其他。真

生态与遥感应用·2023-02-04 13:24

【研】遥感考点汇总

考点一：遥感的基本概念广义：指各种非接触的、远距离的探测技术，即不直接接触物体本身,在远处通过传感器探测和接收来自目标物体的电磁信息，经过信息的传输及其处理分析，识别物体的属性及分布等特征的技术。

Devin·Finn·2023-02-04 13:23

遥感影像单目标提取精度评价指标kappa系数的计算公式

也就是总体分类精度pe是各类真实样本个数与预测出来的样本个数的乘积之和，再除以总样本个数的平方2.单目标提取为二分类，即将整幅影像分为两类，目标与背景，那么在计算kappa系数时可利用公式简便计算计算公式举例对遥感图像中单一目标物进行提取

miao18·2023-02-04 13:21

python实现对遥感影像经纬度获取并实现海陆分离

遥感数据制作数据集预处理1珊格数据（.pix、.lyr等）转tif2使用gdal库实现经纬度获取3tif转jpg4jpg图像裁剪为指定分辨率5常见的几何变换扩充数据集（opencv实现）1珊格数据（.pix

跨考上浙大·2023-02-04 12:09

Python遥感开发之GDAL中按经纬度获取像元值

Python遥感开发之GDAL中按经纬度获取像元值1ARCGIS中通过经纬度获取像元值2使用代码获取像元值3代码注意事项前言：主要介绍通过经纬度使用GDAL获取遥感数据（tif）的像元值，会结合ARCGIS

等待着冬天的风·2023-02-04 12:38

Swarm 学习记录

是这个Swarm初识Swarm从公开资料可以看到，Swarm和IPFS是比较类似的一个项目，也是去中心化存储，在之前学习记录中也提到过（用IPFS来保存和共享文件）。

胡智威·2023-02-04 11:46

海康工业相机 python opencv取视频流学习记录

（得到供opencv处理的数据）_叔均的博客-CSDN博客_getoneframetimeout，实现了视频流的读取，做一个简单的学习记录。

绝迹632·2023-02-04 10:28

PyTorch框架学习-PyTorch的安装（CPU版本）及问题报错+解决方案

以前总用的tf框架，现在系统的练习下pytorch，将部分学习记录整理在此，尽量简洁明了，加油。

方言Mcx·2023-02-04 10:45

2021打通学习知识的赛道

职场回想自己2020年学习记录的数据，在学习这件事上，自己花的时间不少，如果是按每天进步0.1那么一年的365次方是37.8倍，但实际上去年的目标只完成了一半。

春日暖阳Sunny0118·2023-02-04 10:14

【C++学习记录6】内联函数分析

C++中const常量可以代替宏常数定义；使用内联函数替代宏代码片段。C++中标推荐使用内联函数代替宏代码片段。C++中使用inline关键字声明内联函数。内联函数声明时inline关键字必须和函数定义结合在一起，否则编译器会直接忽略内联请求。函数调用时，会有参数入栈、函数返回、栈变量的销毁等等的开销，而宏代码块则没有。（内联函数取两者的优点）内联函数的表现形式和普通函数是一样的，但是会被编译器进

haibing_x·2023-02-04 10:41

Google Earth Engine（GEE） ——在谷歌地球引擎中使用随机森林分类进行生境适宜性建模（加入气温和其它波段分类）

随机决策森林是分类树分析（CTA）的延伸，它最常被应用于遥感数据，对土地覆盖进行分类。在一个单一的分

此星光明·2023-02-04 10:26

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