目录 简述 C++代码 效果对比 GDAL融合效果和原始多光谱波段对比 GDAL融合效果和原始全色波段对比 ARCGIS融合效果与原始全色和多光谱对比 GDAL融合效果与ArcGIS融合效果对比 简述 最近在GDAL的代码中看见了gdalpansharpen.cpp,于是简单的尝试了一下. 融合后的效果比较差,这应该是我对这个算法的使用还不熟悉,还有些地方没有弄清楚.这个代码比较新,是2.1版本才加上的,我在看的时候,代码还有一些小问题,已经在github上提交了issuse了. 融合使用的数据

波段分离一般最常用的还是OpenCV,使用OpenCV的split方法可以直接对波段分离,并且效果不错,但是有一个问题是只能处理有限波段的数据,比如波段超过一定的数目就无法完成波段分离工作,或者数据有损失,所以就需要使用GDAL处理,并且可以实现不同的驱动方式实现图像的处理. OpenCV的波段发分离方式 OpenCV中自带两个方法split方法和merge方法,两个方法可以实现图像的波段分离和波段的合并. #include <iostream> #include <opencv2/op

GDAL原生支持超过100种栅格数据类型,涵盖所有主流GIS与RS数据格式,包括•  ArcInfo grids, ArcSDE raster, Imagine, Idrisi, ENVI, GRASS, GeoTIFF •  HDF4, HDF5•  USGS DOQ, USGS DEM •  ECW, MrSID •  TIFF, JPEG, JPEG2000, PNG, GIF, BMP 完整的支持列表可以参考http://www.gdal.org/formats_list.html 导入

读写影像可以说是图像处理最基础的一步.关于使用GDAL读写影像,平时也在网上查了很多资料,就想结合自己的使用心得,做做简单的总结. 在这里写一个例子:裁剪lena图像的某部分内容,将其放入到新创建的.tif文.以此来说明GDAL读写影像的具体实现. 1.打开图像 用GDAL打开lena.bmp,实现如下.注意这里打开图像,指的是获取图像的头文件,以此得到图像的一些信息,没有涉及到读取像素操作. GDALAllRegister(); //GDAL所有操作都需要先注册格式 CPLSetConfigO

在遥感图像处理中,GDAL库不仅能读取和处理大部分的遥感图像数据,而且还能够实现图像处理后将数据保存为图像的功能. 本文就详细介绍如何将内存中的图像数据保存为.tif格式. 首先,遥感数据处理完,保存在一维数组data中,图像的宽和高为width和height,图像有三个波段.在保存时要使图像的每一行对其,保证位数为32的倍数 先上实现的代码,源程序如下: +)/;//字节对齐 unsigned char *data=new unsigned char[bytesPerLine*height];

探测地球云层分布的CloudSat和CALIPSO卫星 http://www.nasa.gov/mission_pages/calipso/main/index.html http://www.nasa.gov/topics/earth/features/calipso-1billion.html Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation (CALIPSO) The occasion was on CALI

GDAL是一个操作各种栅格地理数据格式的库.包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据(GIS对栅格,矢量,3D数据模型的抽象能力实在令人叹服).当然除了栅格操作,这个库还同时包括了操作矢量数据的另一个有名的库ogr(ogr这个库另外介绍),这样这个库就同时具备了操作栅格和矢量数据的能力,买一送一,这么合算的买卖为什么不做.最最最重要的是这个库是跨平台的,开源的!如今这个库对各种数据格式的支持强大到

// gdal_geotiff.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include "gdal_priv.h" #include <iostream> #include <iomanip> #pragma comment(lib, "gdal_i.lib") #define BYTE short      //方便数据类型的修改 using namespace std;

本博客为原创内容,未经博主允许禁止转载,商用,谢谢. 一.前言 关于GDAL与openCV间的数据格式转换,在我之前的博客中已有简要说明,这里,由于最近工作上经常用到openCV里的函数进行图像处理,所以写了一个程序,进一步对这两个开源库进行连接. 除了格式转换外,该类还支持数据的分块读入与写出. 二.代码 所有功能在一个GDALOPENCV类中完成,其头文件如下: /////////////////////////////////////////////////////////////////

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到

主要转自http://blog.csdn.net/liminlu0314?viewmode=contents 部分GDAL工具功能简介 gdalinfo.exe 显示GDAL支持的各种栅格文件的信息. gdal_translate.exe 在不同的格式间进行转换.同时,潜在的执行了一些切割.重采样和使像素比例变化的任务. gdalwarp.exe 投影转换和投影绑定.同时也可以进行图像镶嵌.这个程序可以重新投影所支持的投影,而且如果图像("raw" with)控制信息也可以把GCPs

GDAL库是一个跨平台的栅格地理数据格式库,包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据.这里有GDAL库支持的格式:http://www.gdal.org/formats_list.html 注:本文在Qt开发环境下使用GDAL库. 在Qt中使用GDAL库时,除了要加gdal_priv.h头文件外,还需要在xxx.pro文件内加上LIBS += -lgdal ,文件用可编辑的文档打开. 使用GDAL

一.前言 GDAL具有强大的图像读写功能,但是对常用图像处理算法的集成较少,OpenCV恰恰具有较强的图像处理能力,因此有效的结合两者对图像(遥感影像)的处理带来了极大的方便.那么如何实现GDAL与openCV间的数据交换成为影像处理中的关键步骤.接下来我将记录下:1 如何将GDAL读取的影像转化为openCV支持的的MAT格式?2 如何将处理后MAT数据转化为合适的图像格式存储?(PS:本人也是初次使用GDAL和openCV,代码很水...只是记录下自己学的,和大家交流下) 二.GDAL数据到

一．gdal进行数据操作在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数.(需要包含的头文件:gdal_priv.h)1．打开数据集使用gdal库进行数据(影像)操作的第一步就是打开一个数据集.对于“数据集”这个名词大家可能不会太习惯,但是对于一般的格式来说,一个“数据集”就是一个文件,比如一个TIFF文件就是一个以tiff为扩展名的文件.但是对于众多RS数据来说,一个数据集包含的绝对不仅仅是一个文件.对于很多RS数据,他们把一张图像分成数个图像文件,然后放在一个文件夹中,用一些额外的文件来组织它

         为了能快速的显示大影像,最近一直在学习GDAL,GDAL确实是一个功能强大的开源库,其核心部分数据集和波段,下面这个图很详细的描述了它们之间的关系,还有其中的细节:     GDAL的RASTERIO功能非常强大,简短的一句话就能实现图像的显示,但也是这个简单函数,把我折腾的半死.在学习使用GDAL的过程中,非常感谢李林大哥和貟建明大哥,他们不厌其烦地解答我的疑问,提示关键性要点,使我在解决问题的过程中事半功倍.      我现在要把最近学习过程中的心得写下来,留给自己以后看看

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 为利于项目实施,团队用AE写过一个插件式的工具集,主要包括了数据入库.数据统计.数据修改.数据发布等功能. 由于arcgis环境的不同,数据库的环境不同,导致工具的版本出现了arcgis10.0,10.1,10.2,以及相对的Oracle版本和mysql版本,从而使维护量直线上升. 痛定思痛,我们决定采用GDAL来将各工具逐一开源化,并且将不同数据库操作封装成

Landsat系列卫星提供的数据,一般都是每个波段一个tif文件,然后外加一个MTL.txt的元数据文件,使用gdal可以直接打开每个波段的tif文件,但是有时候想在打开tif数据的同时能够自动读取MTL文件里面的元数据信息,这个时候就只能自己再解析这个文件了.比较麻烦,下面就是针对这种情况,直接在gdal库里面扩展一种支持landsat的mtl的格式,直接打开mtl文件的同时自动打开tif数据以及元数据. 关于扩展GDAL库可以参考我之前写的CNSDTF格式扩展,以及gdal的官网说明,网址为

对于低分数据来说,常用的校正方式就是给定数据的经纬度查找表来进行校正.在GDAL中,这种校正方式叫Geolocation array.常用的数据有国外的MODIS数据,国内的如风云系列(FY)和海洋系列卫星(HY)都是使用这种方式来进行处理. GDAL库读取MODIS数据(HDF格式)的时候,会自动读取里面的经纬度查找表,并构造一个叫做GeoLocation的元数据段.如下所示: 只要有这个信息,使用GDAL就可以来对数据进行校正,但是对于国内的风云系列以及海洋系列卫星的数据来说,在数据里面会有

使用GDAL库发现不能打开IRSP6的数据,不过看GDAL提供的文件格式里面却是支持IRSP6的数据的,具体可以参考网页http://www.gdal.org/frmt_fast.html.下面图1是一个IRSP6数据的目录结构,由一个hdr和四个ges数据组成,hdr是FAST格式的主文件,ges就是每个波段的裸数据. 图1  P6数据目录结构 首先使用gdalinfo工具输出看看能不能读取.gdalinfo输出的结果如图2所示,可以看出gdal是不支持这种数据的. 图2 gdalinfo打开

GDAL库中提供了很多的算法,同时也提供了进度条的参数.对于C++调用来说,应该没什么问题,但是对C#调用来说,在进度条这块需要写一个代理来进行传递.首先写一个简单的测试代码. 首先定义一个委托函数原型,需要与GDAL库中的C#进度条接口保持一致,一个简单的原型如下. /// <summary> /// 进度信息回调函数 /// </summary> /// <param name="dfComplete">完成比例,0-1之间的数</para