有碰到一些质量很差的遥感影像,颜色需要进行调整(主要是针对看)输出,这里记录一下ArcGIS中的调整输出方式. 1.首先把影像文件拖入ArcMap中,然后右键单击图层列表中的图像,选择属性. 2.选择符号系统然后调整好相关参数,点击应用即可. 我选择的拉伸类型为Esri,这种方式效果比较不错,你也可以选择直方图均衡化等.(如果你影像也有无效数据部分,注意设置下无效值NoData) 3.现在已经可以在ArcMap中看到图像渲染的结果了,现在可以将图像输出了. 4.输出图像的参数选择 在输出位置的选

最近因为要做遥感影像的滤波处理,经过女神推荐,决定用Timesat,可是该软件3.1版本只适合xp系统以及2011的matlab,后来在官网上找到了最新的3.2版本.支持64位操作系统以及2014的matlab.大家可以直接上官网(http://www.nateko.lu.se/TIMESAT/timesat.asp )注册下载,但是有一个问题是,官网注册的时候,会用到Google公司的rechaptcha验证码系统,因为大天朝的墙太高了,所以是刷不出来的,可以选择挂vpnFQ下载.如果不想FQ

在matlab中进行图像处理,一般使用的都是图像本地坐标,以左上角(1,1)开始.处理完成后,如果要将结果在带地理坐标的遥感影像中显示,或者需要输出成shp文件,就需要涉及到本地坐标和地理坐标的转换,我们可以使用pix2map函数来实现这个功能. clc;clear;close all; [pic, R] = geotiffread('boston.tif'); %读取tif图像 figure(),imshow(pic);% pic即为本地图像,下面对本地图像进行操作 gray=rgb2gray

clc;close all;clear; road=shaperead('boston_roads.shp'); %读取shape文件 figure, mapshow('boston.tif'); %读取tif遥感影像并显示 axis image manual off; %关闭本地坐标系统 surveyFeetPerMeter = unitsratio('sf','meter'); %将米级单位转换成surveyFeet单位 colorTab='rgbcymkw'; %颜色代码表,不同等级的公路

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.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

基于GDAL的遥感影像显示(C#版) - 菜菜的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET  http://blog.csdn.net/RSyaoxin/article/details/9220735

1.基于VC++ Win32+CUDA+OpenGL组合的遥感影像显示 在该组合方案下,初始化时将OpenGL设置为下面两种方式,效果一样 //设置方式1 glutInitDisplayMode (GLUT_DOUBLE | GLUT_RGBA); //设置方式2 glutInitDisplayMode (GLUT_DOUBLE | GLUT_RGB); 从遥感影像数据中提取出像素数据,可将其中的R.G.B三通道依次赋值给OpenGL的像素缓冲区对象 (PBO,Pixel Buffer Obje

1.概要 在GIS圈的同行或多或少接触过遥感,记得在大学老师就说过"数据是GIS的核心".本文介绍在国内下载遥感影像的方法. 地理空间数据云,这个是中科院计算机网络中心建设的一个免费下载多种遥感数据产品的平台,里面涵盖的遥感产品约有8大类90余小类,基本上能满足一般业务的需求. 本文的内容是讲述如何快速的下载地理空间数据云里面的遥感数据.注意是“快速”,也就是不需要去网页上注册登录这样麻烦的操作. 2.如何快速的下载遥感数据? 这里推荐一款作者自己开发的小工具,工作之余基于C#开发,源

这段时间,用到了哨兵影像,遇到了一个问题,就是哨兵影像,它的RGB/NIR波段是10米分辨率的,但是其他波段是20米和60米的,这就需要pansharpening了,所以我们需要设计一种算法来进行解决. 先把哨兵2的参数贴上来吧: 通常pansharpening方法,都是一个全色波段提供空间信息,其他低分辨率多光谱波段提供光谱信息,然后将两者进行融合,这样就得到了高分辨率多光谱影像,但是这里有一个问题,就是哨兵影像有四个“全色”波段,能不能都用到呢? 这里贴上一篇2018年的哨兵影像pansha

1 前言 Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架.关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多,感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源.这里我主要结合我所在的行业,说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据. 2 数据准备 Caffe封装的非常好,要想将我们的数据运用于Caffe上,我们唯一要做的工作就是准备好Caffe支持的数据输入格式(leveldb/lmdb). Caffe解决方案下有一个工程convert_imageset为我们提供了接口,主要是将图像文件转

来源：http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0100tz4f.html#bsh-73-375271630

转:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/50805520 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82778409 https://blog.csdn.net/Amrser/article/details/77595603?locationNum=3&fps=1 Xgeo = GT(0) + Xpixel*GT(1) + Yline*GT(2) Ygeo = GT(3)

# -*- coding:utf-8 -*- # Name: ExtractByMask_Ex_02.py # Description: Extracts the cells of a raster that correspond with the areas # defined by a mask. # Requirements: Spatial Analyst Extension # Author: ESRI # Import system modules import arcpy impo

介绍过去几年中数个在 ImageNet 竞赛(一个著名的计算机视觉竞赛)取得优异成绩的深度卷积神经网络. LeNet LeNet 证明了通过梯度下降训练卷积神经网络可以达到手写数字识别的最先进的结果.这个奠基性的工作第一次将卷积神经网络推上舞台,为世人所知. net = nn.Sequential() net.add( nn.Conv2D(channels=6, kernel_size=5, activation='sigmoid'), nn.MaxPool2D(pool_size=2, str

第二周 深度卷积网络:实例探究(Deep convolutional models: case studies) 为什么要进行实例探究?(Why look at case studies?) 这周我们首先来看看一些卷积神经网络的实例分析,为什么要看这些实例分析呢?上周我们讲了基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直观的方式之一就是去看一些案例,就像很多人通过看别人的代码来学习编程一

AlexNet AlexNet是2012年提出的一个模型,并且赢得了ImageNet图像识别挑战赛的冠军.首次证明了由计算机自动学习到的特征可以超越手工设计的特征,对计算机视觉的研究有着极其重要的意义. AlexNet的设计思路和LeNet是非常类似的.不同点主要有以下几点: 激活函数由sigmoid改为Relu AlexNet使用了dropout,LeNet没有使用 AlexNet引入了大量的图像增广,如翻转.裁剪和颜色变化,从而进一步扩大数据集来缓解过拟合 激活函数 relu \[\text

数据扩充(Data augmentation) 大部分的计算机视觉任务使用很多的数据,所以数据扩充是经常使用的一种技巧来提高计算机视觉系统的表现.我认为计算机视觉是一个相当复杂的工作,你需要输入图像的像素值,然后弄清楚图片中有什么,似乎你需要学习一个复杂方程来做这件事. 在实践中,更多的数据对大多数计算机视觉任务都有所帮助,不像其他领域,有时候得到充足的数据,但是效果并不怎么样.但是,当下在计算机视觉方面,计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据. 对大多数机器学习应用,这不是问题,但是对计

一.卷积神经网络基础 知识点记录: 神经网络的基础概念主要是:卷积层.池化层,并解释填充.步幅.输入通道和输出通道之含义. 二维卷积层: 常用于处理图像数据,将输入和卷积核做互相关运算,并加上一个标量偏置来得到输出.卷积层的模型参数包括卷积核和标量偏置. class Conv2D(nn.Module): def __init__(self, kernel_size): super(Conv2D, self).__init__() self.weight = nn.Parameter(torch.

深度卷积神经网络(AlexNet) 在LeNet提出后的将近20年里,神经网络一度被其他机器学习方法超越,如支持向量机.虽然LeNet可以在早期的小数据集上取得好的成绩,但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意.一方面,神经网络计算复杂.虽然20世纪90年代也有过一些针对神经网络的加速硬件,但并没有像之后GPU那样大量普及.因此,训练一个多通道.多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成.另一方面,当年研究者还没有大量深入研究参数初始化和非凸优化算法等诸多领域,导致复杂的神经网络的训练通常较