我需要在图像集合上对每个图像执行PCA。然后，我只想保留主分量轴1，并将其作为带添加到我的图像集合中的每个图像。最终，我想导出一个.csv文件，其中GPS采样位置在行标题，图像ID作为列标题，均值主分量轴1作为值。这样做背后的想法是，我希望在R的进一步统计分析中使用一个代理(光谱异质性)。，而
浏览 22提问于2020-06-18得票数 2
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我希望从陆地卫星数据中获得NDVI的月平均值，然后生成折线图。然而，现在当我尝试用图表表示这个图像集合时，没有"system:time_start“可用，因此我无法生成时间序列。也许我必须用一种不同的方法来计算月平均NDVI值。
我的代码如下。
浏览 12提问于2019-11-15得票数 0
我使用Google Earth引擎对Sentinel-5P数据进行了一些分析。我想知道每个像素在一个月内有多少个无限制的天数。我正在使用下面的代码，它是有效的。问题是，Sentinel-5P图像每天都会被捕获几次，所以我的结果是无云图像的数量，而不是无云的天数。ee.FeatureCollection('users/patrykgrzybows
浏览 47提问于2021-06-23得票数 0
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我正在进行一个项目，将火灾严重程度的现场测量与从火灾前后的陆地卫星图像得出的波段值和光谱指数联系起来。我目前正在使用Google Earth Engine从一组陆地卫星图像中提取表面反射率值。我使用的方法将外业站点位置(点数据)作为要素集合导入，并使用getRegion函数从每个点的陆地卫星图像集合中提取波段值。ee.FeatureCollection('ft:1N9Hb01uCSHqGp
浏览 2提问于2017-03-12得票数 4
初学者应该如何开始学习使用colab的python的Google Earth引擎编码？我知道python，但我如何了解图像对象和图像分类。
浏览 20提问于2020-01-14得票数 2
datum=WGS84 +no_defs')我想在googleearth引擎中处理NASA_NEX-GDDP数据
对于dat_poly中的每个多边形，我想要计算平均每
浏览 2提问于2020-07-23得票数 2
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简短提问：长问题：在完成这个过程之后，我们希望在R3中可视化结果。我们可以用两种策略来解决这个问
浏览 0提问于2018-10-21得票数 1
在Google Earth引擎中，我加载了一个Featurecollection作为一个包含一些多边形的JSON。我想将列添加到这个FeatureCollection中，它为我提供了每个多边形的两个波段的平均值，以及图像集合中包含的多个图像中的每个图像的平均
浏览 0提问于2017-12-09得票数 4
我的数据是478x4200矩阵。我正在考虑将4200个元素作为组件，我希望减少我需要处理的组件的数量。我使用了prcomp()，它总是返回478个主组件，即使我转换了矩阵。我想我应该得到4200个主成分。我可以通过计算我需要的所有矩阵来手动完成，但是我想用这个函数来检查。
浏览 3提问于2015-09-03得票数 1
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有人能为CBIR推荐好的算法吗？
、、、、
项目:基于内容的图像检索-半监督(在训练时对图像进行手动标记)我的数据库里有1000000张图片。训练是手动的(有监督的)-为每个图像提供标题和标签。示例: coke.jpg标题:可口可乐标签:可口可乐，罐头
使用图像和标签，我必须训练系统。训练后，当我给出一个新的图像(已经在数据库中/完全新的)时，系统应该输出图像</
浏览 5提问于2012-11-22得票数 4
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我对神经网络和机器学习非常陌生，我已经得到了一个由图像组成的数据集，用于用CNN进行多类图像分类。这些图像已经被分成了几个类，我注意到其中一些图像与它们所属的类完全不同，例如，如果我有一个类水果，带有水果图像，在这个类的文件夹中，我有一些汽车的图片，人物，.，当然，它们不是水果，也不属于分类问题中的任何其他类。
问题是，当我训练我的CNN时，这会产生一些问题，这会导致低精度，事实上
浏览 0提问于2020-12-11得票数 0
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我试图对一个巨大的矩阵进行特征值分解，这个矩阵的大小超过788000 * 788000，用于医学图像分析。矩阵不是稀疏的，矩阵中的每个元素都有一个实值。虽然我的计算机配置非常好，但是计算机不能对巨大的矩阵进行特征值分解，内存也是溢出的。是否还有其他python或相关的包可以进行特征值分解并解决计算问题？或者还有其他方法可以用python来解决这个问题呢？我现在处境很困难，希望有人能
浏览 2提问于2021-04-22得票数 1
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1)在方法中，特征面是来自不同面的元素的组合。这些元素是什么？
2)输出人脸是由不同权值的不同特征脸组成的图像。特征面的权重到底是什么意思？我知道权重是图像中特征面的百分比，但它到底是什么意思，是指所选像素的数量吗？
浏览 1提问于2017-08-04得票数 1
我已经在Google Earth引擎中为特定感兴趣的区域开发了海面温度的时间序列。运行下面的代码可以显示整个数据集中的海面温度var sst = ee.ImageCollection('NASA/OCEANDATApalette':"0000ff,32cd32,ffff00,ff8c00,ff000
浏览 10提问于2018-07-24得票数 3
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我的图像数据存储在一个列表中。对于我的图像的每个像素(626257)，我有一个向量，其中包含与不同波长(44个波长)对应的所有值。现在我想进行主成分分析(PCA)。不幸的是，我无法将列出的数据转换为所需的形式。下面是生成虚拟数据集的代码。test = replicate(626257, rnorm(44, 3,
浏览 9提问于2019-08-11得票数 1
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我目前正在研究主成分分析在R中可视化数据的应用。
在Matlab中，可以调用诸如"im2double“和"mat2gray”之类的命令来将位图转换为数字矩阵，然后再转换回图像。我想知道这是否可以在R中实现，也许是通过额外的包。
浏览 0提问于2013-01-04得票数 11
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我正在研究神经网络，我目前正在创建一个感知器，它将作为一组人脸图像数据集的分类器。我需要对我的数据集进行主成分分析( pca )，然后将样本分成两个不同的集合进行训练和测试。通过这样做，我降低了数据的维数，同时压缩了图像的大小。
然而，我不是统计学家，在没有任何具体公式的情况下，我在确定pca方法使用的主<em
浏览 6提问于2014-11-22得票数 0
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我遵循了由Tim在和中描述的主动形状模型方法。到目前为止，一切都进行得很顺利(Pro壳分析、主成分分析、图像预处理(对比度、噪声))。只有拟合过程本身似乎不收敛。在拟合过程中，我在每一侧的10 (=m>k)点沿轮廓法向边界通过每一个的40个标志的当前近似的一颗牙齿。这样，我必须用相应的拟合函数来计算2(m-k)+1样本。<
浏览 1提问于2014-05-19得票数 4
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我读过几十篇科学论文，在大量的通道上读取脑电信号时，采用主成分分析的方法来降低脑电信号的维数。
我已经读过很多次主成分分析的理论，并认为了解它是如何工作的，每个分量都是一个新的数据坐标系。我在Python中为我的数据实现了这个方法，但最终得到了相对于新组件(坐标)建模的新EE
浏览 14提问于2022-11-24得票数 1
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