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Google Earth Engine谷歌地球引擎地理坐标系、投影坐标系的变换与重投影

本文主要对GEE中地理坐标系与投影坐标系的转换、重投影等操作加以介绍;本文是谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)系列教学文章的第十三篇。   ...中图层的重投影操作。   ...其中,得到的SR-ORG:6974是许多MODIS遥感影像产品使用的一种全球正弦投影,是投影坐标系的一种。   ...这里需要注意,在GEE中进行投影变换操作时,其默认通过最邻近插值方法进行重采样,从而实现新图层的生成;如果不希望用这一默认的重采样方法,可以通过.resample()函数或.reduceResolution...但是,当我们打印投影转换后遥感影像的投影信息,并与投影转换前图层的投影信息进行对比,便可以看到原有遥感影像的SR-ORG:6974投影坐标系已经变为了"EPSG:4326"地理坐标系,说明坐标变换已经完成

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    中秋节祝福程序源代码分享:土地分类数据阈值筛选和重投影分类

    今天主要给大家介绍的是关于一个如何对影像重投影然后获取特定阈值情况下的影像 先看结果: 原始影像  重投影后的影像:  这里用到的数据是 CORINE(环境信息协调)土地覆盖物(CLC)清单于1985年启动...1000米的状态: 用到的一个投影函数: ee.Projection(crs, transform, transformWkt) 返回一个具有给定基础坐标系和给定投影坐标与基础之间转换的投影。...图像 reduceResolution(reducer, bestEffort, maxPixels) 使用给定的还原器启用重投,将所有输入像素对应于每个输出像素的组合。...该选项与scale选项互斥,并取代投影上已有的任何变换。...scale (Float, default: null): 如果指定了scale,那么投影的比例是用指定的比例值除以指定投影中一米的名义尺寸。如果没有指定比例,那么将使用给定投影的比例。 返回。

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    ArcGIS Image Server简介以及OL2中的加载

    ArcGIS Image Server支持影像服务的创建,包括多种格式,多种投影,多种分辨率的海量影像数据集。...这些数据可以是预处理的产品,例如正射影像,也可以是半成品数据,例如空间配准之后仍存在重 叠区域的正射影像;或者原始影像,例如原始扫描帧或卫星影像。...地面到图像的转换(支持放射、投影、Warp Grid、正射纠正等转换方法) ?  输出到特定的投影 ?  按照footprint或接缝裁剪影像 ?  可定义的采样方法—最临近、双线性、立方卷积 ? ...因此,我们只需修改WMS图层中的URL如此格式即可。 ?...OpenLayers.Layer.AgsImageLayer = OpenLayers.Class(OpenLayers.Layer.Grid, { DEFAULT_PARAMS: { service: "WMS

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    GEE错误——如何将原有矢量将维度转化为地理坐标系,重投影坐标坐标无法实现?

    在计算机图形学和计算机视觉中,投影转换是非常重要的,因为它可以帮助我们将三维物体呈现在二维屏幕上,并且可以进行各种变换和处理。常见的投影转换有正交投影和透视投影。...在GEE中我们可以使用哨兵2号数据其中任何一个波段所自带的坐标,让其成为我们默认的坐标,然后将其重新投影。...这里我们发现无法转换的原因在于,这里的坐标通过您(盲目)指定的投影中内置的仿射变换进行缩放和偏移。打印投影时您可以看到这些值。...不过我们也可以使用投影的 wkt 进行新投影,以便获得默认的投影比例和偏移量。...返回此投影的基坐标系的 WKT 。

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    35. 去卷积:怎么把模糊的图像变清晰?

    理想的镜头成像时,一个对焦平面上的物点会投影为一个像点: ? 但事实上理想的镜头时不存在的,镜头总是存在一些缺陷会导致一个物点会投影为很多点。...傅里叶变换与图像的频域处理),就可以得到这个镜头的光学传递函数OTF(Optical Transfer Function),它长这个样子: ? 那么镜头的PSF或OTF,对于成像的具体影响是什么呢?...实际上有两个问题: OTF的高频部分为0,这可以很容易从图像上看出 ? 2. 实际成像系统有噪声,所以实际的成像公式是(其中n是指噪声) ?...介绍了点扩散函数(PSF)和它的傅里叶变换光学传递函数(OTF)。接着介绍了去卷积Deconvolution的思想,以及一种超级经典的、诞生于1942年的非盲去卷积方法:维纳滤波。

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    清华大学提出三维重建的新方法:O²-Recon,用2D扩散模型补全残缺的3D物体

    该论文利用重投影机制保持填充区域的三维一致性,并且在隐式重建过程中加入 CLIP 损失函数监督不可见角度的语义信息,最终重建出完整且合理的三维物体模型,支持大角度的旋转和平移,可以用于各种下游任务。...结合扩散模型补全出的深度信息,研究者将这些视角下的 Mask 投影到所有其他视角,得到其他视角下的遮挡区域 Mask。...通过加入少量的人机交互,研究者保证了 Mask 的质量,同时由于这些 Mask 是重投影得到的,它们在不同视角下具有的几何一致性,从而能够引导 2D 扩散模型为遮挡区域填充出合理且一致的图像内容。...另一方面,研究者从两个角度来提升完全不可见区域的重建效果:首先,研究者利用 CLIP 特征监督新视角下渲染结果与和物体类别文本的一致性;其次,研究者设计了一个级联网络结构来编码隐式表面场,其中包括一个浅层的...在神经隐式表面的优化过程中,研究者设计了一个级联的网络架构来保证 SDF 的平滑性,并利用预训练的 CLIP 模型通过语义一致性损失监督新视角。

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    人脸专集3 | 人脸关键点检测

    纯学习方法直接预测人脸关键点位置,而混合学习方法则将深度学习方法与计算机视觉投影模型相结合进行预测。...级联阶段嵌入到RNN的不同时间切片中。 Hybrid deep methods ? 混合深度方法将CNN与3D视觉相结合,如投影模型和三维形变形状模型(上图)。...然后,通过计算机视觉投影模型确定二维关键点位置。...在每一次迭代中,利用视觉投影模型将三维形状投影到二维,并将二维形状作为CNN回归预测模型的附加输入,以融合目前估计的三维参数。...虽然整体模型的基于学习的拟合方法通常使用相同的方法,用于以迭代方式进行系数更新的模型,级联回归方法以级联方式学习不同的回归模型。

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    基于Siamese网络的多视角三维人脸重建

    与其最小化多个目标,提出用基于重投影误差的单项损失来同时学习3D形状和单个摄像机的姿态,这种损失从一个视图推广到多个视图。...这样就可以在全局上优化整个场景,而不必调整任何超参数,并获得较低的重投影误差,这对于进一步生成纹理非常重要。...深度图像特征被投影到三维体积中,使用3D卷积处理,通过投影侦察结构的3D几何并与掩码或深度映射进行比较,在图像域中定义了多视图损失。有作者提出了一种更简单的方法来组合二维图像特征,通过连接它们。...在多视图设置中,使用级联而不是加法提供了更好的效果。 最后,使用特定的网络来完成三维形状回归任务,这可能是因为编码器的过滤器可以专门处理那些与三维形状相关的特征。 ?

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