本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件批量进行相减做差的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值(NoData值)填充的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,基于矢量数据范围,对大量栅格遥感影像加以批量裁剪掩膜的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量长时间序列栅格遥感影像文件的每一个像元进行多时序平均值的求取。
对比测试 scipy.misc 和 PIL.Image 和 libtiff.TIFF 三个库
本文介绍基于Python中whitebox模块,对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。
本文介绍基于R语言中的raster包,读取单张或批量读取多张栅格图像,并对栅格图像数据加以基本处理的方法。
现需要对多幅栅格数据文件进行直方图绘制,具体绘制内容即各栅格图像像素数值的分布情况;所有栅格数据都保存在同一目标路径下,且均为.tif格式;而目标路径下具有其它非.tif格式的文件,以及不需要进行直方图绘制的.tif格式文件,因此需要在绘制前对目标路径下的文件列表加以筛选,只保留需要绘制直方图的栅格文件。
本文介绍基于R语言中的raster包,遍历文件夹,读取文件夹下的大量栅格遥感影像,并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合,使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法。
mod/myd04_3k的数据有个不好的地方,动态的过境情况,如果你要批量镶嵌一个区域里的影像,有个小问题,他们的数量是不确定的。例如我的范围
当处理多年暴雨的 TIF 数据集时,我们可以使用 rioxarray 库将这些数据合成为一个 NetCDF (nc) 文件。NetCDF 是一种常用的科学数据格式,它具有跨平台、可扩展和自描述的特点,非常适合存储和共享地理空间数据。
大部分我们处理的降水、气温等栅格数据的格式是nc形式,需要我们将他转换成栅格数据并导入至Arcgis中,进行下一步操作。
本文介绍基于Python中的ArcPy模块,基于一个大文件夹,遍历其中每一个子文件夹中所有的遥感影像栅格文件,并将原本的每一景遥感影像文件四等分切割,或裁剪为其他指定个数的小块的方法。
WRF中地形数据(海拔高度)分辨率最高为30s,差不多就是900m,当模型空间分辨率较高时,比如在低于1km的情况下,经常会考虑增加地形高度的分辨率,这里使用美国的SRTM( Shuttle Radar Topography Mission)的DEM数据,这个数据覆盖了全球陆地,在美国本地分辨率为1s,其他地区为3s(约90m),因此使用这个更高分辨率数据来测试一下。
python-matplotlib 在地理空间数据可视化绘制方面也还是有一定的优势的,为更新colorbar绘制应用范围,我们把gis,遥感等专业的需要常做的空间可视化图,试着用matplotlib 进行绘制(也是小伙伴提出:用arcgis等软件在对多子图绘制colorbar时,存在无法共用的情况,即软件是一幅一幅的出图,导致汇总对比时,colorbar不统一,影响对比分析)
多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起,得到非均匀采样的较高分辨率数据,复原需要亚像素精度的运动矢量场,然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果,因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。由于实际中不同时刻获得的影像数据间存在较大的变形、缩放、旋转和平移,因此必须对其进行配准,在此基础上进行运动模型估计。然后通过频率域或空间域的重建处理,生成均匀采样的超分辨率数据
本文介绍基于R语言中的raster包,遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像,分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值,并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现基于栅格图像批量裁剪栅格图像,同时对齐各个栅格图像的空间范围,统一其各自行数与列数的方法。
文章和代码以及样例图片等相关资源,已经归档至【Github仓库:digital-image-processing-matlab】或者公众号【AIShareLab】回复 数字图像处理 也可获取。 文章目录 灰度直方图及直方图均衡化 目的 内容 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图均衡化 灰度直方图及直方图均衡化 目的 1.直方图的显示 2.计算并绘制图像直方图 3.直方图的均衡化 内容 灰度直方图用于显示图像的灰度值分布情况,是数字图像处理中最简单和最实用的工具。 MATLAB中提供了
在上一篇推文中,我展示了如何使用Python结合Landsat制作遥感影像图(Python干货 | 制作遥感影像图)。
为啥名称后面加个续集呢,因为之前有位仁兄写过一篇,我是在他的基础上继续开发和探索的,他那篇文章的链接:
本文介绍基于Python中ArcPy模块,实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。
ABoVE: Tundra Plant Functional Type Continuous-Cover, North Slope, Alaska, 2010-2015
其实使用第一次的方法是有好处的,你可以任意改变镶嵌重叠区域的代码构造,你可以用顶层像元、底层像元、平均像素值等不同的算法,理论上gdal_merge.py应该也有这些代码,暂时没有研究,不过能用python进行镶嵌的实现,也是足够让人兴奋了。
本文介绍基于R语言中的raster包,批量读取多张栅格图像,对多个栅格图像计算平均值、标准差,并将所得新的栅格结果图像保存的方法。
本文介绍基于Python中ArcPy模块,基于具有多个面要素的要素类,批量分割大量栅格图像的方法。
本文介绍基于C++语言GDAL库,为CreateCopy()函数创建的栅格图像添加更多波段的方法。
将tif格式的图片转成jpg。 tif格式的图片可能分散在文件夹中,所以最好可以遍历一下子文件什么的。
使用 EarthPy 堆叠和裁剪tif栅格数据🔜🔜若没有成功加载可视化图,点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行,点击所在行,可以看到该行的最右角,会出现个三角形,点击查看即可
本文介绍基于Python中的ArcPy模块,依据渔网的矢量数据文件或通过手动划分小方格的方法,批量将大量栅格图像分割为多个矩形小栅格的方法。
写论文时,本来就是绞尽脑汁的时候。此时,如果word反复崩溃,估计瞬间就想砸掉电脑了。
目的:将tif格式的遥感图片转换为jpg,匹配下级的I/O操作 why:其实基于linux的convert命令集合bash可以做到普通的tif转jpg,但是对于遥感的图片,也就是栅格数据是不支持这样的转换的,好像是因为tif的格式是32位的,但是普通的图片只有8位数。
本文介绍基于R语言中的geodetector包,依据多张栅格图像数据,实现地理探测器(Geodetector)操作的详细方法。
黄土高原位于中国中部偏北部,为中国四大高原之一。黄土高原是世界上水土流失最严重和生态环境最脆弱的地区之一,除许多石质山地外,大部分区域为厚层黄土覆盖,经流水长期强烈侵蚀,逐渐形成千沟万壑、地形支离破碎的特殊自然景观。
关于图像处理的模块常用的有 PIL,openCV等,不过应为要处理 tif 格式的图片,故特来写下这篇博客。 关于安装模块 libtiff 直接pip install libtiff 安装模块,发现无法导入,显示“No module named libtiff” ,打开anaconda prompt 执行conda list显示模块确实已经安装。尝试了把libtiff移除再重装还是没解决。
何谓“真实场景”,意即图片验证码来源于实际的数据采集过程中遇到的网站,对图片验证码的识别训练工作也是出自于真实的环境。而非像很多文章用一个验证码库生成好几万个验证码图片样本,然后用一个CNN或LSTM模型,把数据扔进去跑。
大家都知道,科研绘图一般都要求tif格式,主要因为它有LZW无损压缩算法,可以用较小的容量保存高dpi的图片,非常适合色彩简单但要求清晰的科研图片。
有的时候,并不是说所有验证码用api或者tesseract都可以正确识别出来的,还是需要经过相关训练,让tesseract知道你想让它识别出来的验证码。
# data:2020-01-04 # user:dean # desc:批量将json文件转为 label import os dir = r"I:\人工智能数据\DOM\裴庄村51-dom\image-3000" files = [os.path.join(dir,file) for file in os.listdir(dir) if file.endswith(".json")] for file in files: cmd = "labelme_json_to_dataset {}".format(file) print(cmd) os.system(cmd)
由于需要frost滤波进行滤波,一通查找到了matlab版本,以前电脑上有matlab软件,但是一直没用到,现在东西好不容易找到了,就搜了下相关教程,整理一个博客。感觉matlab语言和python语言很多类似操作,所以敲起代码来有种“春风得意马蹄疾”的感觉,废话不多说,上代码。下面代码matlab入门没啥问题…
GDAL算NDVI,其实本质就是转换成数组,按NDVI算法计算,在绘图的时候出了点小问题,一般如果要在python上绘制一下,最好把NDVI的值拉伸到8bit,这样可以直观的看到,但如果你要继续处理,最好还是按照原本的计划将它保留:
高分辨率的土地覆盖产品是我们对小区域进行研究时不可或缺的数据。清华大学的宫鹏教授团队发布过一套10m分辨率的地物覆盖产品。并且这一套产品面向全球公开。
本文介绍基于Python语言,基于一个大文件夹,遍历其中的多个子文件夹,对于每一个子文件夹中的大量文件,批量将其文件的名称或后缀名中的字母由大写修改为小写的方法。
笔者在处理地理栅格数据的时候,总是会发生偏差半个像素的问题。 比如说通过ArcMap打开一张.tif,查看其地理信息;同时用记事本打开.tfw,比较两者得地理信息:
关于中文的识别,效果比较好而且开源的应该就是Tesseract-OCR了,所以自己亲身试用一下,分享到博客让有同样兴趣的人少走弯路。 文中所用到的身份证图片资源是百度找的,如有侵权可联系我删除。
一般有12.5m数据下载,可惜精度根本不够,比如mapbox的免费在线的,或者91卫图提供百度网盘打包下载的,没法用,差距太大。而91卫图自己使用的,精度估计是5m的,是可以的。
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