大家对大蒜应该不陌生，近几年也经常以"蒜你狠"出现在大众视野。我国是世界大蒜的主要生产国、消费国和出口国，从事大蒜生产的蒜农达500万之多,大蒜产品也远销东南亚、东亚、中东、美洲、 欧洲等地区。大蒜的种植面积是大蒜市场行情的重要影响因素之一，利用遥感手段可以快速、直观的监
圣地亚哥SRGIS的GIS专家Chile需要利用影像光谱信号勘察Chuquicamata的铜矿分布。 · 解决方案 Chuquicamata是世界上最大的斑岩铜矿分布区。SRGIS发现西部地区只有有限的矿物和贫瘠的岩石，但东部有铜矿分布。为了进一步测定矿藏的情况，他们开发出一套程序，分析该区的A
I. 语义变化检测 语义变化检测是近几年兴起的，是比二值变化检测更近一步的研究。不仅需要知道多时相的遥感影像上，在哪里发生了变化，也要知道是由什么地表覆盖变化成了何种地表覆盖。 一些学术机构和企业，也推出相应的比赛，来推进相关工作的发展。 在阅读相关的论文时，发现
超分辨率成像 超分辨率成像（Super-resolution imaging，缩写SR），是一种提高影片分辨率的技术。在一些称为“光学SR”的超分辨率成像技术中，系统的衍射极限被超越；而在其他所谓的“几何超分辨率成像”中，数位感光元件的分辨率因而提高。超分辨率成像技术用于一般图像处理和超高分辨率显微
1）GetTransform()返回6个参数，分别为： (左上角x坐标[0]， 水平分辨率[1]，旋转参数[2]， 左上角y坐标[3]，旋转参数[4]，竖直分辨率[5]) 遥感影像如果没有发生旋转，即上北下南，则旋转参数[2]与旋转参数[4]均为0 返回的参数对应的是影像当前坐标系下的坐标值，比如WGS-84影像返回左上角x坐标[0]=经度
论文原文 2.3 数据预处理 本文对GF-3sar实验数据进行了双极化预处理。首先，采用IDL8.5对原始影像进行辐射定标和数据格式转换；其次，利用PolSARpro5.0工具将极化散射矩阵S2格式的影像数据提取到极化协方差矩阵C2；最后，借助ENVI5.3工具对极化协方差矩阵C2数据进行正射校正，并做9*9的均值滤
课程要求： 课程要求裁剪一块1024*1024的影像。由于全色波段（15m）和其他波段（30m）的分辨率不同（这里我没算热红外波段），在全色波段中需要裁剪一块2048*2048的相同区域。 工具： 首先是其他波段（除了全色波段）的操作： step1：ENVI打开影像的不同波段 step2：左上角File——Save as... 打开后
有些影像裁剪后，影像背景颜色或者background颜色是黑色的，在geoserver发布影像服务后就会出现黑色背景或者周围黑色（又称黑边）的情况，影响发布有ImageMosaic、WorldImage和GeoTIFF等三种格式发布，一般采用ImageMosaic格式发布，其他就不赘述了，直接上图吧，要注意的地方，如图： 本文转自 https:
文章目录 概述局部隐式图像函数（Local Implicit Image Function, 简称LIIF）Feature unfolding局部ensembleCell decoding 学习连续的图像表达实验学习连续影像表达设定实现细节定量结果定性结果 消融实验学习不同尺寸的GT： image-to-image设定方法及结果 结论参考文献 概述
smart3d，pix4d等数据处理软件处理出来的dom，如果没有设置透明支持，会有黑边。（经常性不设置透明支持是为了加快处理速度，降低数据体积）LSV下载的卫星影像如果是按边界导出，也会有黑边。工具/原料globalmapper14 中文版带白边的tif数据方法/步骤1、打开软件globalmapper14，找到数据***.tif2
文章目录 1.实现效果2.实现方法2.1天地图API2.2代码调用 1.实现效果 2.实现方法 2.1天地图API 查看天地图的官方地图API：传送门 天地图地图服务支持HTTP和HTTPS协议，采用OGC标准，对所有用户开放，但需要申请Key。 通过查看天地图的地图API可知，目前支持11中类型的地图调用： 1
目录 前言一、分析内容二、python代码三、小结 前言 如何查看影像数据集的各个属性？ 以鄱阳湖湖区Landsat遥感影像为例，该区域的相关分析参见： GEE学习：按照行列号筛选鄱阳湖湖区影像数据并查询相关信息. GEE学习：Landsat8 Collection2 level2数据集获取影像范围及坐标. GEE
0 引言 近年基于深度学习的语义/实例分割技术不断发展，分割性能持续提高，但对物体形状的精确分割仍然不轻松，并且很多任务中（即使不是遥感领域）可能对精确分割并无需求而只需要目标的位置信息，本项目对遥感影像中的目标定位进行了探索实验。 该任务其实可以看做无边框估计
回顾 经过前两次的思考，最终还是回到最初的想法上来，利用大量比较合理的电子地图进行模型的训练，看能否产生较好的效果。 前两次的博文链接如下： 遥感影像识别-制作数据集 遥感影像识别-训练策略 本次训练所使用的数据集 地域覆盖了全国几个主要的城市，比如杭州、成都、广州等等，不
#include <fstream> #include <iostream> #include <Windows.h> #include "shlwapi.h" #include <algorithm> #include <direct.h> #include <imagehlp.h> #pragma comment(lib,"imagehlp.lib") #pragma comment(li
第一段话必须要看： ** DEM高程服务对坐标系和切片方案要求很高，坐标默认发布为84墨卡托，而且切片方案强烈建议用arcgisonline方案！！！最好用在线地图切片方案（虽然自定义也不是不行，比例必须两倍增加，但是自定义很容易出错得，不太稳定，所以如果没有太特殊情况还是强烈建议用arcgis自带得
2.0版本没有按时到来，这次发布的是1.3.1版本，得益于社群朋友们的宝贵反馈以及我三岁女儿的点拨，这个版本有很多有意思且实用的功能升级。（文末有GeoLabel图像标注技术交流群加入方式） 主要升级简介如下，后续会有更详细的推文介绍本次更新的内容。 1 整景影像标注 GeoLabel
2022年1月8日08:26:07 什么是HIS?医院信息系统的定义（HIS）医院信息系统(Hospital Information System,HIS)在国际学术界已公认为新兴的医学信息学(Medical Informatics)的重要分支。美国该领域的著名教授Morris.Collen于1988年曾著文为医院信息系统下了如下定义：利用电子计算机和通讯
三维数字化套件主要功能 三维数字化套件是一款集二维、三维数据转化、影像下载及加工处理、二维坐标变换、静态服务器为一体的数字化套件。具体功能可以访问 http://www.dascad.net 1.在菜单 数据下载>影像下载打开下载界面 2.点击左上角框选范围，在地图上画一个下载范围。我们
从遥感影像到土地利用转移矩阵 基本思路：下载数据，解压数据，加载数据，裁剪数据，波段合成，影像分类（监督分类），土地转移矩阵计算。 （一）数据预处理 1、从地理空间数据云找到某地云量少，效果好的数据（或进行去云处理），下载LandSat8影像数据如下： 图1.1 数据压缩包 2、加载数据如下
文章目录 医疗影像种类与存储种类存储方式 影像分割任务及数据集影像分割模型U-NET3D U-NETV-NETFC-DenseNet 病理切片数据病理切片分析 医疗影像种类与存储 种类 存储方式 影像分割任务及数据集 影像分割模型 U-NET 3D U-NET V-NET
飓风路径
影像算法解析——JPEG 压缩算法 如云般飘过 调色师 / 剪辑师 / Mac重度用户/ 摄影爱好者 309 人赞同了该文章 由于视频是由一帧帧图像构成的，研究视频编码首先先要研究图像编码。这篇文章就详细说一下 JPEG 是如何压缩一个图像的。 先简单介绍一下 JPEG（Joint Photographic Exp
1. ESTARFM模型 模型参考：Zhu, Xiaolin, et al. "An enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model for complex heterogeneous regions." Remote Sensing of Environment 114.11 (2010): 2610-2623. 步骤参考：https://xiaolinzhu.weebly.com/open-sourc
大概的流程可以参照这篇文章：https://blog.csdn.net/qq_43542987/article/details/118874106 我记录一下，具体一些文件的含义。 第一步，生成连接图，会生成三个图。 （1）下面这个图指的是时空基线图，横轴代表时间基线，纵轴代表空间基线，每个点代表一幅影像，黄色的点代表是超级主影像。理
