遥感影像在地理信息系统、农业监测、环境保护等领域发挥着重要作用。然而，云层的存在会严重影响影像的质量与分析结果。因此，去除云层，在保留有效信息的同时提升数据的可用性，显得尤为重要。本文将介绍如何使用Python进行遥感影像的去云处理，并配合示例代码和图示来说明相关过程。
去云处理的方式主要包括基于阈值的去云、插值法和使用深度学习模型，针对不同的影像和需求，可以选择合适的方法。下面，我们以基于阈值的简单去云算法进行演示，适用于较为简单的场景。
在这里，我们使用rasterio和numpy库来读取影像数据，并通过简单的云掩膜实现去云处理。
在实际项目中，去云处理往往是一个环节，涉及多个步骤。以下是一个使用甘特图展示的项目进度管理示例：
为了更好地理解去云处理的工作流程，我们可以使用序列图展示系统的互动过程：
通过上述代码示例与项目管理工具的展示，您应能清晰地理解遥感影像去云处理的基本流程及其在实际应用中的实施方法。使用Python进行图像处理不仅简单易行，而且功能强大，使得科学研究和数据分析更为高效。希望本文能对您理解遥感影像去云处理有所帮助。
本文介绍在ArcMap软件中，快速对单一波段或多波段栅格遥感影像自动计算NDVI数值的方法~
# 如何使用Python处理遥感影像## 简介在本文中，我将向你介绍如何使用Python来处理遥感影像。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你完成整个流程，并提供每一步所需的代码示例。## 流程概述下表展示了处理遥感影像的整个流程：| 步骤 | 描述 || ---- | ---- || 1 | 读取遥感影像数据 || 2 | 预处理数据 || 3 | 进行影像分类 || 4
# 遥感大影像处理的Python入门指南遥感大影像处理通常涉及获取、预处理和分析影像数据。对于刚入行的小白来说，学习如何在Python中实现遥感大影像处理可能感觉有些困难，但只要掌握了基本流程和常用库，成功是指日可待的。本文将为你提供一个完整的工作流程和对应的代码示例。## 处理流程处理遥感影像一般分为以下几个步骤：| 步骤 | 描述
# 遥感影像预处理 python## 什么是遥感影像预处理遥感影像预处理是指在对遥感影像进行后续分析前，对原始影像进行一系列的处理和调整，以提高影像质量，减少噪声，使得影像更适合进行后续分析。预处理包括去噪、增强、变换、裁剪、配准等步骤，能够有效提高影像的质量和准确性。## 遥感影像预处理的重要性遥感影像作为从空间获取信息的重要手段，广泛应用于地理信息系统、农业、林业、城市规划等领
# Python处理GF遥感影像遥感技术在地理信息系统、环境监测和资源管理等领域中扮演着重要角色。GF（高分辨率对地观测卫星）遥感影像提供了丰富的信息，可以被用于土地利用变化监测、城市发展分析等。本文将介绍如何使用Python处理GF遥感影像，并附上代码示例进行演示。## 安装必要的库在处理GF遥感影像之前，我们需要安装一些Python库，比如 `rasterio`、`numpy` 和
1、 图像导入 在erdas的Import/Export模块中，分别导入TM图像的第1、2、3、4、5、7波段，具体操作步骤为 ① 点击import模块，打开对话框 ② 选择type类型为TIFF ③ media为file； ④ 然后选择输入、输出文件名路径和文件名 ⑤ 分别对123457波段进行导入； ⑥ 在此之前可以选择session－>preference，选择输入、输出主目录。2、
一、引言（INTRODUCTION） 图像校正主要是指辐射校正和几何校正。辐射校正包括传感器的辐射校正、大气校正、照度校正遗迹条纹和斑点的判定和消除。几何校正就是校正成像过程中造成的各种几何畸变，包括几何粗校正和几何精校正。几何粗校正是针对造成畸变的原因进行的校正，我们得到的卫星遥感数据一般都是经过几何粗校正处理的。几何精校正是利用地面控制点进行的几何校正，它是用一种数学模型来接近描述遥感图像的几
一些基于python+gdal整理的小工具#!/usr/bin/env python# coding: utf-8from osgeo import gdalimport osimport globimport numpy as npimport mathdef read_img( filename): ''' 读取影像为数组并返回信息 ——————
当我们在ArcGIS中打开一景遥感影像时，是不是总是在我们的研究区周围出现我们并不希望看见的黑边，这种黑边在我们做图像分析或排版出图时总是个累赘，今天就教给大家在ArcGIS中轻松去除黑边。 影像产生黑边的原因无外乎在设置无效值时，将无效值设成了0，而影像在导入软件进行渲染时，并没有进行黑边的预处理，导致展示时有黑边出现。
最近在做一个遥感图像处理的任务，觉得比较有意思，就拿出来跟大家分享一下。 这次的任务是遥感图像的阴影提取，看上去好像有一点高大上的样子，让人有些摸不到头脑。我先到网上查找了一下，主要的方法都是用二值化，配合Canny算子或者Sobel算子之类的来提取阴影的面积，但是我觉得这样做比较复杂，而且效果也不一定很好。于是我就变了
基于创新的ENVI企业级服务器平台ENVI Services Engine可以构建在线的遥感图像处理和分析平台。可以利用一个Web浏览器完成专业的遥感影像处理。（1）如下图为一个在线的遥感图像处理和分析系统的Web客户端，使用一个账号登陆。图：使用一个账户登录（2）选择高分一号PMS影像类型和数据目录。图：设置处理参数（3）单击提交按钮，服务器开始处理。客户端可以随时监控处
据预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的大致流程在各个行业中有点差异，而且注重点也各有不同。 本小节包括以下内容： l数据预处理一般流程介绍 l预处理常见名词解释 lENVI中的数据预处理1、数据预处理一般流程 
图像预处理是遥感应用的第一步，也是非常重要的一步。目前的技术也非常成熟，大多数的商业化软件都具备这方面的功能。预处理的流程在各个行业、不同数据中有点差异，而且注重点也各有不同。本小节包括以下内容：数据预处理一般流程介绍 数据预处理的主要步骤介绍 1 数据预处理一般流程数据预处理的过程包括几何校正（地理定位、几何精校正、图像配准、正射
前言如果将图像直接输入到深度学习网络中，会导致内存溢出，因此需要将图像裁剪成图像块输入到网络中。裁剪方法包括规则格网裁剪和滑动窗口裁剪以及随机裁剪。 规则格网裁剪 滑动窗口裁剪 随机裁剪 正文规则格网裁剪属于重复率为0的滑动窗口裁剪，滑动窗口裁剪代码为： import osimport gdalimport num
Python遥感影像定标 Python遥感tiff影像定标 作为一个遥感专业的学生，通常处理影像的第一步就是就是对遥感影像进行定标，使像元尽可能真实的反映地表情况，初学者我们通常是使用软件进行定标，随着学习的深入，我们会逐步地接触多种语言，如IDL、Python等。这篇博客的主要内容是使用python进行遥感tiff影像的定标，IDL语言进行定标语言类似。 文章目录Python遥感影像定标辐射
引入此次内容是遥感影像的几何校正，我们知道在遥感成像的过程其，传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置会发生挤压、拉伸、扭曲和偏移等几何畸变问题，而这些几何畸变问题会给基于遥感图像的定量分析、变化检测，图像融合、地图测量或更新等处理带来误差，所以我们有必要对遥感图像进行几何校正，而在校正过程中的关键问题就是控制点的采集，控制点的采集常用的有三种方式，这三种方式中又常用的通过读取地形图的坐标信
近年来，在网站和应用程序上查看 3D 内容的机会迅速增加。 无论是在三维空间中传达产品吸引力的电子商务网站，还是在虚拟空间中交互的元宇宙，还是将信息叠加在现实世界中的增强现实 （AR），3D 技术都在发展我们的数字体验，使其更加丰富和直观。glb下载官网 在幕后，3D 内容的传播由一种名为“gl ...
在此,我以丰富的经验分享作为一位热忱的微信公众号管理人员，对各式各样在微信公众号平台的文章采集工具进行过详尽的测评比较。此篇,我要给大伙推荐四款实用的微信公众号文章采集工具，并且我将从其功能、操作体验度、收集成果以及价值性这四个维度予以深入点评。一、工具一：小熊助手尊敬的读者，我想向您介绍我们的小熊助手——一款专注于微信公众号文章采集的优秀工具。小熊助手具备诸多实用功能，如关键词搜索、智能采集以及
所以写一个函数更方便的找到尾指针node* findrear(node* L)//找到尾指针{node* p = L->next;while (p->next != L){p = p->next;}return p;//返回尾指针}两个循环链表如图所示，Ta，Tb分别为两个循环链表的尾指针（上面的为链表1，下面的为链表2）。1.先用指针p存储循环链表