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原创 我国高分系列卫星遥感影像介绍

继上一篇介绍《遥感图像处理》的文章之后,本篇文章对我国的高分系列卫星遥感影像进行简单的整理。高分系列卫星是在高分专项的支持下,也就是高分辨率对地观测系统重大专项,由国防科技工业局牵头,组织实施建设的一系列高分辨率对地观测卫星,肩负着我国民用高分辨率遥感数据实现国产化的使命。高分专项,于2010年批准启动实施,到2020年,已经覆盖了从全色、多光谱到高光谱,从光学到雷达,从太阳同步轨道到地球同步轨道等多种类型,构成了一个具有高空间分辨率、高时间分辨率和高光谱分辨率能力的对地观测系统。高分一号

2021-02-03 21:40:07 10147 7

原创 遥感图像处理

2021年第一篇文章基本概念遥感(Remote Sensing):遥远的感知,是一种远距离不直接接触物体而获取其信息的探测技术,主要是以电磁波为媒介,包括从紫外--可见光--红外--微波的范围。DN值(Digital Number ):遥感影像像元亮度值,记录地物的灰度值。地表反射率(Surface Albedo):地面反射辐射量与入射辐射量之比,表征地面对太阳辐射的吸收和反射能力。反射率越大,地面吸收太阳辐射越少;反射率越小,地面吸收太阳辐射越多。表观反射率(Apparent Refl

2021-02-01 14:52:16 10269 4

原创 如何利用Python对DEM数据进行显示(对之前代码的更正),附带利用Python计算坡度

1、更正---图像显示代码在之前的某一篇文章中,《如何利用Python对遥感影像进行显示》,阐述了如何利用Python对遥感影像进行显示,最近利用代码对DEM数据进行显示时,输入DEM数据,显示的结果却是全黑的,仔细看了一下之前的代码,发现了一个小的BUG,如下:这句有点问题,当 (im_max-im_min) 值比较大,大于255时,255/(im_max-im_min) 结果就被python默认为int型,即0。这样,后面乘以任何数字都为0,导致整个显示图像都为0。因此,该部分代码应更正为:

2020-12-26 17:12:35 3033 20

原创 如何利用ArcPy批量裁剪栅格(包括外边框和实际边界范围)

最近2周,由于项目上事情很多,自己又偶感风寒,博客没有及时更新。今天稍微好一些,更新安排上。今天,遇到一个问题:有很多范围大小不一样的矢量文件,如何根据这些矢量的范围裁剪对应的栅格影像?这个问题,利用ArcGIS软件的Toolbox可以很好的解决,但批量的话,操作起来有点费力,所以这里写了一个批量裁剪的代码。用到的库主要是ArcPy,但需要在ArcGIS自带的IDLE中运行,也可以在ArcMap界面中运行。批量裁剪代码如下:import sys,osimport arcpy..

2020-12-07 16:55:43 2062 4

原创 利用Pyinstaller打包代码时出现小错误的解决方案

最近几天,由于项目需求,需要对代码进行打包封装,但打包完后,运行时,出现了一些小错误,这里进行简单的介绍一下。在之前的博文中《如何在Windows10环境下,对Tensorflow代码进行打包封装(利用PyQt5制作界面)》已经介绍了如何利用PyQt制作界面,如何利用Pyinstaller对代码进行封装打包,这里不作介绍。这篇文章主要对打包过程中存在的部分比较隐秘的小问题进行汇总。问题一:GDAL命令行下运行成功,但打包后运行出错之前的博文已经介绍了一些利用GDAL库进行读取影像、创建矢量、矢栅

2020-11-24 11:47:19 1816 4

原创 如何利用Python对遥感影像进行显示

遥感影像一般具有多个波段,比较常见的影像一般是4波段多光谱影像,比如高分一号、高分二号、资源三号等。这些影像数据一般体量较大,有的几百兆,有的多达几十G,格式一般是16位无符号整型,一般看图软件无法打开显示,需要ArcGIS、ENVI等专业的软件进行查看,有时候很不方便。这篇博客就简单的介绍一下,如何利用Python对遥感影像进行显示,需要用到的库为GDAL和Opencv。正文Python中,一般的绘图库都无法处理或显示遥感影像,例如Matplotlib、Opencv、Scipy等,很多连遥

2020-11-20 21:39:31 8987 25

原创 如何使用Python中的GDAL库进行矢量数据与栅格数据相互转换

今天继续更新GDAL相关内容,主要是进行矢量数据与栅格数据的相互转换。矢栅转换在ArcGIS软件中很好实现,有专门的工具可以使用,这里主要讲述如何利用Python中的GDAL库完成矢栅转换,直接上代码。矢量转栅格from osgeo import ogr,gdaldef shape_to_raster(shapefile, rasterfile, savefile): data = gdal.Open(rasterfile, gdal.GA_ReadOnly) x_res =

2020-11-19 12:44:39 2527 12

原创 如何使用Python中的GDAL库对遥感影像进行读取和存储

与自然影像稍有不同,遥感影像一般有多个波段(波段数大于4),数据格式多为tiff,比如国产高分一号/二号遥感影像,多光谱影像有4个波段,分别为蓝(1)、绿(2)、红(3)以及近红外(4)波段,真彩色是321显示,假彩色是432显示。利用遥感或GIS处理软件,如ENVI、ERDAS、ArcGIS等,可以很方便快捷地实现对图像进行读取、处理等操作。然而,很多时候我们需要对大量的图像数据进行批量处理操作,这时候就需要我们自己编写代码来实现。这篇博客就简单地介绍,如何在Python中实现遥感影像的读取和存储

2020-11-17 14:03:29 14330 32

原创 深度学习、遥感领域常用精度评价指标盘点

最近几年,以深度学习技术为代表的新型前沿技术在图像处理领域,取得了巨大的成功,从图像处理到场景理解,从图像分类到图像实时分割,深度学习无处不在。在遥感领域,深度学习技术更是火热。本篇博文就对常用的深度学习精度评价指标进行总结梳理,旨在为模型算法的精度评价指标选取提供一个参考。1、精确率、召回率和F1精确率(Precision),又可以称为正确率,主要是指识别出来的目标有多少是识别准确的,衡量的是识别结果的正确率;召回率(Recall),又可以成为查全率,主要是指所有正确的目标有多少被识别出来

2020-11-14 15:40:15 8820

转载 SAR 学习资料

声明:以下内容引用,记录一下,以免找不到。

2023-05-17 09:11:03 274

原创 ArcPy批量合并矢量shape文件

Python+ArcPy批量合并矢量shape文件

2023-02-21 22:50:55 1407

转载 matlab同时画n多条曲线,设置颜色及图例

matlab同时画n多条曲线,设置颜色及图例

2023-02-13 21:30:07 3875

转载 两条命令解决移动硬盘无法弹出的问题(转载 )

两条命令解决移动硬盘无法弹出的问题(转载)

2023-01-09 09:37:56 2480 1

原创 使用ArcPy对栅格影像和矢量文件进行批量投影

在ArcGIS中,可以利用ArcToolbox中的数据管理下的投影工具对栅格影像数据和矢量文件进行投影转换,也可以进行批量投影操作。本代码和ArcGIS实现的功能一样,都是对栅格影像和矢量文件进行批量投影,所调用的工具是Project_management 和ProjectRaster_management 函数。代码如下:#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-import osimport arcpyarcpy.CheckOutExten..

2022-01-25 12:52:06 4780 7

原创 最新数据处理 之 栅格数据批量归一化

网上下载的数据集,有时候需要进行归一化处理,在 ArcGIS 中逐一处理比较费事,可以考虑用 ArcPy 进行批量归一化。代码如下:# -*- coding: utf-8 -*-import osimport arcpyfrom arcpy import envfrom arcpy.sa import *arcpy.CheckOutExtension("Spatial")env.workspace = "D:/Download/"save_path = "D:/Save/"for i

2021-12-28 14:16:32 3294

原创 最新数据处理 之 最新DSM(AW3D30)数据批量拼接--文末附数据获取方式

本文主要针对JAXA发布的最新版本3.1&3.2(AW3D30)数据进行数据拼接处理。JAXA利用ALOS的PRISM立体模式制作了全球的DSM数据,并免费分布了30米版本产品。详细的数据介绍和下载:AW3D30与DEM数据一样,数据是按照格网大小进行分发的,如 N028E090.zip,就是28N, 90E区域的DSM数据。数据下载完成后,解压出来,里面包括了 "_DSM.tif","_MSK.tif","_STK.tif" 三种tif格式的数据,这里 DSM 数据为例介绍批量拼接。

2021-12-23 13:43:03 3759 39

原创 最新数据处理 之 1:100万与1:25万全国基础地理数据库批量合并

背景数据来源:全国地理信息资源目录服务系统链接:全国地理信息资源目录服务系统这个网站是由自然资源部主管, 国家基础地理信息中心进行运行维护的,因此数据是比较权威的。目前,网站上提供了以下三类数据: 30米全球地表覆盖数据,数据整体现势性达到2010年 1:100万全国基础地理数据库,数据整体现势性达到2015年 1:25万全国基础地理数据库,数据整体现势性达到2015年 个人可以进行注册,然后查询和下载,下载的时候,需要提供单位和下载的目的。提交后,很快就可以进行下

2021-12-21 17:52:55 2637 10

原创 Python统计假设检验

分享几个不错的资源Scipy文档和案例https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/https://www.programcreek.com/python/index/1579/scipy.statsCSDN博客Python中的17种统计假设检验_查数菇乐园-CSDN博客假设检验...

2021-09-08 14:50:39 126

原创 我所用过的深度学习框架

写在前面深度学习有几个比较有名的平台框架,如早期的Theano,Caffe,如今比较火的Tensorflow,Pytorch,MxNet等,这些平台框架是从事机器学习、深度学习研究的重要工具。Keras我从2016年开始接触深度学习,早期试用过Caffe,因为当时网络上能搜索到的深度学习框架很有限(也有可能是我没搜到),而Caffe又是最火热的,但由于经常更换电脑,每一次都要重新安装配置一下环境,过于繁琐的环境安装与配置,让我很快就放弃了Caffe。此时,无意之间,也不知道从哪个犄角旮旯

2021-09-06 13:25:28 224

原创 使用Python批量下载哨兵1号数据

写在前面好久没更新了,不是忘了,是懒!正好最近想下载哨兵1号数据来反演一下地表形变,于是乎,就撰写此文记录一下坎坷的路程。首先在Open Access Hub (copernicus.eu)网站上搜寻了一番,选了一些数据(此处略去)。选的数据很多,要是一个一个点击下载,实在太过于麻烦,直觉告诉我肯定有自动批量下载的方式,于是bing了一下,果然有。大概浏览了一下,无非就那么几种,要么是通过https://search.asf.alaska.edu/这个网站上自动生成的python...

2021-09-01 16:12:20 1863 6

原创 Tensorflow--深度学习模型打包测试时出现错误:OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_ops.cc:184 : Not found: Key...

最近课题组里某位从事深度学习研究应用的博士,利用Tensorflow编写了一个图像分类和分割模型,代码是在windows环境下用Python语言编写的。我在对其代码进行了打包封装,测试过程中发现了一个问题。问题描述如下:打开模型界面,输入一张测试图像时,模型没有任何问题,能够正常运行;但再输入另一张图像时,报出了下列错误:W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1502] OP_REQUIRES failed at save_restore_v2_op

2020-11-25 20:51:13 2660 1

原创 如何使用Python中的GDAL库循环写入矢量数据

该文章为《如何使用Python中的GDAL库创建矢量文件》后续在《如何使用Python中的GDAL库创建矢量文件》文章中,介绍了利用GDAL库创建点、线、面矢量文件,文章中只介绍了单个数据的创建情况,那么面对有很多个数据时,该怎么创建呢?问题来源:现有一些点坐标,目的是将其构建成一个点矢量文件,直接上代码。单个点数据情况:from osgeo import ogr,osr Longitude = 116.4 Latitude = 39.9 def create_point():

2020-11-22 17:40:31 893 3

原创 如何使用Python中的GDAL库创建矢量文件

继《如何使用Python中的GDAL库对遥感影像进行读取和存储》之后,本文再简单地介绍一下,如何使用Python中的GDAL库创建矢量文件。这里,矢量文件指的是点、线、面文件,shape格式,可以使用 ArcGIS 等软件读取编辑。需要用到的Python库依然为GDAL,安装完GDAL后,就可以直接导入使用了。废话不多说,直接上代码。创建点文件from osgeo import ogr,osrLongitude = 116.4 Latitude = 39.9def creat

2020-11-18 13:33:06 3594 3

原创 Python中类的继承方法

Python中类与类之间可以继承,继承的叫父类或超类,新创建的叫子类。通过继承,子类可以使用父类的属性,这样可以有效减少代码的冗余度,提高代码重用性。谈到类的继承,首先要了解构造函数或构造方法。构造函数或构造方法在Python中,一个类,不管是否写了构造函数,它都是具有构造函数的一个类,它可以拥有多个构造函数,但建议一个类只有一个构造函数。当一个对象被创建后,会立即调用构造函数。例如,我们创建了example类如下:class example_a(object): def ad

2020-11-16 23:15:20 2257

原创 如何在Windows10环境下,对Tensorflow代码进行打包封装(利用PyQt5制作界面)

如何在Windows10环境下,对Tensorflow代码进行打包封装(利用PyQt5制作界面)在写代码、做项目的过程中,经常需要对代码进行打包封装,提供给用户使用。本文就重点介绍如何在Windows10环境下,对深度学习代码进行打包封装,以Tensorflow代码为例进行说明。1、编写Tensorflow代码Windows10环境下,Tensorflow貌似不支持Python2.7,建议使用Python3.5以上版本。如果是用Anaconda的用户,可以使用如下cmd命令,新建和使用Pytho

2020-11-13 21:31:09 858

原创 如何在Sublime3文本编译器下切换不同的python编译环境

如何在Sublime3文本编译器下切换不同的python编译环境在编写代码的过程中,需要用到不同的python编译环境,例如Python2.7、Python3.6等,那么如何在Sublime3文本编译器切换不同的python编译环境呢?下面,以python2.7和python3.6环境为例进行说明。1、切换python2.7环境工具-->编译系统-->新编译系统输入以下代码,其中 "D:/Program Files/Anaconda/envs/python2/python

2020-11-12 22:13:11 476 1

ENVI SARscape5.2.1 提示OpenCL无法安装的解决方案

安装SARscape5.2.1时,点击安装opencl CPU-only runtime,提示已有更新版本存在,但是点击确定后又提示没有可用的opencl CPU-only runtime。如果安装老版本的OpenCL,可能会提示有更新的版本存在,无法安装。解决:直接下载本资源文件,点击安装OpenCL,安装后,可运行!

2021-09-08

2012版李航《统计学习方法》,带有完整目录

2012版李航《统计学习方法》,带有完整目录 目录为个人制作,已经校对,无错误 需要注意,该版本的《统计机器学习》清晰度较高,但不是高清版本。阅读上不存在障碍,需要学习的请自行下载!

2018-07-02

R语言快速入门

这篇文档内容的来源多样,既有来自于R 官方文档(包括R intro,R data,R admin),也有来自于互联网的contributed documents;还有若干来自于Capital Of Statistics 论坛的讨论问题。本文档的目的是为具有一定统计(数学)背景的R 软件初学者提供一个快速认识R 软件的平台,如果你无此背景,可能会对其中的若干表达存在疑问。这篇文档重点不在统计方法上,因此所列问题不可能详尽到统计学的每个知识点。R 是一个很庞大的体系,在CRAN 的Task Views 上可以清楚地看到贝叶斯推断、聚类分析、机器学习、空间统计、稳健统计等方法的介绍。而这些方法又通过相应的R Packages 扩展,可以说学习R 是一件没有尽头的事情。如果你的英文阅读没问题,那么精读一本关于R 的原版书籍也是一个不错的选择,但这个开 头常常让人很头痛。希望这份文档,对你认识、学习R 是个不错的帮助。

2018-05-31

OpenCV官方教程中文版(Python版)带完整书签

Opencv 官方教程中文翻译版,python语言,自做完整书签,

2018-04-22

超像素分割demo,基于梯度下降

SLICO

2017-08-16

Deep Learning with Keras. PDF高清版

Deep Learning with Keras. PDF高清版,带书签

2017-08-16

Deep Learning with TensorFlow

Key Features, Learn advanced techniques in deep learning with this example-rich guide on Google's brainchildExplore various neural networks with the help of this comprehensive guideAdvanced guide on machine learning techniques, in particular TensorFlow for deep learning., Book Description, Deep learning is the next step after machine learning. It is machine learning but with a more advanced implementation. As machine learning is no longer an academic topic, but a mainstream practice, deep learning has taken a front seat. With deep learning being used by many data scientists, deeper neural networks are evaluated for accurate results. Data scientists want to explore data abstraction layers and this book will be their guide on this journey. This book evaluates common, and not so common, deep neural networks and shows how these can be exploited in the real world with complex raw data using TensorFlow., The book will take you through an understanding of the current machine learning landscape then delve into TensorFlow and how to use it by considering various data sets and use cases. Throughout the chapters, you'll learn how to implement various deep learning algorithms for your machine learning systems and integrate them into your product offerings such as search, image recognition, and language processing. Additionally, we'll examine its performance by optimizing it with respect to its various parameters, comparing it against benchmarks along with teaching machines to learn from the information and determine the ideal behavior within a specific context, in order to maximize its performance., After finishing the book, you will be familiar with machine learning techniques, in particular TensorFlow for deep learning, and will be ready to apply some of your knowledge in a real project either in a research or commercial setting., What you will learn, Provide an overview of the machine learning landscapeLook at the historical development and progress of deep learningDescribe TensorFlow and become very familiar with it both in theory and in practiceAccess public datasets and use TF to load, process, clean, and transform dataUse TensorFlow on real-world data sets including images and textGet familiar with TensorFlow by applying it in various hands on exercises using the command lineEvaluate the performance of your deep learning modelsQuickly teach machines to learn from data by exploring reinforcement learning techniques.Understand how this technology is being used in the real world by exploring active areas of deep learning research and application.

2017-08-16

Python Cookbook 3rd 中文版 有标签

Python Cookbook 3rd 中文版 标签不全,凑合着用

2017-05-13

线性分类器

线性分类器文档介绍,分享给刚开始接触机器学习领域的人

2017-05-10

sliding_window-master

sliding_window算法的python版本,分享给有需要的人

2017-05-10

空空如也

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