1.首先在envi中打开多波段原素材,右键点击另存为TIFF,输入保存的路径将原素材转换为tif格式图片. 2.之后打开arcgis,导入全国地区界数据,点击工具栏中的筛选工具. 输入查找的范围以及匹配的信息获得对应的省市边框. 我们可以使用输出shape工具将省市边界栅格数据输出到目标地址: 3.将之前在envi转换的tif图像导入到arcgis中: 之后打开镶嵌工具弹出弹窗填写对应信息:1.输入栅格:要拼接的图像:2.输出位置:储存的文件夹地址:3.数据集名称:储存的文件名:4.空间参考:坐

由于需要对h5(hdf5)格式的dem数据进行拼接,但是arcgis不能识别h5的地理参考信息,所以先将h5文件转为带地理参考的tif文件,然后再进行拼接. 工具:arcgis+envi 1.用arcgis add data添加数据,然后右击数据,export data ,输出类型选择tiff,假设输出文件名为data1.tif: 2.用envi打开data1.tif,然后打开与dem对应的影像,根据影像的Map Info去编辑data1.tif的地理参考信息: 3.使用ENVI File==>

private static final String TAG = "MainActivity"; private MapView mapView = null; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_main); this.mapView = (MapView)

1.算法功能简介 快速拼接是对若干幅互为邻接的遥感数字图像拼在一起,构成一幅整体影像的技术过程.PIE支持快速拼接算法功能的执行,下面对快速拼接算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2 算法参数 算法名称 快速拼接 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.ImageMosaicParamAlgo 参数结构体 PIE.CommonAlgo.buildMosa

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 30 11:45:03 2018 @author: Administrator """ from osgeo import gdal from osgeo import osr import numpy as np import math import time lonMeter = 0.00001141 latMeter = 0.00000899 #M

主办单位: 中国遥感应用协会 Esri中国信息技术有限公司 内容简单介绍: 依据中国遥感应用协会栾恩杰理事长推动国内遥感技术和应用的指示精神,2014年中国遥感应用协会组织培训交流部与Esri中国信息技术有限公司将共同在多个城市举办以"传递遥感技术,点燃遥感应用"为主题培训班.拟打造企业型培训基地.不断推进中国遥感产业化进程. 在2011中国遥感应用协会四届三次常务理事会上,协会领导对Esri中国信息技术有限公司在遥感技术和应用推广方面所做的工作予以了充分肯定.2012年协会年会上将&

using System; using System.Collections; using System.Collections.Generic; using System.Drawing; using System.Drawing.Imaging; using System.IO; using System.Linq; namespace Common { /// <summary> /// Title Tif文件合并类 /// Author:ward /// </summary>

您从事遥感类的相关工作吗?您正对着一景景影像数据不知从何下手吗?您有TB级甚至更高量级的影像数据须要有效管理.即时分享吗?您须要构建Web端的应用实现影像实时处理.在线分析吗? 您是否已经找到有效的解决途径了呢?还是正在苦苦搜寻.未得良方呢? Esri为您提供完整的影像解决方式--ArcGIS大规模影像管理与共享解决方式.使用ArcGIS.您能够实现影像实时处理.管理.服务公布及应用构建一体化流程. 2014年.为助力很多其它用户挖掘更加丰富的影像价值.Esri中国将在全国几大区域举办ArcGI

前言 本文为[小小赫下士 blog]原创,搬运请保留本段,或请在醒目位置设置原文地址和原作者. 作者:小小赫下士 原文地址:Java对接拼多多开放平台API(加密上云等全流程) 本文章为企业ERP(ISV软件服务商)对接拼多多开放平台流程总结,文章包括开放平台入驻.商家授权接口流程.API调用流程(订单同步.发货回传以及其他接口的调用).密文改造流程.拼多多电子面单调用流程.密文环境下发货流程.拼多多云服务以及服务入云流程. (自研或者其他类型服务商请勿参考) 一.开放平台入驻 open平台地址

一直以来处理modis产品都是用的 modis conversion toolkit(MCTK),用 IDL 来跑感觉好像也没什么问题,好像并没有去验证结果到底对不对,因为用的气溶胶数据 MOD04_L2,没法验证到底对不对,不像反射率数据可以对照地图影像. 流程也都是重投影--重采样--拼接--裁剪,其实应该也没有问题,因为最主要的步骤重投影是通过 MCTK 做的,错不了. 那么问题来了,为什么重投影是最重要的呢? MODIS产品都是正弦投影 sinusoidal 投影坐标系,而我们一般要用的

1.准备工作 如果想要ENVI友好一点,请下载ENVI5.3,并且安装China satellites 补丁(参考博客:ENVI扩展工具:中国国产卫星支持工具) App Store for ENVI下载地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102xl5j.html China satellites :https://pan.baidu.com/s/1miL3euk 密码:obyz 1)  将下载的 Zip 文件解压到 ENVI 安装路径下(覆盖同名

对于遥感影像的研究多种多样,有小尺度的也有大尺度的还有多尺度的.可以研究一个城市里的一个区,也可以研究一个省甚至全国范围.当研究的区域比较大的时候,在一幅影像上无法包括研究区的所有范围,那么就需要下载多幅遥感影像,多幅遥感影像下载完成之后就需要对着几幅影像进行拼接处理,拼接成一幅影像,这样研究才有意义. 本文的目的在于介绍arcgis的影像拼接(在arcgis中拼接功能被称为镶嵌)功能,以江苏省的遥感影像为例. 本文需要用的软件工具有2个,第一款要用的软件是locaspace viewer,该软

以下是设定一个矩形框,用IPixelBlock将256*256瓦片tile拼接成一个整块影像的代码,row1, col1, row2, col2是一个矩形框行列号范围.level是瓦片的金字塔等级.这里的瓦片已经下载完毕,位于domSavePath文件夹下. //选择的Google瓦块的行列号范围 int row1, col1, row2, col2; ; row1 = topLeft.Row; col1 = topLeft.Col; row2 = bottomRight.Row; col2 =

部分结果 bing地图瓦片使用QuadKey作为命名方式. QuadKey简介 如何计算quadkey 在给定level下,把行号tileY和列号tileX转换为2进制,然后行列交叉存储,再转换为4进制,即得到了相应的quadkey. quadkey的优点 四键具有几个有趣的属性.首先,四键的长度(位数)等于相应图块的详细程度.其次,任何图块的四键以其父图块(上一级包含的图块)的四键开头.如下例所示,图块2是图块20到23的父级,图块13是图块130到133的父级: 思路 根据选择的区域计算四键

THULAC是一款相当不错的中文分词工具,准确率高.分词速度蛮快的:并且在工程上做了很多优化,比如:用DAT存储训练特征(压缩训练模型),加入了标点符号的特征(提高分词准确率)等. 1. 前言 THULAC所采用的分词模型为结构化感知器(Structured Perceptron, SP),属于两种CWS模型中的Character-Based Model,将中文分词看作为一个序列标注问题:对于字符序列\(C=c_1^n\),找出最有可能的标注序列\(Y=y_1^n\).定义score函数\(S(

1.keras 自带的 keras_proprecessing.image 只支持三种模式图片(color_mode in ['grey', 'RGB', 'RGBA'])的随机扩增. 2.遥感数据除了一景影像大,不能一次性扩增外,有的高光谱卫星波段多,如 Landsat8 就有8个波段,无法直接用 keras_proprecessing.image 的 flow_from_directory 和 flow_from_dataframe 进行数据扩增. 3.看了 image 的源码后发现,不能用

代码大佬都已经写好了,具体参考:https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus git clone 下来以后,按照指南要训练自己的数据集,只要设置好自己的数据大小和类别就可以了 from model import Deeplabv3 deeplab_model = Deeplabv3(input_shape=(384, 384, 3), classes=4) 问题1:我的数据集不是一张张小图片,而是一个大的遥感影像tif,如何训练这个数据 解决:

论文源址:https://arxiv.org/abs/1709.04609 摘要 该文提出了基于深度学习的实例分割框架,主要分为三步,(1)训练一个基于ResNet-101的通用模型,用于分割图像中的前景和背景.(2)将通用模型进行微调成为一个实例分割模型,借助于视频第一帧的标签文件对不同个体进行实例分割.同时,从实例分割模型中得到每一个物体的像素级score map.每张score map代表物体类别的概率,并且只和视频第一帧的ground truth 计算.(3)提出空间传播网络用于增强前面

使用bison和yacc制作脚本语言(1) 环境: 环境 windows 10 Cygwin64 语言 C 工具 mingw bison flex 主要是使用bison和flex这两个软件,编译器无所谓VC也可以 先安装Cygwin,这个是一个类似Linux的一个shell环境,在上面可以用linux的一部分命令 https://www.cygwin.com/ 在里面下载安装器然后安装即可 注意在安装器里面选下载地址的时候手动添加一个国内地址,网速快很多:http://mirrors.163.c

转自:https://blog.csdn.net/hltt3838/article/details/109261334 固态激光雷达的一段视频:https://v.qq.com/x/page/a0787ajele3.html 注意:本人实验室买的是Velodyne VLP-16激光雷和 LOAM 论文中作者用的不一样,在介绍论文之前先介绍一下激光雷达的工作原路,这样更容易理解激光雷达的工作过程,其实物图如下图1所示: 图1 Velodyne VLP-16激光雷 实物图 简介: Velodyne