【且听我说“镶嵌数据集建库”】10、DEM产品典型应用模式

本文介绍了数字高程模型(DEM)的基本概念及其管理流程。DEM是一种规则网格数据集,用于精确表示地形高程。文中详细阐述了DEM产品的制作、管理和应用过程,包括如何通过镶嵌数据集管理大量DEM数据,以及如何利用DEM生成地貌晕渲图、坡度图和坡向图等衍生产品。

      数字高程模型(Digital Elevation Model,缩写DEM)是在某一投影平面(如高斯投影平面)上规则格网点的平面坐标(X,Y)及高程(Z)的数据集。DEM的格网间隔应与其高程精度相适配,并形成有规则的格网系列。根据不同的高程精度,可分为不同类型。为完整反映地表形态,还可增加离散高程点数据。

DEM产品管理流程

       DEM产品亦属于影像产品,但是需要说明的一点是通过镶嵌数据集进行管理,为了更好的显示数据,需要对其进行高程数值统计值计算。在具体应用中,我们利用DEM产品获得不同的影像产品,包括地貌晕渲图,坡度图,坡向图等。

一个典型的应用模式

-       用户生产DEM产品,一个区域的DEM数据达数十景

-       用户制图时,需要利用DEM数据得到不同的影像产品,如地貌晕渲图,坡度图,坡向图等

     利用镶嵌数据集的动态镶嵌能力实现全国DEM数据的镶嵌管理,通过栅格函数的实时处理功能,快速高效的实现地貌晕渲、坡度图等,并可以通过参考镶嵌数据集管理得到的不同类型的影像产品。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读议:议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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