做GIS梦的人

各类样本越多，准确度越高本人也使用了3波段的真彩色影像进行训练，最后发现8波段影像训练的准确度远远大于3波段，3波段的真彩色影像只适合于纹理识别。项目完整代码+数据下载地址。

在学习遥感的过程中，我们都了解到了监督分类与非监督分类，二者是遥感解译的基础。之前更多的是使用Erdas与ENVI来进行这两种分类。这里使用python语言，基于机器学习库sklearn与遥感影像处理库rasterio，使用kmeans动态聚类方法实现非监督分类。

很多时候都需要改变已经影像的分辨率，这里自己动手研究了一下相关原理，并进行了实现，以后可以很方便地改变影像的分辨率。影像重采样核心重采样的核心是影像的坐标范围不变，改变影像像元的大小，来实现像元个数的增减，即分辨率的改变。像元的面积*像元个数=固定值像元大小变为原来的1/2时，影像的像元数量变为原来的四倍。代码实现from osgeo import gdal, gdalconstimport osimport numpy as npdef resampli..

目的遥感影像通常无法直接查看，还需要经过专业软件打开，才能看到其具体内容。最近，需要开发对遥感影像直接生成预览图，就使用GDAL提取波段信息，通过opencv写入图片环境python3.5 gdal2.4.1 opencv-python代码from osgeo import gdalimport cv2import numpy as npnp.seterr(d...

背景一些做遥感数据的公司，随着数据越来越多，所占的空间也越来越大。对遥感影像进行无损压缩可以有效的节省空间，同时在操作影像时也可以节省内存。在网上搜索了遥感影像压缩的相关代码，发现都是基于C++写的，没有python的，GDAL的python API文档里也没有这块的详细描述，这里我就记录一下如何使用python和GDAL实现遥感影像的无损压缩。代码主要是使用GDAL的CreateCo...

Sen2cor是ESA发布的专门生产L2A级数据的插件。Sen2Cor下载地址L2A级数据主要包含经过辐射定标和大气校正的大气底层反射率数据。L1C级多光谱数据（MSI），L1C级数据是经过几何精校正的正射影像，并没有进行辐射定标和大气校正。通过Sen2cor可以将L1C级数据转换为L1A级数据。这里简单记录一下如何对哨兵2 L1C级数据进行大气校正和辐射定标。完整项目代码地址码云...

NDVI是什么NDVI（归一化植被指数）是近红外波段的反射值与红光波段的反射值之差比上两者之和。即(NIR-R)/(NIR+R)，NIR为近红外波段的反射值，R为红光波段的反射值。归一化植被指数是反映农作物长势和营养信息的重要参数之一。根据该参数,可以知道不同季节的农作物对氮的需求量, 对合理施用氮肥具有重要的指导作用。NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等； ...

需求现在有一个shp文件和栅格数据，需要将shp转换成和栅格数据空间位置一致且像元大小一致的栅格数据。ArcGIS速度比较慢，使用GDAL将shp文件转为和目标栅格同样大小的栅格转换前目标影像代码from osgeo import gdal, gdalconstfrom osgeo import ogrrasterFile = 'F:/**0416.dat' ...