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原创 基于pytorch的深度学习遥感地物分类全流程实战教程（包含自己数据集制作与大图预测）
本教程总结了研究生期间的工作，提供了一份包含34000多字、180页的深度学习应用于遥感地物分类的完整技术流程指南。教程附带详细的实验数据和代码，适合地信遥感或计算机专业的学生使用Python进行深度学习遥感影像分类。内容分为理论篇和实践篇，涵盖遥感与深度学习的基础知识、数据处理、模型训练及预测等。理论篇介绍遥感和深度学习的基本概念及流程，实践篇包括Python环境配置、使用公开数据集及自定义数据进行地物分类的具体操作。教程特别适合科研入门或本科毕设的学生使用，提供了构建数据集、训练模型及高效预测大图的代码
2025-05-19 22:13:09
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原创 基于站点数据进行遥感机器学习参数反演-以XGBOOST反演LST为例（附带数据与代码）试读
本文介绍了基于站点数据的遥感机器学习参数反演方法。首先阐述了遥感参数反演的重要性及传统物理模型的局限性，指出机器学习方法在复杂场景下的优势。教程详细讲解了软件环境配置（Anaconda、PyCharm）、数据预处理（遥感影像与站点数据获取、格式转换与坐标统一）以及模型构建流程（XGBoost算法实现、参数调优与精度评估）。通过实际案例展示了从数据准备、模型训练到整幅影像反演的全过程，最终得到的地表温度分布图（LST）符合水体低温、建成区高温的预期规律。该方法实现了R²=0.61的预测精度，为遥感参数反演提供
2025-11-07 16:13:06
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原创 自己制作遥感深度学习数据集进行遥感深度学习地物分类-试读
本文介绍了深度学习在遥感地物分类中的应用方法，分为理论篇和实践篇。理论篇讲解了遥感基础（数据分类、预处理流程）和深度学习知识（模型类型、应用流程），重点分析了两者的交叉应用。实践篇提供了Python环境配置指导，并详细演示了如何使用公开数据集和自制数据集进行地物分类，包括数据标注、模型训练及大图预测等关键技术。文中特别强调了遥感数据特性（多波段、大尺寸）带来的技术挑战，并针对性地提出了解决方案。本文适合地信/遥感或计算机专业学生入门深度学习遥感应用，兼顾理论知识与实践指导，为科研和毕业论文提供参考。
2025-10-09 17:34:13
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原创 9 基于机器学习进行遥感影像参数反演-以随机森林为例
摘要：本文提出了一种基于随机森林回归模型的水体指数(NDWI)预测方法。通过Landsat影像数据计算NDWI作为回归标签，构建包含7个波段的特征数据集。采用Python实现数据预处理、模型训练（n_estimators=20）和精度评估（R2、MSE等指标），最终输出整个影像的NDWI预测结果。该方法解决了回归任务中实测数据获取困难的问题，可用于水体信息提取。文中详细给出了GDAL影像读写、数据标准化处理和模型保存等关键代码实现。
2025-09-16 09:13:25
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原创 8 基于机器学习进行遥感影像的地物分类-以随机森林为例
本文介绍了基于随机森林的Landsat影像水体提取方法。首先使用GDAL读取Landsat1-7波段影像和标签数据，将数据整合为8列表格（7个波段+标签）。通过数据预处理去除未标记数据后，将数据按7:3划分为训练集和测试集。采用20棵决策树构建随机森林分类器，最大深度设为8。训练后模型测试准确率达到96%，并应用于整景影像预测，最终输出水体提取结果图。完整代码实现了从数据读取、模型训练到精度评估和预测输出的完整流程，适用于遥感影像分类任务。
2025-09-16 09:11:42
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原创 7 制作自己的遥感机器学习数据集
本文介绍了遥感机器学习数据集的制作方法，重点讲解Landsat8数据的获取和处理流程。首先通过地理空间数据云下载遥感影像，使用ENVI进行波段合成和格式转换；然后详细说明在ArcGIS中进行目视解译标注的步骤，包括创建面shp文件、添加分类字段和编辑标注；最后将矢量标注转换为与原始影像一致的栅格数据。该流程为开展遥感机器学习研究提供了完整的数据准备方案，强调自主制作数据集对应用效果的重要性。
2025-09-15 11:23:52
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原创 6 Python语法基础
本文系统介绍了Python编程基础内容，主要包括：1.数据类型与变量：详细讲解int、float、str、bool、list、tuple、set、dict八大基础数据类型及其常用方法，以及变量的定义和使用规则。2.运算符与表达式：涵盖算术、比较、逻辑、赋值、成员等运算符的使用方法。3.流程控制：包括if-elif-else条件判断和for/while循环结构，以及break、continue等控制语句。4.输入输出：input()获取用户输入和print()格式化输出的使用方法。5.文件操作：open()函
2025-09-15 10:54:56
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原创 5 遥感与机器学习第三方库安装
摘要：本文介绍了如何搭建Python遥感与机器学习开发环境。首先通过Anaconda创建虚拟环境，解决不同项目的库版本冲突问题；接着安装GDAL、numpy、scikit-learn等核心库；然后说明如何在PyCharm中关联配置好的虚拟环境；最后演示了从新建项目到编写运行"Hello world"程序的完整流程。该指南为初学者提供了从环境配置到第一个Python程序的完整入门路径。
2025-09-14 17:21:21
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原创 4 Python开发环境准备
摘要：本教程推荐使用Anaconda安装Python，因其集成了Python环境、版本管理和科学计算库。安装时建议从清华镜像源下载最新版，默认路径安装。编辑器推荐PyCharm社区版，支持项目管理、变量查看和代码调试。PyCharm安装步骤包括选择安装路径、勾选所有选项，安装完成后可通过插件中心下载中文语言包实现汉化。两种工具安装均需注意版本选择和路径设置问题。
2025-09-13 22:54:59
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原创 3 遥感与机器学习
摘要：机器学习已成为遥感与GIS领域的核心技术，能高效处理海量高维数据，解决影像分类、参数反演、空间预测等专业问题。传统算法如随机森林、SVM适合入门，深度学习则擅长处理复杂时空数据。学习应结合Python编程和GIS工具，通过实际项目掌握算法应用，同时保持地学思维，将领域知识与机器学习结合，才能充分发挥技术优势。机器学习是工具，地学认知才是核心竞争力。
2025-09-12 11:31:14
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原创 2机器学习基础知识
机器学习是让计算机通过数据自主发现规律的技术，与传统编程不同，其核心流程为"数据输入→模型训练→预测输出"。主要分为监督学习（带标签数据，如分类、回归）、无监督学习（无标签数据，如聚类、降维）和强化学习（通过奖惩机制学习）。常用算法包括：随机森林（多决策树集成，抗过拟合）、SVM（最大化分类间隔，适合小样本高维数据）和K-Means聚类（基于距离迭代分组）。这些方法广泛应用于图像识别、用户分群、预测分析等领域，使机器能自动从数据中学习规律并做出决策。
2025-09-11 15:24:59
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原创 1 遥感基础知识
遥感（Remote Sensing）是一种远离目标，在不与目标对象直接接触的情况下，通过某种平台上装载的传感器获取其特征信息，然后对所获取的信息进行提取、判定、加工处理及应用分析的综合性技术。遥感的主要信息载体是影像，其中包含了地物的形状、位置以及光谱方面的信息。遥感技术的特点包括探测范围广、采集数据快、能动态反映地面事物的变化以及获取的数据具有综合性。遥感技术被广泛应用于资源调查、地表环境监测、人类活动监测等多个领域。
2025-09-11 10:18:30
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原创 遥感机器学习专栏简介
本专栏聚焦「机器学习 + 遥感应用」的落地实践，专为遥感相关专业大学生、刚入门的遥感工程师、机器学习爱好者打造。避开纯理论堆砌，以「实验课式实操」为核心，帮你解决 “懂理论但不会用代码落地”“遥感数据处理与模型结合难” 的痛点，最终能独立完成从数据到模型再到结果的全流程任务。
2025-09-10 08:15:35
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原创 基于机器学习进行遥感影像的地物分类与参数反演-以随机森林为例（提供代码与示例数据）
本教程介绍如何利用Python和随机森林算法进行遥感影像地物分类与参数反演（回归）。主要内容包括：1）Python开发环境配置（Anaconda、PyCharm）及第三方库安装；2）Landsat8数据获取与预处理；3）分类任务（以水体提取为例）和回归任务（以NDWI反演为例）的实现流程，涵盖数据读取、模型训练、精度评估和结果预测等步骤；4）使用ArcGIS/ENVI进行数据处理和可视化。教程适用于SVM、XGBoost等算法，为遥感地学分析提供完整的机器学习解决方案。
2025-08-28 22:03:18
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原创 基于pytorch的深度学习遥感地物分类全流程实战教程（包含自己数据集制作与大图预测）理论篇试读
摘要： 本文为地信遥感与计算机专业学生提供了一份深度学习遥感影像分类的实践指南，涵盖理论与操作两部分。理论篇介绍遥感基础（数据分类、预处理）与深度学习原理（模型类型、应用流程），并分析两者结合的创新方向（算法改进vs.应用落地）。实践篇详细讲解Python环境配置、公开数据集与自定义数据集的模型训练方法，重点解决遥感数据特有的挑战，如大图分块预测、标签不完整时的训练技巧。亮点包括跨学科知识整合、自定义数据集构建方法及高效的大图预测技术优化。适合科研入门者参考，需注意数据版权保护。
2025-05-27 21:45:08
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原创 GeoServer（配合Tomcat）安装与配置
运行D:\Program Files\apache-tomcat-9.0.80\bin\startup.bat。解压，并将解压后的geoserver.war复制到Tomcat的webapps目录下。，下载Tomcat Windows64位压缩包，以Tomcat 9为例。，下载合适的java jdk，此处以java17为例。用户名：admin，密码：geoserver。解压压缩包，解压后目录大致如下。配置Tomcat的环境变量。在GeoServer官网。配置java的环境变量。安装过程一路NEXT。
2023-09-18 09:40:55
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原创 cordova（nodejs打包apk）环境配置
试了一个多星期终于可以了，各种问题，一定要注意，现在这一套在我这可以使用，仅供参考，不保证大家一定可以成功，玄学！！！
2023-09-12 20:47:45
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原创 python基于GDAL的多线程高速批量重采样、对齐栅格、对齐行列数，并无损压缩
在自己写代码处理遥感数据进行波段计算，或者基于遥感等空间数据进行机器学习、深度学习时，一般都需要各图层行列数一致。在QGIS中有“对齐栅格”工具可以完成该任务，但是QGIS中没有提供批量操作的接口，在数据比较多时，需要手动重复操作。
2023-09-12 20:40:43
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原创 Python OpenGL环境配置
大佬都说是32位和64位不匹配，所以需要自己先下载好匹配的opengl包，这里我下载的是tar.gz格式的，whl格式的安装后还是不能用，不知道为什么。Anconda换源+虚拟环境创建及使用（界面操作）_anconda huanyuan_lwb-nju的博客-优快云博客。下载地址：PyOpenGL -- The Python OpenGL Binding。Anconda安装_安装anconda_lwb-nju的博客-优快云博客。anconda安装教程_安装anconda。1.Python的安装请参照。
2023-08-17 14:59:36
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原创 获取TIF栅格的数据范围边框（不是外接矩形）保存为shp
在论文写作中，我们经常需要绘制研究区和研究数据分布图（如图1所示），那这样的数据分布框（图1 中蓝色框或图2中黄色框）怎么获取呐？作者在制作研究数据分布图时，通过搜索发现大部分的教程都是生成TIF的外接矩形框（图2中红色框）而不是数据范围框（图1 中蓝色框或图2中黄色框）。接下来看一看如何获取数据的范围边框。
2023-03-03 11:26:33
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原创 GEE高速下载 GEE快速下载 GEE本地下载 GEE批量下载 Python本地快速下载GEE数据（比网页版保存到网盘再下载快几十到百倍，尤其是在下载几十年的长时间系列数据时如ERA5/AVHRR等）
GEE Python本地快速下载GEE数据，比网页版保存到网盘再下载快几十倍甚至是百倍，此方法本人探索了很久，尤其是在下载几十年的长时间系列数据时，速度提升更加显著，本人下载的是青藏高原era5雪深数据，经测试一分钟可以下载近140天的数据。
2022-11-28 15:46:45
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原创 Python定时操控电脑
需要的库 pyautogui datetime threading interval 特别注意使用管理员权限运行代码，非常重要，否者pyautogui操作无效定时操作电脑代码import pyautogui as pgimport datetimeimport threading##获取按键位置# while True:# print(pg.position())#定义需要的操作，这里以单击某个按键为例def fun():
2022-05-18 09:52:21
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转载 python 内置函数笔记（边学边用边记）
1.enumerate()enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。语法enumerate(sequence, [start=0])参数 sequence -- 一个序列、迭代器或其他支持迭代对象。 start -- 下标起始位置。 返回值返回 enumerate(枚举) 对象。>>>seasons = ['Spring', 'Su.
2021-08-24 20:06:50
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原创 Pandas 常用函数（日常笔记）
1.query()主要功能：按条件筛选数据df.query（expr，inplace = False，** kwargs ）# 使用布尔表达式查询帧的列参数：# expr：str要评估的查询字符串。你可以在环境中引用变量，在它们前面添加一个'@'字符 。@a + b# inplace=False：是否修改数据或返回副本# kwargs：dict关键字参数import numpy as npimport pandas as pddf=pd.DataFrame(np.arange(48
2021-08-23 22:26:46
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原创 GEE批量下载（以modis ndvi为例）
//研究区var roi = ee.FeatureCollection(".......").geometry();//重投影函数var re=function (image) {return image.reproject('EPSG:4326',null, 500);}//批量下载函数function exportImage(image, region, fileName) {Export.image.toDrive({image: image,descripti
2021-07-15 10:40:36
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转载 Google Earth Engine 批量执行与取消RUN任务
/ ** 批量执行GEE导出任务 首先，您需要生成导出任务。并显示了运行按钮。 然后按F12进入控制台，然后将这些脚本粘贴到其中，然后按 输入。所有任务都将自动启动。 （支持Firefox和Chrome。其他浏览器我没有测试过。） @Author： *Dongdong Kong，2017年8月28日 中山大学 * / function runTaskList() { var tasklist = document.getElementsByC.
2021-05-27 20:46:47
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原创 遥感云计算与科学分析：应用与实践 （随书代码梳理）
书中所有代码链接汇总https://code.earthengine.google.com/23acf6c172a9530d31d10c632df70565（代码 1） ................. 37https://code.earthengine.google.com/5198ee14bc6bf2ea9fc5911adb18e3bc（代码 2） .................. 37https://code.earthengine.google.com/755ab37002...
2021-01-24 17:17:58
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原创 高效文献调研
目录1.如何检索信息1.1 去哪儿检索1.2 如何确定关键词1.3 文献检索方法与精炼1.4 其它免费学术资源1.5 其它学术信息检索2.如何收集与管理信息3.如何快速筛选文献3.1复杂检索式来筛选文献 不推荐3.2利用数据库的分析功能筛选文献 可以使用3.3检索后人工筛选文献：二分法 推荐3.4利用HISTCITE软件来筛选文献 推荐4.如何整理输出1.如何检索信息去哪儿检索信息，如何选择关键词如何利用数据库，其它信息源1.1 去哪.
2021-01-24 16:51:54
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原创 C程序设计（第五版）谭浩强 学习笔记—重点及易错点（第8章指针-上）
善于利用指针-上目录善于利用指针-上8.1指针是什么8.2指针变量8.2.1使用指针变量的例子8.2.2 怎么定义指针变量8.2.3怎么引用指针变量8.2.4指针变量作为函数参数8.3通过指针引用数组8.3.1数组元素的指针8.3.2在引用数组元素时指针的运算8.3.3通过指针引用数组元素8.3.4用数组名作函数参数8.4通过指针引用字符串...
2019-11-14 10:54:31
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原创 C程序设计（第五版）谭浩强 学习笔记—重点及易错点（第6章 数组 带目录版）
第6章 利用数组处理批量数据目录第6章 利用数组处理批量数据6.1怎么定义与引用一维数组6.1.1定义一维数组6.1.2引用一维数组6.1.3一维数组的初始化6.1.4一位数组程序举例6.2怎么定义与引用二维数组6.2.1定义二维数组6.2.2引用二维数组元素6.2.3二维数组的初始化6.2.4 二维数组程序举例6.3字符数组6.3.1定义字...
2019-11-13 15:09:14
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原创 ArcGIS10地理信息系统教程—从初学到精通—笔记（持续更新）
arcgis10初学到精通—重要操作整理第二章 ArcGIS快速入门1.设置相对路径37页2.选择要素48页3.超链接51页4.测量第三章 地理数据库geodatabase有以下三种类型：文件地理数据库，个人地理数据库、arcsed数据库文件数据库：以文件夹的形式保存、管理。文件数据库可以由多个用户使用，但是同一数据在同一时间只能由一个用户编辑。个人...
2019-11-13 14:41:33
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原创 数据结构与算法—Python版（1概述）
1 概述目录1 概述1.1数据时代1.2 问题求解的计算之道抽象的“计算”概念：关于“计算”的数学模型1.3图灵机计算模型图灵机Turing Machine基本概念图灵机由以下几部分构成一个图灵机例子1.4算法和计算复杂性问题的分类计算复杂性与算法不可计算问题1.5突破计算极限1.6什么是抽象和实现抽象（Abstraction）...
2019-10-10 20:17:23
900
cordova环境配置配套包（2）资源大小有限制只能分开传了
2023-09-12
cordova环境配置配套包（1）资源大小有限制只能分开传了
2023-09-12
Python openGL库
2023-08-17
GEE Python本地快速下载GEE数据代码
2022-11-28
《遥感云计算与科学分析》GEE教材中配套代码链接.zip
2021-01-24
C语言，vs2010编译运行问题
2019-09-08
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