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RSS订阅原创 遥感数字图像处理——第六章——几何校正
6.1几何校正概述一、几何畸变在遥感成像过程中,传感器生成的图像像元相对于地面目标物的实际位置发生了挤压、拉伸、扭曲和偏移等问题。这一现象我们称之为几何畸变。二、几何校正几何畸变会给基于遥感图像的定量分析、变化检测、图像融合、地图测量或更新等处理带来误差,所以需要针对图像的几何畸变进行校正,也就是几何校正。三、几何畸变原因◆传感器内部因素:包括透镜、探测元件、采样速率、扫描镜等引起的畸...
2019-07-10 10:37:42
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原创 遥感数字图像处理——第五章——辐射校正
5.1辐射校正概述1. 进入传感器的辐射能量：(1)目标物的直接反射(2)大气程辐射（太阳光散射）(3)目标物邻近地物反射2.聚光器（光学透镜）3.模数转换（模拟图像到数字图像，即光电转换过程）4.传感器记录的是灰度值一、辐射畸变：传感器在接收来自地面目标物的电磁波辐射能量时，受遥感传感器本身特性、大气作用以及地物光照条件（地形影响和太阳高度角影响）等影响致使遥感传感器的探测值与地物...
2019-07-09 19:55:37
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原创 遥感数字图像处理——第四章——变换域处理方法
4.1变换域处理方法概述一、重点：各变换算法在图像处理中的物理含义及应用二、线性变换：(1)主成分分析(2)最小噪声分离(3)缨帽变换频率域变换：(1)傅里叶变换(2)小波变换(3)颜色空间变换4.2主成分变换一、主成分变换概念：将一组可能相关的变量转换到一组线性不相关的变量（成为主成分）的统计分析过程。二、主成分变换原理：（1）去相关（2）信息压缩至前面的主成分三、主...
2019-07-01 16:47:55
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原创 遥感数字图像处理——第三章——空间域处理方法
3.1空间域处理方法概述一、 变换域处理方法（包括正变换和反变换）：对图像像元数据的空间表示f(x,y)，先进行某种变换，然后针对变换数据进行处理。空间域处理方法：根据图像像元数据的空间表示f(x,y)，进行处理。二、空间域处理方法：数值运算、集合运算、逻辑运算（布尔运算）、数学形态学操作3.2数值运算一、数值运算：单波段操作：(1)点运算(2)邻域运算多波段操作：(1)代数运算...
2019-06-29 21:47:37
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原创 遥感数字图像处理------第二章---数字图像存储与读取
2.1信息在计算机上的存储原理解码顺序：比特序CPU操作的最小单位是8个位构成的字节（Byte），一个字节中8个比特的存储顺序成为比特序，有大端和小端之分。大端是指将高比特位（即逻辑上的高数据位）存储在低比特地址（即物理上的存储地址）；小端是指将高比特位存储在高比特地址；解码顺序设置错误对图像读取的影响很大。2.2多波段数据存储方式一、遥感多波段图像蓝绿红波段——>对应数字层...
2019-06-22 18:34:41
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原创 遥感数字图像处理-----第一章---数字图像基础
1.1图像与数字图像一、模拟图像：一般眼睛能看到的，连续的采样点集合；数字图像：离散的采样点集合；二、像素=像元三、采样：空间位置的离散化量化：电磁辐射能量的离散化1.2数字图像获取时的基本参数一、空间分辨率（单位为PPI）：指数字图像像元所能分辨图标的大小辐射分辨率：2的整数次幂光谱分辨率时间分辨率二、数字图像获取时的特征参数1、质量特征a.空间分辨率:（决定因素：采样...
2019-06-22 18:34:26
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转载 朴素贝叶斯：拉普拉斯修正
朴素贝叶斯分类，这种方法的预测发现了一个问题：某个样本的属性值并未出现在训练集中，导致尽管要预测的这个苹果看起来很像是好果，但是朴素贝叶斯目标函数的结果仍为0，最终被划分为一般的苹果，有些时候这并不是合理的，那么该如何解决呢？如下的数据集：大小 颜色 形状 标签1 小 青色 非规则 否2 大 红色 非规则 是3 大 红色 圆形 是4 大 青色 圆形 否5 ...
2019-04-02 10:45:54
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原创 day13--决策树与随机森林
1.决策树：既可以做分类，又可以做回归。2.决策树做分类的两个阶段：（1）训练阶段：从给定的训练数据集DB，构造出一棵决策树。class=DecisionTree(DB)（2）分类阶段：从根开始，按照决策树的分类属性逐层次往下划分，直到叶节点，获得概念（决策、分类）结果。3.熵是指一个集合内的混乱程度，越混乱，熵越大。4.构造决策树的基本思想是随着深度的增加，节点的熵迅速降低，熵降低的速...
2018-12-04 21:12:09
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原创 day12--k近邻算法KNN
k近邻算法的三个基本要素：[ 1] k值的选择[ 2] 距离度量[ 3] 分类决策规则2.该算法的问题：该算法在分类时有个主要的不足是，当样本不平衡时，如一个类的样本容量很大，而其他类样本容量很小时，有可能导致当输入一个新样本时，该样本的k个邻居中大容量类的样本占多数。3.解决：不同的样本给予不同权重项。4.对于该算法，做了如下实验：#Author:Liuimport num...
2018-12-03 16:44:35
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原创 day9--Matplotlib--折线图
Matplotlib–数据可视化库（折线图绘制）import pandas as pdunrate = pd.read_csv(‘unrate.csv’) #打开csv文件unrate[‘DATE’] = pd.to_datetime(unrate[‘DATE’]) #将DATE这一列/的日期，改成正常日期的格式print(unrate.head...
2018-11-29 19:56:14
203
原创 day6--pandas
pandas–数据分析处理库pandas是基于numpy构建的，为时间序列分析提供了很好的支持。pandas中有两个主要的数据结构，一个是Series，另一个是DataFrame。导入pandas库，打开csv文件import pandasfood_info = pandas.read_csv(“food_info.csv”)print(type(food_info)) ...
2018-11-26 17:37:49
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原创 day5--numpy
numpy–科学计算库1:8*8棋盘矩阵，其中1、3、5、7行&&0、2、4、6列的元素置为1 1 ,3，5，7列&&0,2,4,6行也是1(zeros初始化一个矩阵,可以传入参数行和列，生成一个零矩阵,这里是生成八行八列的0矩阵)import numpy as npz = np.zeros((8,8),dtype=int)z[1::2,::2] ...
2018-11-25 21:06:08
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原创 day4--numpy
numpy—科学计算库e的次幂，开根号import numpy as npB = np.arange(3)print(B)print(np.exp(B))print(np.sqrt(B))—[0 1 2][ 1. 2.71828183 7.3890561 ][ 0. 1. 1.41421356]2.ravel函数是平数...
2018-11-24 15:20:03
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原创 day3--numpy
numpy–科学计算库reshape给数组一个新的形状而不改变其数据，np是指定了numpy的别名，np.arange依次造出十五个元素 变成了一个向量的形式，reshape函数表明，我们要生成一个3行5列这样的矩阵import numpy as npa = np.arange(15).reshape(3, 5)print(a)—[[ 0 1 2 3 4][ 5 6 7...
2018-11-23 17:02:55
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原创 day2--numpy
numpy–科学计算库将第二个值与向量中的每个值进行比较，值相等python解释器返回true,否则返回falseimport numpyvector = numpy.array([5, 10, 15, 20])vector == 10—array([False, True, False, False], dtype=bool)同1（与矩阵中的每个值相比较）matrix =...
2018-11-22 16:35:06
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空空如也
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