### 详解Python修复遥感影像条带的两种方式 #### 一、背景介绍 在遥感影像处理领域，经常会遇到由于各种原因导致的影像质量问题，其中一条常见的问题就是“条带”现象。条带（Stripes）是指在遥感影像上出现的一系列平行于扫描方向的明暗不均的带状区域，这种现象会严重影响影像的质量，进而影响后续的数据分析与应用。本文主要介绍了使用Python修复遥感影像条带的两种方法：一是基于GDAL库的方法，二是基于OpenCV库的方法。 #### 二、GDAL修复Landsat ETM+影像条带 **1. 背景** Landsat 7 ETM+（Enhanced Thematic Mapper Plus）卫星自1999年开始运行以来，为全球提供了大量高质量的多光谱遥感影像。然而，2003年5月后，由于扫描线校正器（Scan Line Corrector, SLC）故障，导致获取的影像中出现了明显的条带现象。这些条带严重影响了影像的质量，因此需要对其进行修复。 **2. GDAL修复条带的实现原理** GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一款开源的地理空间数据管理和处理库，它支持多种格式的地理空间数据文件，并提供了一系列工具和API用于数据处理。GDAL中的`FillNodata`函数可以用于填充影像中的无效值，从而修复条带等缺陷。 **3. 代码实现** ```python import gdal from tqdm import tqdm def gdal_repair(tif_name, out_name, bands): """ 使用GDAL修复遥感影像条带 参数: tif_name (string): 源影像名称 out_name (string): 输出影像名称 bands (integer): 影像波段数 """ # 打开影像文件 tif = gdal.Open(tif_name) # 获取驱动程序 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') # 创建新影像 new_img = driver.CreateCopy(out_name, tif, 0) for i in tqdm(range(1, bands + 1), desc="Processing Bands"): # 获取当前波段 band = new_img.GetRasterBand(i) # 使用FillNodata对条带部分进行插值 gdal.FillNodata(targetBand=band, maskBand=band, maxSearchDist=15, smoothingIterations=0) # 将修复好的波段写入新数据集中 new_img.GetRasterBand(i).WriteArray(band.ReadAsArray()) # 示例调用 tif_name = "path/to/input.tif" out_name = "path/to/output.tif" bands = 7 # Landsat 7 ETM+通常有7个波段 gdal_repair(tif_name, out_name, bands) ``` **4. 效果展示** 修复后的影像将不再存在明显的条带现象，影像质量得到显著提升。 #### 三、OpenCV修复Landsat ETM+影像条带 **1. 背景** OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源计算机视觉和机器学习软件库。虽然它主要用于计算机视觉任务，但在某些情况下也可以用于遥感影像处理。 **2. OpenCV修复条带的实现原理** OpenCV中的`inpaint`函数可以用来修复图像中的缺陷区域。这个函数通过分析周围的像素信息来进行修复，适用于修复较小的区域。 **3. 代码实现** ```python import gdal_array import numpy as np import cv2 from tqdm import tqdm def cv2_repair(tif_name): # 读取tif影像 tif_data = gdal_array.LoadFile(tif_name).astype('float32') # 获取掩膜 mask = tif_data.sum(axis=0) mask = (mask == 0).astype(np.uint8) bands = tif_data.shape[0] res = [] for i in tqdm(range(bands), desc="Processing Bands"): # 使用OpenCV的inpaint函数 repaired = cv2.inpaint(tif_data[i], mask, 3, flags=cv2.INPAINT_TELEA) res.append(repaired) return np.array(res) # 示例调用 tif_name = "path/to/input.tif" repaired_data = cv2_repair(tif_name) ``` **4. 效果展示** 使用OpenCV修复条带后，可以看到虽然处理速度较慢，但是修复效果更佳，影像整体质量更高。 #### 四、总结 通过对以上两种方法的对比可以看出，GDAL的方法更适合快速处理大量的遥感影像，而OpenCV的方法则更加注重修复效果的质量。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法进行遥感影像的条带修复处理。

MATLAB Simulink R2015b下的SEPIC变换器仿真模型：涵盖开环与闭环控制,SEPIC：基于MATLAB Simulink的SEPIC变器仿真模型，包含开环控制和闭环控制两种控制。 仿真条件：MATLAB Simulink R2015b ,核心关键词：SEPIC; MATLAB Simulink; SEPIC变换器仿真模型; 开环控制; 闭环控制; MATLAB Simulink R2015b。,MATLAB Simulink下的SEPIC变换器：开环与闭环控制仿真模型 SEPIC（单端初级电感转换器）变换器是一种直流-直流转换器，它可以提供升压（Boost）、降压（Buck）或升降压（Buck-Boost）转换功能。在电子电力系统中，SEPIC变换器因其能够在同一电路中实现不同模式的电压转换而广受欢迎。它特别适用于那些需要稳定输出电压的场合，例如在电池供电系统中。 MATLAB Simulink是一个集成的仿真和模型设计工具，广泛用于工程领域，尤其是在信号处理和控制系统设计中。它允许工程师通过拖放的方式快速构建复杂系统的仿真模型。R2015b是该软件的一个版本，提供了多种功能增强和性能优化。 在SEPIC变换器的仿真模型中，可以实现开环和闭环控制两种控制方式。开环控制意味着控制过程不依赖于输出电压或电流的反馈，通常是预先设定的控制策略。而闭环控制则依赖于反馈，能够根据输出的实际值动态调整控制参数，从而提供更稳定和精确的控制效果。在电力电子领域，闭环控制通常是更受欢迎的选择，因为它可以有效提高系统的响应速度和稳定性。 仿真技术对于电力电子转换器的设计和分析非常重要。通过仿真，可以在不实际搭建电路的情况下测试电路设计的可行性，分析电路的性能，并优化设计参数。仿真技术可以帮助工程师节省成本，缩短开发周期，并减少实验过程中的风险。 本次提供的文件列表包含了与SEPIC变换器相关的多个文档和图片，这些文件可能包含了变换器的工作原理、性能分析、设计指南以及仿真模型的构建和测试过程。通过这些文件，可以深入学习和理解SEPIC变换器的设计方法以及如何运用MATLAB Simulink进行有效的仿真分析。 此外，文件中提到的“istio”标签可能意味着这些内容与云原生服务网格Istio有关。虽然这个标签与SEPIC变换器直接相关性不大，但Istio作为一个开源服务网格，用于连接、保护和管理微服务，可能在电力电子领域的仿真工具或管理系统中有所应用，例如在仿真模型的远程部署和管理等方面。 文件列表中包含的图片文件（1.jpg、2.jpg）可能是为了直观展示SEPIC变换器的工作原理或者仿真模型的结构设计。而包含的文档和文本文件则可能包含了对变换器技术的深入分析、控制策略的讨论以及仿真实验结果的记录。 这个文件集合为读者提供了一个全面了解和学习SEPIC变换器仿真模型的资源。通过阅读这些文件，不仅能够掌握变换器的设计和控制原理，还能够学会如何使用MATLAB Simulink这一强大的仿真工具来实现高效的设计验证和性能优化。

unity加载卫星地球，离线/在线可选。本地离线加载需下载地图瓦片到本地，提供两种加载方式。 其中一种地图瓦片下载软件全能电子地图下载器，下载链接：https://download.csdn.net/download/w091253/89345685 此版本为注册版（提供内存注册机，由于采用了内存注入技术，部分杀毒软件会报毒。但绝不是病毒，请放心使用。）绝非破解版，保证软件功能未做修改!

第一种方法可以实现我当前的需求，通过连接不同的字符串来连接不同的数据库。暂时只连接了mysql,sqlserver,oracle，access。对于access,因为它创建表的SQL语句不太兼容标准SQL语句，需要做一些处理，这里暂时不说。第二种方法只能针对于mysql数据库的连接，不过用这种方法不用安装MyODBC服务器程序。 不管用哪种方法，首先需要安装Mysql数据库，安装方法请看“mysql安装及一些注意点”。最好安装一个Navicat for mysql，方便操作mysql数据库。下面分别说下这两种方法： （一）通过ADO连接MySql数据库 1、通过ADO连接MySql数据库，首先

julia开发环境安装——VS code扩展和JuliaPro两种方式-附件资源

MAC地址基本唯一，其用途，地球人都知道。 最近有幸分析了一下取MAC地址的大量代码，提炼总结了一下，编了个小工具（为封装测试过程的衍生品），可用。并附有关键源码(试着点击对话框，会显示)。 VB API 调用可以解决取 MAC 地址。需要知道MAC数据块的偏移地址。数据块640字节，重要字段的偏移： dwNext As Long 'MAC数据块的首地址，偏移 0字节，L=4 dwAddressLength As Long '【偏移400字节，L=4 ；MAC地址段数，总==6】 sMACAddress(0 To 7) As Byte '【偏移404，L=8；MAC地址段列表, A(0)--A(N-1),N=6】。 还有一个笨办法:Ipconfig /All >>Text.txt /nul,读衍生数据文件，并非不可取，只是慢一些。

matlab simulink扩频通信系统 QPSK、MSK调制 OVSF、Walsh两种序列 simulink仿真，出误码率对比曲线图 各点频谱图，谱分析，抗干扰分析 卷积编码，维特比译码 不同扩频码、不同调制、加干扰，有无对比扩频四套系统。

（更新至2022）经济制度距离、文化距离、政治距离，两种方法，整理好的面板数据， excel或stata 经济制度距离是指两个国家或地区在经济制度方面的差异。这种 差异可以包括多种方面，例如产权保护、市场自由度、ZF干预程度、贸易政策等等。经济 制度距离对于国际经济交往和投资具有重要意义，因为它影响着市场运作、资源配置和经济 效益等方面。 经济制度距离还可能影响不同国家之间的贸易和投资活动。如果两个国家的 经济制度距离较大，那么它们之间的贸易壁垒和投资障碍可能会增加，这会导致贸易成本的 增加和投资风险的加大。 因此，对于企业和投资者来说，了解目标国家或地区的经济制度 以及与本国经济制度的距离是非常重要的。这有助于他们预测市场趋势、评估投资风险和制 定合适的商业策略。同时，ZF也可以通过减少经济制度距离来促进国际贸易和投资活动， 推动全球经济的繁荣和发展。 需要指出的是，经济制度距离不是一个固定的概念，而是随 着时间和情境的变化而变化的。随着全球化的深入发展，各国之间的经济制度也在相互影响 和融合，经济制度距离也在逐步缩小。因此，我们需要以动态和开放的视角来看待和理解经 济制度距离。 我

时频图的两种画法（传入一维数据运行即可）。 时频图（Time-Frequency Plot）是一种用于表示信号在时间和频率上变化的形。它将信号的时域和频域信息结合在一起，可以直观地展示信号在不同时间和频率上的特征。 时频图常用于分析非平稳信号，例如音频信号、语音信号、振动信号等。它可以帮助我们观察信号的瞬时频率、频谱演化以及时域特征。 常见的时频分析方法包括短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform，STFT）、连续小波变换（Continuous Wavelet Transform，CWT）和Wigner-Ville分布等。这些方法可以将信号分解成不同时间和频率上的成分，并通过色彩或亮度来表示信号的能量或幅度。 时频图可以用于许多应用领域，如音频处理、语音识别、振动分析等。它可以帮助我们理解信号的时频特性，从而更好地进行信号处理和分析。

本实现的目的是比较和总结报告的主要混合算法：[1] Deng、Xi、Bin Xie 和 Feng Xiao。 “边界变化减少（BVD）算法的一些实用版本。” arXiv 预印本 arXiv:1708.01148 (2017) 和 [2] Deng, Xi, et al. “具有移动界面的可压缩多相流的高保真不连续性解决重建。” 计算物理学杂志（2018 年）。 其中 WENO5 和 MUSCL 方法通过边界值递减 (BVD) 算法与 THINC 重建混合。 与往常一样，编写这些代码片段是为了让它们可读而不是完全优化的代码。