### 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。

5.3版本用户解压文件后放在：~\Exelis\ENVI53\extensions目录下 4.x版本用户解压文件后放在：~\IDL71\products\envi4x\save_add 放置完成后重启envi即可

自绘控件 双向滑动条，两边都有滑块可左右滑动，颜色部分可能会有闪烁，期待大神优化，共同进步

带式输送机容易出现输送带跑偏、打滑、纵向撕裂以及急停等问题,为了便于作业人员及时了解长距离带式输送过程中各传送带的状态,提出一种基于PLC和组态的多条带式输送机集控系统设计方法。采用西门子PLC作为主从站控制系统,亚控组态王软件作为上位机实时监控界面,通过各种类型保护传感器进行信号采集、传输、通讯,实现对多条带式输送机的动态监测。实际应用表明该集控系统具有良好的故障自诊断能力,保障了长距离输送过程中的安全性,提高了运输设备自动化和智能化的水平。

条带支付dll 条带支付的DLL 要求 .Net Framework 4.6.1 + 如何使用 using StripePayment; ... 初始化 StripeGateway stripe = new StripeGateway("Your publishable key"); 创建付款 // method 1 StripeCard card = new StripeCard("4242424242424", 2021, 5, "034"); Money payout = new Money(50.50m, "usd"); bool result = stripe.Pay(card, payout); Console.WriteLine("result = ", result); // method 2 resul

SAR成像模式仿真成像说明及比较，包括条带、滑动和滑动聚束三种模式。

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微信支付完整源码Java 条纹支付演示 此演示展示了一个示例电子商务商店，该商店使用 、 for 和 来说明如何在网络上接受卡付款和其他付款方式。 如果您运行的是兼容的浏览器，此演示还展示了 、 、 和 的无缝支付体验。 您可以在 上看到此演示应用程序在测试模式下运行。 :warning: 是 3D Secure 身份验证的推荐集成路径。 它让您受益于最大化转换并为欧洲等法规做好准备。 概述 该演示提供了一个与 Web 上的 Stripe 集成的多合一示例： 特征 :sparkles: 用于卡支付的漂亮 UI 组件。 该演示使用预构建的 Stripe 组件定制以适应应用程序设计，包括提供实时验证、格式设置和自动填充的组件。 :credit_card: 使用 Payment Request、Apple Pay、Google Pay 和 Microsoft Pay 进行卡支付。 该应用程序使用 . :globe_showing_Europe-Africa: 欧洲和亚洲的付款方式。 通过 , from to 支持十几种基于重定向的支付方式。 :top_hat: 自动付款方式建议。 选择一个国家会自动显示相关的支付方式。 例如，选择“德国”会建议 SOFORT、Giropay 和 SEPA Debit。 :locked_with_key: 维萨卡

在遥感图像中用于去条带处理。。。。。。。。

采用矩量法计算任意线极化平面波入射二维金属条带下，条带产生的感应电流和二维RCS大小，工具是matlab，每一行有清楚的注释