《ArcGIS影像地图符号库V2.0：增强地理信息系统表现力》 ArcGIS作为一款强大的地理信息系统（Geographic Information System），在地图制作与分析领域占据着重要地位。其符号库是实现地图可视化的关键组成部分，它包含了一系列预设的图形元素，用于表示地图上的各种地理特征，如地形、道路、建筑等。"影像地图符号库V2.0 for ArcGIS10.ldb"便是针对ArcGIS10版本专门设计的一款扩展库，旨在提高用户在处理和展示影像地图时的灵活性和精确性。 此符号库特别强调了与当前主流影像地图服务，如谷歌地球（Google Earth）和天地图（Tianditu）的符号兼容性。这使得用户在利用这些服务获取的高分辨率卫星或航空影像上进行地图标注和分析时，可以更加准确地呈现地理信息，保证了地图的一致性和专业性。无论是城市规划、环境监测，还是灾害评估等领域，都能受益于这一强大的工具。 "影像地图符号库V2.0"的核心特性包括： 1. **广泛的符号选择**：库内包含多种类型的符号，覆盖了从自然地理要素到人文地物，从地理标记到测量工具，满足多领域的地图制作需求。 2. **高度自定义**：用户不仅可以选择预设的符号，还可以根据需要调整颜色、大小、透明度等参数，实现个性化定制，使地图更符合特定项目的视觉风格。 3. **与主流服务兼容**：与谷歌地球和天地图的符号匹配，使得转换地图时，无需担心符号不一致的问题，提高了数据的可读性和跨平台应用的便利性。 4. **高效的工作流程**：通过预设的符号库，用户可以快速布置地图元素，减少手动绘制的时间，提高工作效率。 5. **版本优化**：作为V2.0版本，相较于早期版本，该库可能已经进行了功能增强和性能优化，以适应不断发展的GIS技术。 使用"影像地图符号库V2.0 for ArcGIS10.ldb"，用户可以轻松地将高分辨率的遥感影像与精确的符号结合，创建出专业且直观的影像地图。这不仅有助于数据的直观展示，还能提升数据分析的准确性，是ArcGIS用户不可或缺的资源之一。 这个符号库为ArcGIS10用户提供了强大的支持，帮助他们在处理和展示影像地图时，实现更高效、更一致和更具视觉吸引力的效果。通过深入理解和充分利用这一资源，可以进一步提升GIS应用的专业性和创新性。

"FSDAF遥感影像时空融合 python代码"涉及的是遥感图像处理领域中的一个重要技术——时空融合。在遥感数据处理中，时空融合是将不同时间或空间分辨率的遥感影像进行综合，以获取更高精度和更丰富的信息。这种技术常用于气候变化监测、土地覆盖变化分析、城市规划等领域。 "FSDAF遥感影像时空融合 python代码"表明这是一个使用Python编程语言实现的时空融合算法。Python因其强大的库支持和易读性，在遥感数据分析和图像处理中广泛应用。该代码可能包含了从数据预处理到融合过程的完整流程，包括数据导入、预处理、特征提取、融合算法实现以及结果可视化等步骤。 1. **Python开发语言**：Python是一种高级通用型编程语言，因其简洁明了的语法和丰富的第三方库，尤其适合进行科学计算和数据分析，包括遥感影像处理。 2. **后端**：尽管通常遥感影像处理更多地被认为属于前端或数据科学范畴，但这里提到“后端”，可能是指该代码集成了服务器端的功能，如数据存储、计算资源管理等。 3. **时空融合**：这是遥感图像处理的关键技术，通过结合多时相或多源遥感图像，提高图像的空间和时间分辨率，以获得更准确的信息。 在Python中实现时空融合，可能用到的库包括： - **GDAL/OGR**：用于遥感数据的读取和写入，支持多种遥感数据格式。 - **Numpy**：提供高效的数组操作，用于处理遥感图像的像素数据。 - **Pandas**：用于数据管理和分析，可能用于预处理阶段的数据清洗和整理。 - **Scikit-image**或**OpenCV**：提供图像处理功能，如滤波、特征提取等。 - **Matplotlib**或**Seaborn**：用于数据可视化，展示融合前后的图像对比。 具体到FSDAF（可能是某种特定的时空融合算法），其全称未给出，可能是一种自适应的融合方法，根据图像特性自动调整融合策略。该算法可能涉及到的步骤包括： 1. **数据预处理**：校正、重采样、裁剪等，确保不同源的遥感数据在空间和时间上对齐。 2. **特征提取**：可能通过统计分析、边缘检测等方法，提取遥感图像的关键信息。 3. **融合策略**：基于FSDAF算法，融合不同时间或空间分辨率的图像，生成新的高分辨率图像。 4. **评估与优化**：使用评价指标如信息熵、均方根误差等，评估融合效果，并可能进行参数调整优化。 5. **结果输出与展示**：将融合后的图像保存并用图形化工具展示，以便进一步分析。 这个项目是一个使用Python实现的遥感影像时空融合应用，涵盖了数据处理、算法实现和结果可视化等多个环节，对于学习和实践遥感图像处理具有很高的价值。

内容概要：本文介绍了一种利用DeeplabV3+模型进行视杯与视盘分割的方法，目的是为了辅助青光眼的早期诊断。主要技术包括数据预处理、使用ResNet18改造的DeeplabV3+模型、超参数调优、可视化结果评估及简单的GUI设计。通过这一系列流程，能够有效提升模型的准确性和实用性。 适合人群：适用于医学影像研究人员、深度学习爱好者和技术开发者，尤其关注医疗AI应用领域的人士。 使用场景及目标：该项目可以应用于临床眼科诊疗系统中，帮助医生快速高效地识别出视网膜图像中的关键结构；对于科研工作者而言，该模型还可以作为研究基线模型进一步探索新的改进方法。

记录每一天 让手机成为你的每天生活记录的日记本!按日期来写微博,更直观!选定日期,你可以发布无数条图片或文字微博,可以选择保存在手机私人收藏还是分享到POCO网给好友浏览。 管理每日记录 您在日历表格内选择某一天,管理这一天的全部记录。可以下载您在POCO网上发布的微博到手机, 也可以把手机上为上传到POCO的微博上传到POCO给大家浏览。当然还可以删除你不想要的微博。 去逛广场 去广场栏目逛逛,看看大家记录分享,也可以查看我关注的好友的最新微博记录,了解Ta们的最新动态。 查看记录 查看别人某天的某条微博,看看Ta的分享美图。可以对该条进行回复。 查看用户资料 查看记录时,点击用户头像进入Ta的个人资料,可以加Ta为关注,同时可以查看Ta的全部记录、POCO作品、以及Ta的关注和粉丝。

：介绍了利用交互式数据语言（Interactive Data Language，IDL）开发TM/ETM遥感影像大气与地形校正模型的详细过程，以 2000 年4 月30 日密云ETM影像为例，对大气与地形校正方法的有效性和实用性进行了验证。结果表明，该方法有效地消除了大 气与地形影响，提高了地表反射率等地表参数的反演精度和数据质量，为进一步开展定量遥感研究提供了数据质量保障。 ### 基于IDL的遥感影像大气与地形校正方法实现 #### 1. 引言 光学遥感技术广泛应用于多个领域，包括环境监测、资源管理等。然而，大气和地形因素对遥感影像的质量有着显著影响。大气中的散射作用会使电磁波强度衰减，降低图像反差；而地形起伏会导致大气垂直分布的变化，进一步影响图像质量。特别是在山地丘陵等复杂地形区域，这种影响更为显著。为了提高遥感影像的准确性及其在定量遥感研究中的应用价值，大气与地形校正变得至关重要。 #### 2. 模型总体设计 目前，存在多种大气与地形校正方法，但普遍缺乏一种适用于所有场景的通用方法。每种方法都有其特定的应用范围和局限性。本文介绍了一种基于IDL（Interactive Data Language）开发的大气与地形校正模型，并通过2000年4月30日密云地区的ETM影像对该方法进行了验证。 #### 3. IDL简介 IDL是一种专为科学计算和数据可视化设计的编程语言，由Research Systems Inc.（RSI）开发。它以其简洁的语法、强大的矩阵运算能力和高效的图形处理功能著称。IDL非常适合用于遥感影像处理，因为它能够高效地处理大量数据，并提供丰富的图形展示选项。此外，许多遥感软件（如ENVI）就是基于IDL构建的，这使得IDL编写的程序可以直接在这些环境中运行，无需额外的转换或接口工作。 #### 4. 大气与地形校正原理 大气与地形校正的核心在于准确估计并去除大气效应以及地形对遥感影像的影响。这一过程通常包括以下几个步骤： - **大气校正**：基于不同的模型（例如MODTRAN模型），估计大气路径辐射和大气散射，进而计算出无大气影响的地表反射率。 - **地形校正**：考虑到地形对入射角度的影响，通过地形因子（如坡度、坡向等）来调整每个像素的光照条件，从而校正因地形差异导致的辐射差异。 #### 5. 实现细节 - **IDL程序设计**：首先定义输入输出格式，然后根据大气校正模型编写代码。这包括读取遥感影像数据、应用MODTRAN模型计算大气透过率等步骤。 - **地形因子计算**：基于DEM数据计算地形因子，如坡度、坡向等。 - **校正算法**：结合大气透过率和地形因子，计算出校正后的地表反射率。 #### 6. 应用实例 以2000年4月30日密云地区的ETM影像为例，应用上述方法进行大气与地形校正。通过对校正前后影像的对比分析，验证了该方法的有效性和实用性。校正后影像的地表反射率更加准确，显著提高了数据质量，为后续的定量遥感研究提供了有力支持。 #### 7. 结论 本研究通过IDL实现了TM/ETM遥感影像的大气与地形校正方法。实验结果证明，该方法能有效消除大气与地形对遥感影像的影响，提高地表反射率等地表参数的反演精度，为定量遥感研究奠定了坚实的基础。未来的工作可以进一步优化校正算法，探索更多样化的应用场景，以提升遥感技术在各个领域的应用价值。

介绍了采用数字图像处理技术对不规则岩石节理裂隙进行宽度测量的不同方法。对比分析了常用的等面积圆算法、等面积椭圆算法和简单Ferret算法的应用缺陷，提出了改进的Ferret算法，详细说明了其实现原理，并通过实例验证了改进的Ferret算法的可行性。

奥维地图是一款强大的地图软件，它支持多种地图源，包括谷歌地图。在本文中，我们将深入探讨如何在奥维地图中添加谷歌地图图源，以及如何利用二维码进行快速添加。 我们需要理解“图源”在奥维地图中的概念。图源是指地图数据的来源，不同的图源可以提供不同的地图视角和数据，比如卫星图像、地形图等。谷歌地图是全球广泛使用的地图服务，其卫星影像和街景功能深受用户喜爱。在奥维地图中添加谷歌地图图源，可以让用户在奥维地图上查看谷歌的地图数据。 添加谷歌地图图源的方法有两种：手动设置和通过二维码快速导入。描述中提到的"打开奥维，扫描二维码直接添加地图"，指的是第二种方法。这通常适用于官方或社区提供的更新图源二维码，用户只需在奥维地图应用内使用扫码功能，扫描二维码即可完成图源的添加。奥维谷歌影像导入二维码.jpg 文件很可能就是这样一个二维码，你可以尝试用奥维地图APP扫描该图片，按照提示进行操作。 对于手动设置图源，你需要在奥维地图的设置选项中找到“地图源管理”或者类似的菜单，输入谷歌地图的服务器地址和相关参数。由于谷歌地图的图源可能受到访问限制，所以这种方法可能会遇到无法加载地图的问题，需要一定的网络知识和技巧。 卫星地图365.txt 文件可能包含了关于不同日期的卫星地图信息，或者是与地图服务相关的设置数据。如果你需要获取最新的卫星影像数据，可能需要解析这个文本文件，或者按照文件中的指示进行操作。这一步通常涉及到地图服务的更新和维护，对于普通用户来说可能较为复杂，但对熟悉地图数据处理的专业人士而言，这是一个获取最新地图信息的方式。 要在奥维地图中添加谷歌地图图源，可以通过扫描二维码的便捷方式，或者手动配置地图源。同时，了解如何获取和使用最新的卫星影像数据也是提升地图体验的重要环节。奥维地图的这种灵活性和多样性，使得用户可以根据自己的需求定制个性化的地图服务，享受更丰富的地理信息。

主要用于多视角卫星影像的三维重建算法，资源共9个文件，其中8个文件分别对应八个压缩文件包，代表每个区域的影像，每个压缩包里对应着多视角卫星影像和RPC文本文件，第九个文件为机载激光雷达产生的真值影像文件,本数据为s2p算法的主要实验数据。数据整体情况：数据量整体较小，但覆盖的类型全，如低矮建筑，中高层建筑，高层建筑等，对卫星三维重建的鲁棒性要求较高，因此是做卫星三维重建的不二选择，目前很多相关论文都拿此进行实验和算法调整优化。

在使用深度学习模型研究遥感影像地物分类问题时,某些地物的遥感影像可用于训练的样本很少。同时,多样化的遥感影像获取方式产生了大量不同空间分辨率的多模态遥感影像。融合这些多模态遥感影像,弥补样本量少导致分类精度低的缺陷,是小样本的遥感影像高精度分类领域中亟待解决的问题。针对上述问题,提出了考虑两种空间分辨率遥感影像相关关系的融合分类方法。首先,使用两个并行的深度学习网络分别提取两种空间分辨率影像的高层特征;其次,将提取到的高层特征通过融合方法进行融合;最后,得到融合后的高层特征作为输入,训练整个融合分类模型。实验表明,不同融合策略的分类精度不同,本文提出的基于高层特征级别的融合策略可以有效提高分类精度。