### 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。

"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。

：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。

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。

高分一C遥感影像数据集

是用于高光谱遥感影像分类的机器学习脚本，其中使用了MLP算法（Multilayer Perceptron Algorithm）对Salinas数据集进行分类。 Salinas数据集是一个常用的高光谱遥感影像数据集，包含了来自13种不同作物和地物的224个像素。在你的Python脚本中，使用了MLP算法对这些像素进行分类。MLP算法是一种基于神经网络的分类算法，其通过多层神经元对特征进行抽象和表达，从而实现高效的分类。在该算法中，使用了反向传播算法对网络进行训练，以便调整网络中的权重和偏置，从而提高分类的准确性。

大气辐射校正是定量遥感的基础性工作,大气校正效果的优劣直接决定后续定量遥感分类和参数反演的精度。文中通过对模拟的多光谱遥感影像数据比较FLAASH和ATCOR两种常用的大气校正方法,以评价二者大气校正效果。

用于测试基于遥感影像的svm、随机森林、lightGBM等机器学习算法

提出了一种融合全局和局部深度特征（GLDFB）的视觉词袋模型。通过视觉词袋模型将深度卷积神经网络提取的多个层次的高层特征进行重组编码并融合，利用支持向量机对融合特征进行分类。充分利用包含场景局部细节信息的卷积层特征和包含场景全局信息的全连接层特征，完成对遥感影像场景的高效表达。通过对两个不同规模的遥感图像场景数据集的实验研究表明，相比现有方法，所提方法在高层特征表达能力和分类精度方面具有显著优势。

包括spacenet、Massachusetts、CHN6-CUG、deepglobe等公开数据集