321:真彩色合成,即3.2.1波段分别赋予红.绿.蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非遥感应用专业人员使用. 432:标准假彩色合成,即4.3.2波段分别赋予红.绿.蓝色,获得图像植被成红色,由于突出表现了植被的特征,应用十分的广泛,而被称为标准假彩色.举例:卫星遥感图像示蓝藻暴发情况我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理.蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面,蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异.由于所含高叶绿素A的作用,

实验要用到遥感影像,,TM,,之前是可以在美国USGS上下载的,但是要FQ了,有点麻烦,, 想到之前本科实在地理空间数据云平台下载的,就试了一下以前的账号,完美!,, TM数据很丰富,到2017年的都有,,可以提供FTP批量下载,,按照提示,下载了filezilla软件,, 按照地理空间数据云平台提供的地址,输入自己的账号和密码,就可以连接了. 打开远程站点,可以看到批量TM数据,右键下载就可以了.速度很快,很方便,, 至于下载地址,应该是左边的本地站点,我没改,应该可以修改下载地址的,, PS

组合模式所要解决的问题: 可以使用简单的对象组合成复杂的对象,而这个复杂对象有可以组合成更大的对象.可以把简单这些对象定义成类,然后定义一些容器类来存储这些简单对象. 客户端代码必须区别对象简单对象和容器对象,而实际上大多数情况下用户认为它们是一样的.对这些类区别使用,使得程序更加复杂.递归使用的时候跟麻烦,而我们如何使用递归组合, 使得用户不必对这些类进行区别呢? 概念: 将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构.Composite使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性. 有时

类和继承:“是一个”关系 我们已经深入探索了继承的机制,这里举个例子来说明它是如何用于模拟真实世界的关系的.从程序员的角度来看,继承是由属性点号运算启动的,由此触发实例.类以及任何超类中的变最名搜索.从设计师的角度来看,继承是一种定义集合成员关系的方式:类定义了一组内容属性,可由更具体的集合(子类)继承和定制. 为了说明,再看前面提到过的制作披萨的机器人的例子.假设我们决定探索另一条路径,开一家披萨餐厅.我们需要做的其中一件事就是聘请员工为顾客服务,准备食物等等.工程师是核心,我们决定创造一个机

概念 组合是一种结构型设计模式, 你可以使用它将对象组合成树状结构, 并且能像使用独立对象一样使用它们. 组合模式(Composite Pattern)是将对象组合成树形结构以表示'部分-整体'的层次结构.组合模式使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性. 对于绝大多数需要生成树状结构的问题来说, 组合模式都是非常好的一种解决方案. 主要的功能是在整个树状结构上递归调用方法并对结果进行汇总. 结构图 组合模式中的角色: 抽象构件角色(Component):这是一个抽象角色,它给参加组合的对象

1. 引言 网络地图对于我们来说已经不是什么新鲜事了,上面有各大互联网公司收集的海量的地理空间数据.一般网络地图的地图是以切片形式存在的,因此,本文重点讲述如何将这些网络切片地图加载并显示再ArcGIS中. 其实ArcGIS自带了网络地图加载功能,File->Add Data->Add BaseMap.但是这种方法有几个弊端,首先能够加载地图类型有限,国内的高德,百度,天地图都没有:其次,加载速度非常慢.因此,我基于ArcBruTile开发了一个ArcGIS插件能够快速加载高德地图.天地图.O

数据融合(data fusion)原理与方法 数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数据融合的主要应用领域有:多源影像复合.机器人和智能仪器系统.战场和无人驾驶飞机.图像分析与理解.目标检测与跟踪.自动目标识别等等.在遥感中,数据融合属于一种属性融合,它是将同一地区的多源遥感影像数据加以智能化合成,产生比单一信息源更精确.更完全.更可靠的估计和判断......一. 数据融合基本涵义      数据融合(data fusion)最早被应用于军事领域.     现在数

多波段栅格数据的显示 我上面说了这么多,可能有的人会觉得平时也根本用不上.自然,说起影像数据,大家接触到对多的就是最最常见的航片或卫片.对于这种栅格数据呢,大多数的场景下,都只需实现一个效果,就是最接近真实视觉效果,跟到实际的地方亲眼所见一样. 在具体说这样的渲染在ArcGIS中怎么实现的,有什么地方可以调优之前,我们还需要回顾一下前文提到的一个概念,波段.我们有说过单波段的影像一般是灰度图,而全彩色的都是多波段的影像.那么为什么彩色的影像都是有3个或者更多波段组成,还有多个灰度图是如何渲染成彩

1.算法功能简介 单波段阈值法是通过选择某单一波段为判识参数,这一波段往往是水体特征最明显而其它地物相对不太突出的波段(如近红外波段和中红外波段),然后再划定阈值来确定水体信息.该方法主要是利用水体在近红外和中红外波段的强吸收特性,以及植被和土壤在这两个波段较高的反射特性. 对于GF1.环境星.资源3.资源1-02C,可选近红外波段T4(第四波段)公式为T4<α(阈值);对于TM影像,选择近红外(T4)或短波红外(T5) .公式为:T4<α或T5<α(阈值) 谱间关系法是通过利用不同地物

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

1.Oracle锁类型 2.行级锁:DML语句 3.表级锁:TM 4.锁的兼容性 5.加锁语句以及锁的释放 6.锁相关视图 7.死锁 1.Oracle锁类型 锁的作用     latch锁:chain,链     LOCK锁         排他锁(X)         共享锁(S) 2.行级锁:DML语句 事务锁TX         锁的结构         事务锁的加锁和解锁过程     只有排他锁         不影响读(CR块) 3.表级锁:TM 行级排他锁(Row exclusive

非监督分类的概念: 非监督分类,又称“聚类分析或者点群分析”.在多光谱图像中搜寻.定义其自然相似光谱集群的过程.它不必对图像地物获取先验知识,仅依靠图像上不同地物光谱信息进行特征提取,在统计特征的差别来达到分类的目的,最后对已分出的各个类别的实际属性进行确认. 在ENVI中ISODATA和K-Means两种非监督分类的方法: ISODATA是一种重复自组织数据分析技术,计算数据空间中均匀分布的类均值,然后用最小距离技术将剩余像元进行迭代聚合,每次迭代都重新计算均值,且根据所得的新均值,对像元再进

来自<python学习手册第四版>第六部分 五.运算符重载(29章) 这部分深入介绍更多的细节并看一些常用的重载方法,虽然不会展示每种可用的运算符重载方法,但是这里给出的代码也足够覆盖python这一类功能的所有可能性.运算符重载只是意味着在类方法中拦截内置的操作,当类的实例出现在内置操作中,python自动调用我们自己的方法,并且返回值变成了相应操作的结果:a.运算符重载让类拦截常规的Python运算:b.类可以重载所有Python表达式运算符:c.类也可重载打印.函数调用.属性点号运算等内

对Angular 2.0的策略有疑问吗?就在这里提吧.在接下来的这篇文章里,我会解释Angular 2.0的主要特性区域,以及每个变化背后的动机.每个部分之后,我将提供自己在设计过程中的意见和见解,包括我认为仍然需要改进设计的重要部分. 注意:本文所反映是2014年11月6日的状态记录.如果你在较长时间之后读到此文,请检查一下我设计上是否有所变更. AngularJS 1.3 在开始讨论Angular的未来之前,我们先花点时间看看当前的版本.AngularJS 1.3是迄今为止最优的Angula

[锁]Oracle锁系列 1  BLOG文档结构图 2  前言部分 2.1  导读和注意事项 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① 锁的概念.分类.及其模拟 ② 查询锁的视图及视图之间的关联 ③ 锁的参数(DML_LOCKS.DDL_LOCK_TIMEOUT) ④ FOR UPDATE及FOR UPDATE OF系列 ⑤ 带ONLINE和不带ONLINE创建索引的锁情况(是否阻塞DML操作) ⑥ 包或存过不能编译的解决方法

BMNG构造函数深入分析 一.主要类图 二.主要功能: 1)        BMNG类 BMNG类将包含以“Blue Marble”为主题的所有可渲染影像的根节点添加到当前星球的可渲染对象列表中,包括“ \Data\Earth\BmngBathy\”目录下的随源代码发布的12幅图像.从NASA服务器上下载的经过分层分级过的瓦片影像.根节点m_RenderableList主要用来存放下面三个RenderableObjectList类型对象:m_BlueMarbleList.m_ShadedList

第一眼就想到DP,然后想了N久就想不到可以不重算的DP  最后没办法了 先算出来 再去重.. 因为最多只有三个 对于三个来说有三种组合情况 x+y+z, x*y*z, x*y+z 那要么 x,y,z都不同 要么 有两个相同 要么有三个相同 对都不同情况我的DP结果会重复两次 对于有两个相同的会重复一次 统计出都相同的 两个相同的 最后减掉..有点乱 不过A了 先预处理 时间差不多4S多 再O(1)询问 #include <iostream> #include<cstdio> #in

最近读了这本IBM出的<A Practical Guide to Distributed Scrum>(分布式Scrum的实用指南),书中的章节结构比较清楚,是针对Scrum项目进行,一个阶段一个阶段来介绍的,既包含Scrum的做法,也包含了分布式团队可能遇到的问题和一些建议.这里我先根据书籍目录,做个大致的介绍和提要,最后做一个自己的总结. 一.提要 Chapter 1 The Evolution of Scrum Core Principles of Scrum - 介绍Scrum框架和一

一.类简单介绍 1.介绍 类是Python面向对象程序设计(OOP)的主要工具,类建立使用class语句,通过class定义的对象. 类和模块的差异,类是语句,模块是文件. 类和实例 实例:代表程序领域中具体的元素. 类是生产实例的工厂,实例就像带有“数据"的记录,而类是处理这些记录的“程序”. 类是实例工程,类的属性提供行为(数据以及函数[方法]),所有从类产生的实例都继承该类的属性. 类的一个实例可以通过:实例.属性,实例.方法,获得类的属性和方法调用.类支持继承,当我们对class语句产生

一.前言 经过两个星期的努力,一边学习,一边写代码,初步完成了毕业论文系统的界面和一些基本功能,主要包括:1 数据的读写和显示,及相关的基本操作(放大.缩小和移动):2 样本数据的选择:3 数据归一化处理:4 绘制光谱曲线:5 获取波段信息.接下来的工作主要是完成遥感影像分类的相关算法.这部分主要是数学计算,尤其是矩阵的相关运算和操作.为此,系统的学习和了解了openCV库中常用的矩阵操作函数,记录下来,方便以后查阅. 二.openCV函数 1 reshape C++: Mat Mat::res