L.S.C.X都是电磁波波段的划分代号. 最早用于搜索雷达的电磁波波长度为23cm,这一波段被定义为L波段(英语Long的字头),后来这一波段的中心波长度变为22cm. 当波长为10cm的电磁波被使用后,其波段被定义为S波段(英语Short的字头,意为比原有波长短的电磁波). 在主要使用3cm电磁波的火控雷达出现后,3cm波长的电磁波被称为X波段,因为X代表坐标上的某点. 为了结合X波段和S波段的优点,逐渐出现了使用中心波长为5cm的雷达,该波段被称为C波段(C即Compromise,英语“结合

2013年2月11日发射的Landsat系列最新卫星Landsat8,携带有OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器,Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段,OLI包括了ETM+传感器所有的波段,为了避免大气吸收特征,OLI对波段进行了重新调整,比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm),排除了0.825μm处水汽吸收特征:OLI全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征:此外,还有两个新增的波段:蓝色波段 (band 1; 0.

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,

1.算法功能简介 波段运算(Band Math)工具能够方便的执行图像中的各个波段的加减乘除.三角函数.指数.对数等数学函数计算,也可以使用IDL编写的函数. 由于每个用户都有独特的需求,利用此工具用户可以自己定义处理算法,应用到某个波段或者整个图像中.波段运算实质上是对每个像素点对应的的像素值进行数学运算,运算表达式中的每一个变量不仅可以对应于单一波段,也可以是一个多波段的栅格文件.例如,在表达式 b1﹢b2 中,如果 b1 是一个多波段的图像, b2 为单一波段,则结果为 b1 所对应图像的

波段分离一般最常用的还是OpenCV,使用OpenCV的split方法可以直接对波段分离,并且效果不错,但是有一个问题是只能处理有限波段的数据,比如波段超过一定的数目就无法完成波段分离工作,或者数据有损失,所以就需要使用GDAL处理,并且可以实现不同的驱动方式实现图像的处理. OpenCV的波段发分离方式 OpenCV中自带两个方法split方法和merge方法,两个方法可以实现图像的波段分离和波段的合并. #include <iostream> #include <opencv2/op

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)是20世纪最先进的科技发明之一.SAR有机载与卫载系统之分,能提供地表地形.乃至行星等远距离目标区高解析度图像.目前无人飞行载具挂载合成孔径雷达在监视和侦察任务需求上持续成长,并可搜集战术和战略情资.具体来说,无人飞行载具合成孔径雷达已经取代了部份的光学与红外线感测器,因为它提供了许多独特的,有价值的功能,例如远距离.全天时与全天候成像.地面移动目标指示与聚焦成像等.无人飞行载具合成孔径雷达系统有低成本.体积小.低风险,并

SAR是主动式侧视雷达系统,且成像几何属于斜距投影类型.因此SAR图像与光学图像在成像机理.几何特征.辐射特征等方面都有较大的区别.在进行SAR图像处理和应用前,需要了解SAR图像的基本特征. 本文主要包括: 成像散射特征 SAR几何特征 SAR图像特征   1.成像散射特征 SAR图像上的信息是地物目标对雷达波束的反映,主要是地物目标的后向散射形成的图像信息.反映SAR图像信息的灰度值主要受后向散射的影响,而影响后向散射的主要因素分为两大类: 雷达系统的工作参数:主要包括雷达传感器的工作波长.

一．gdal进行数据操作在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数.(需要包含的头文件:gdal_priv.h)1．打开数据集使用gdal库进行数据(影像)操作的第一步就是打开一个数据集.对于“数据集”这个名词大家可能不会太习惯,但是对于一般的格式来说,一个“数据集”就是一个文件,比如一个TIFF文件就是一个以tiff为扩展名的文件.但是对于众多RS数据来说,一个数据集包含的绝对不仅仅是一个文件.对于很多RS数据,他们把一张图像分成数个图像文件,然后放在一个文件夹中,用一些额外的文件来组织它

转自赵文原文 gdal读写图像分块处理(精华版) Review: 用gdal,感觉还不如直接用C++底层函数对遥感数据进行处理.因为gdal进行太多封装,如果你仅仅只是Geotif等格式进行处理,IO,遍历,转换,算法处理等操作,就别用gdal了.如果你想懒省事,那么这篇文章还是或许有些参考价值了.但是不推荐你这么做. 一．gdal进行数据操作 在安装好gdal后,即可调用gdal库中的函数. (需要包含的头文件:gdal_priv.h) 1．打开数据集 使用gdal库进行数据(影像)操作的第一

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27045589/article/details/81062586 一.几何校正方法 图像校正本质是建立一种从原始图像行列号到某种投影的数学关系,即实现图像行列坐标到投影坐标的转换.不同的校正方法利用了不同的方法来表示转换关系,但本质上式相同的.常用的几何校正方法包括:几何多项式校正.有理函数模型校正.局部区域校正模型.地理查找表校正等.  GDAL库中可以实现的校正方法就包括以上四种方法,即:1~3次的几何多项式校正.RPC(有理函数

读写影像可以说是图像处理最基础的一步.关于使用GDAL读写影像,平时也在网上查了很多资料,就想结合自己的使用心得,做做简单的总结. 在这里写一个例子:裁剪lena图像的某部分内容,将其放入到新创建的.tif文.以此来说明GDAL读写影像的具体实现. 1.打开图像 用GDAL打开lena.bmp,实现如下.注意这里打开图像,指的是获取图像的头文件,以此得到图像的一些信息,没有涉及到读取像素操作. GDALAllRegister(); //GDAL所有操作都需要先注册格式 CPLSetConfigO

GDAL库是一个跨平台的栅格地理数据格式库,包括读取.写入.转换.处理各种栅格数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持).它使用了一个单一的抽象数据模型就支持了大多数的栅格数据.这里有GDAL库支持的格式:http://www.gdal.org/formats_list.html 注:本文在Qt开发环境下使用GDAL库. 在Qt中使用GDAL库时,除了要加gdal_priv.h头文件外,还需要在xxx.pro文件内加上LIBS += -lgdal ,文件用可编辑的文档打开. 使用GDAL

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 首先是读取遥感图像的R.G.B波段数据的做法.读取R.G.B波段数据的像素值主要通过IRaster接口的Read方法在Raster上读取指定位置的像素块(PixelBlock),然后通过像素块的GetVal方法获取指定Band中位置的像素值.首先我们来看一下IPixelBlock接口的GetVal方法,其语法如下: public object GetVal( int plane, int X, int Y); 第一

遥感图像融合的定义是通过将多光谱低分辨率的图像和高分辨率的全色波段进行融合从而得到信息量更丰富的遥感图像.常用的遥感图像融合方法有Brovey\PCA\Gram-Schmidt方法.其中Gram-Schmidt方法效果较好,且应用广泛.该方法由CraigA.Laben等人提出,已经被封装到多个遥感图像处理软件中.对于此算法的叙述,国内的李存军写的<两种高保真遥感影像融合方法比较>复述的很清楚,结合原文看清晰易懂. 具体步骤如下: 1.首先预处理数据,计算多光谱影像和全色波段重叠区域,得到裁剪后

1．MATLAB支持的几种图像文件格式: ⑴JPEG(Joint Photogyaphic Expeyts Group):一种称为联合图像专家组的图像压缩格式. ⑵BMP(Windows Bitmap):有1位.4位.8位.24位非压缩图像,8位RLE(Run length Encoded)的图像.文件内容包括文件头(一个BITMAP FILEHEADER数据结构).位图信息数据块(位图信息头BITMAP INFOHEADER和一个颜色表)和图像数据. ⑶PCX(Windows Paintbru

(Source:https://blog.sicara.com/image-registration-sift-deep-learning-3c794d794b7a)  图像配准方法概述 图像配准广泛用于遥感,医学图像,计算机视觉等.通常,它的应用根据图像获取方式主要分为四组: 不同视角(多视角分析)——从不同视角获取同一场景图像.其目的是为了获得更大的2D视图或者扫描场景的3D表示.应用示例:遥感-被检区域图像的拼接.计算机视觉-形状恢复(立体形状). 不同时间(多时分析)——从不同时间获取同

一.SRTM 的背景引言 美国利用航天飞机搭载成像雷达对地进行观测始于20 世纪80 年代初.1982 年11 月和1985 年10 月, 美国分别进行了两次称为S IR2A 与S IR2B 的航天飞机成像雷达实验, 结果证明合成孔径雷达(SAR ) 具有其他传感器所无法比拟的优势, 主要是具有全天候.全天时对地表成像与测绘的能力并具有一定的穿透能力. 1994年4 月.10 月, 美国的宇航局(NASA ).喷气推进实验室(JPL ) 和国家图像测绘局(NIMA ) 与德国和意大利的航天局合作

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. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

Image 模块 Image 模块提供了同名的类用来表示PIL的图像.Image模块还提供了许多工厂(factory)函数,包块从文件加载图像的函数,以及创建新图像的函数.    例子  下面的脚本加载了一个图像,并把它旋转了45度,然后调用外部的查看器(通常在Unix下是xv,Windows下是paint).    打开,旋转,和显示图像(使用默认的查看器)    from PIL import Image  im = Image.open("bride.jpg")  im.rota

摘要: ENVISAT卫星是欧空局的对地观测卫星系列之一,于2002年3月1日发射升空.该卫星是欧洲迄今建造的最大的环境卫星.星上载有10种探测设备,其中4种是ER S-1/2所载设备的改进型,所载最大设备是先进的合成孔径雷达(ASAR),可生成海洋.海岸.极地冰冠和.... ENVISAT卫星是欧空局的对地观测卫星系列之一,于2002年3月1日发射升空.该卫星是欧洲迄今建造的最大的环境卫星.星上载有10种探测设备,其中4种是ER S-1/2所载设备的改进型,所载最大设备是先进的合成孔径雷达(A