武汉大学复试上机题选用K均值算法对一串整形数据(100行,100列)进行聚类。
输出两个结果文件:1)第一个输出结果文件为cluster_centers.txt,其中输出聚类得到的各区域(聚类)的中心,以及每个聚类区域像素个数。
格式如下:
2025/12/9 3:55:26 34KB 考研
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本课程将介绍图像几何校正、正射校正、融合、匀色与无缝镶嵌、真彩色增强、大小压缩等实用影像底图生产技术。
2025/12/7 15:35:55 1.38MB esri 技术公开课
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能够读取遥感影像,并利用Moravec和fostner算子提取特征点,内附影像
2025/12/7 12:34:22 5.37MB 特征点
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本文详细介绍了在GoogleEarthEngine(GEE)中提取水体边界的方法和步骤。
首先,需要选择合适的卫星影像数据,如Landsat或Sentinel系列。
其次,通过水体指数法(如NDWI和MNDWI)增强水体信息,并设置合适的阈值提取水体。
接着,使用边缘检测算法(如Canny或Sobel)获取精确边界。
最后,进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例,展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理,通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界,遥感技术与地理信息系统(GIS)在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine(GEE)作为一款强大的云平台工具,为这些研究提供了便捷的途径,尤其在水体边界提取方面,GEE提供了操作方便、计算高效的优势,使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常,研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据,例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期,能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后,研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法,它通过特定算法计算每个像元的水体指数值,该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数(NDWI)和改进型归一化差异水体指数(MNDWI)。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性,将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中,研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数,并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法,如Canny或Sobel算法,能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置,其效果受到多种因素影响,包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性,后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量,例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中,研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识,对提取结果进行修正和补充,以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例,简化了整个提取过程,向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程,而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外,考虑到遥感数据的多源性和多样性,软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能,使得用户无需从头编写复杂的代码,就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛,提高了工作效率。
在GEE平台中,提取水体边界是一套系统的工程,它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联,每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化,提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。
2025/12/5 22:44:52 6KB 软件开发 源码
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ETOP01全球地形高程数据是地球表面地貌特征的一种精细表示,其精度达到了每分钟1度,也就是大约1.86公里的空间分辨率。
这种数据集对于地理信息系统(GIS)、气候研究、海洋学、地质学以及环境科学等领域具有重要价值。
ETOP01是由美国国家地理信息与分析中心(NGDC)发布的,它包含了全球范围内的陆地和海洋的地形高程信息。
"etopo1_ice_g_f4.flt"文件是数据主体,通常以浮动点(float)格式存储,用于保存精确的海拔高度数据。
这种格式能够容纳较大的数值范围,并且在处理大量数据时能保持较高的计算效率。
而"etopo1_ice_g_f4.hdr"文件则是头文件,它包含了关于数据集的元信息,如坐标系统、数据类型、行列数、空间范围等,这对于正确解读和使用FLAT数据文件至关重要。
海洋部分的高程数据涵盖了全球各大洋及海盆的深度,对于海洋学研究来说,可以用于分析水深分布、海洋环流模式以及海底构造特征。
例如,通过分析这些数据,科学家可以推断海底山脉的位置、海沟的深度以及板块构造活动的痕迹。
高程数据对于大气科学研究同样重要。
在气候模型中,地形高度影响着风向、风速、温度分布以及降水模式。
高精度的地形数据可以帮助气象学家更准确地模拟和预测天气现象,比如山地风、山谷风以及风暴路径等。
此外,ETOP01数据也可应用于地理信息系统,结合其他遥感数据,可以创建高分辨率的地形图,用于城市规划、灾害评估、交通路线设计以及自然资源管理等。
在环境科学领域,它有助于理解生态系统的分布规律,比如植被类型、水资源分布以及生物多样性。
ETOP01全球地形高程数据是一个强大的资源,其详尽的1分钟分辨率使得它在多个领域都具有广泛的应用。
通过解析和利用"etopo1_ice_g_f4.flt"和"etopo1_ice_g_f4.hdr"这两个文件,科研人员和专业人士可以深入探索地球表面的复杂地形特征,从而推动各种领域的科学研究和技术进步。
2025/12/5 22:39:28 363.07MB
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武大的遥感原理与应用课后习题及全部答案方便大家复习
2025/12/5 0:06:41 26KB 遥感原理与应用习题及答案
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【标题解析】本主题涉及的是一个特定类型的地理信息系统(GIS)数据,即"中国区域海底tif格式地形数据"。
tif格式,全称TaggedImageFileFormat,是一种常见的用于存储地理空间信息的图像文件格式,尤其适用于遥感和地形数据。
这种数据提供了中国区域内(包括南海)的海洋和陆地的地形高度信息。
【描述分析】描述中提到,提供的数据不仅包含海底地形,也包括了陆地部分的数据,这表明这份数据集是全面的,涵盖了整个中国的地表特征。
"数据是本人通过其它工具导出的"暗示了数据来源可能是经过处理的,可能来自卫星遥感、航空摄影或者其他GIS软件,比如ArcGIS或QGIS。
此外,"加载到osgearth中显示还可以"表明这些数据已经在osgEarth这个开源的三维地球可视化软件中进行了验证,可以被成功读取和展示,这意味着数据的格式正确且可用。
【标签解析】标签"海底地形"明确了数据的主要内容,这部分信息对于海洋研究、航海安全、海洋资源开发以及环境监测等具有重要意义。
"dem"是DigitalElevationModel的缩写,即数字高程模型,它是用数字形式表示地面高程的一种方法,常用于地形分析、洪水预测、气候变化研究等领域。
"南海"则指出了数据覆盖的具体海域,南海是中国四大海域之一,对中国的海洋权益和环境保护至关重要。
【文件名称列表】压缩包中的"dem.tif"是核心文件,代表了数字高程模型。
此文件包含了中国区域的地理坐标和对应的海拔高度值,每个像素代表了一个地理位置的海拔,通过解析这个文件,用户可以获取到精确的地形信息。
这份资源提供的是中国南海及周边地区的数字高程模型数据,可用于多种用途,如地图制作、环境分析、海洋科学研究等。
用户需使用支持tif格式的GIS软件来打开和分析这些数据,例如ArcGIS、QGIS或osgEarth等。
在使用时,需要注意数据的精度、投影方式以及单位等信息,以确保正确解读和应用。
同时,由于涉及到地理空间数据,使用者还需要遵守相关的法律法规,尊重数据的版权和使用限制。
2025/12/4 23:51:17 363.69MB
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标题"sanfrancisco湿地数据文件"涉及到的是一个有关湿地的遥感数据集,该数据集主要用于在polsarpro软件中的学习和分析。
Polsarpro是一款强大的极化合成孔径雷达(PolarimetricSyntheticApertureRadar,简称PolSAR)图像处理软件,它能够处理和分析多极化雷达数据,从而提供对地表特性的深入理解。
湿地是一种重要的生态系统,具有丰富的生物多样性和生态服务功能,如水文调节、碳储存和生物栖息地。
遥感技术,尤其是极化合成孔径雷达,是监测湿地变化、评估其生态状况和变化趋势的重要工具。
PolSAR图像可以提供地表的后向散射特性,通过分析这些特性,我们可以推断湿地的植被覆盖、水分状态以及地形特征等信息。
在这个数据包中,包含两个文件:1.**AIRSAR_SanFrancisco_readme.pdf**:这通常是一个说明文件,可能包含了关于数据集的详细信息,如数据采集的时间、地点、传感器类型(在这种情况下是AIRSAR,即美国航空航天局的航空合成孔径雷达),数据格式,分辨率,以及如何在polsarpro软件中加载和解释数据的步骤。
阅读这个文件对于正确理解和使用数据至关重要,因为它会指导用户如何处理和分析这些极化雷达数据。
2.**san_francisco900x1024.stk**:这是一个Polsarpro的专用数据文件,其扩展名".stk"表明它是合成孔径雷达的栈式文件,存储了原始的极化数据。
这种文件包含了多个极化通道的数据,以及可能的校正信息,可以被polsarpro软件读取并进行进一步的图像处理和分析。
在polsarpro中,用户可以进行多种操作,如极化分解(如Pauli分解、Cloude-Pottier分解等)、目标分类、相干性分析等,以揭示湿地的物理属性和环境变化。
使用polsarpro分析此类湿地数据,有助于我们理解SanFrancisco地区的湿地动态,例如湿地退化、洪水频率、植被覆盖变化等。
这对于环境保护、城市规划以及灾害预警等方面都具有重要意义。
同时,这也为遥感科学家提供了实践和学习极化雷达数据分析的宝贵资料。
在实际应用中,结合GIS和其他地理数据,这些遥感信息可以进一步转化为有价值的环境报告和决策支持工具。
2025/11/17 11:18:54 8.37MB
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ENVI遥感图像处理方法第二版(含光盘数据),文件夹中的两个链接都可以使用,如果不可以使用请联系我。
2025/11/9 21:13:16 2KB ENVI
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定量遥感的一本好书!
2025/11/8 11:05:57 7.11MB 定量遥感
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡