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基于Python GDAL和Skimage的遥感影像传统图像分割、合并与矢量化方法

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简介:
本研究利用Python中的GDAL和Skimage库,探讨了遥感影像的传统图像分割、区域合并及矢量数据生成技术,旨在提高处理效率和精度。 根据我之前博客中的实验探究,在图像分割算法及图像块合并方法的基础上,尝试将这些技术应用于遥感影像并进行矢量化处理。在这个过程中遇到了一个棘手的问题,并在结果部分进行了描述。希望有相关经验的朋友能够提供帮助。 以下是代码: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import os import cv2 import gdal from osgeo import ogr,osr import numpy as np from skimage import morphology, color from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic, ``` 请注意,上述代码片段可能未完成或存在语法错误。

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客服
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  • Python GDALSkimage
    优质
    本研究利用Python中的GDAL和Skimage库,探讨了遥感影像的传统图像分割、区域合并及矢量数据生成技术,旨在提高处理效率和精度。 根据我之前博客中的实验探究,在图像分割算法及图像块合并方法的基础上,尝试将这些技术应用于遥感影像并进行矢量化处理。在这个过程中遇到了一个棘手的问题,并在结果部分进行了描述。希望有相关经验的朋友能够提供帮助。 以下是代码: ```python # -*- coding: utf-8 -*- import os import cv2 import gdal from osgeo import ogr,osr import numpy as np from skimage import morphology, color from skimage.segmentation import felzenszwalb, slic, ``` 请注意,上述代码片段可能未完成或存在语法错误。
  • IDL密度
    优质
    本研究提出了一种基于IDL编程环境的遥感影像密度分割技术,通过优化算法实现高精度的地物边界识别与分类,提高图像处理效率和质量。 用IDL编写的遥感影像密度分割批处理源码适用于大数据量的遥感影像处理。
  • SHP数据裁剪Python实现
    优质
    本研究提出了一种利用Python编程语言和相关库,依据Shp矢量数据精确裁剪遥感影像的方法,提高了图像处理效率与精度。 利用SHP矢量数据裁剪遥感影像的Python实现方法可以分为几个关键步骤:首先需要导入必要的库如gdal、osr和shapely;接着加载SHP文件并读取其中的空间信息;然后根据这些空间信息对原始遥感影像进行几何变换,以确保两者之间的坐标系一致;最后执行裁剪操作生成新的图像。整个过程中需要注意数据格式的兼容性和处理效率的问题。
  • 优质
    遥感影像是通过卫星或飞机等远程传感器获取的地表图像数据。遥感影像分割算法旨在将这些大尺度、多光谱的数据划分为有意义的同质区域,以便进一步进行目标识别与分类分析,从而提高信息提取的精度和效率。 遥感图像分割是处理这类图像的关键步骤之一。马尔科夫随机场模型作为一种先验模型,在图像分割领域得到了广泛应用,并且实践证明它有助于提高图像的分割效果。然而,由于环境因素及传感器特性的影响,遥感图像是灰度变化大、纹理复杂以及边界模糊等特征突出,这使得传统的马尔科夫随机场模型在处理这类问题时往往表现不佳。 本段落针对遥感图像中某些像素分类的不确定性,提出了一种新的方法——模糊马尔可夫随机场(FMRF)模型。该模型结合了分割中的随机性和模糊性特点,并合理地获取了先验知识,更好地适应了遥感图的特点,从而使得在进行图像分割时应用先验信息更为准确。 此外,在算法设计上,本段落特别考虑到了灰度特征和纹理特征的差异以及它们的重要性,采用了贝叶斯方法并利用权重来平衡这两种特性。为了解决数据不完整的问题,并找到全局最优解,我们还引入了最大期望(EM)算法与模拟退火(SA)技术进行优化处理。 通过上述改进措施,模糊马尔可夫随机场模型能够更准确地识别和区分遥感图像中的不同类别,在无监督环境下取得了较好的分割效果。
  • GDAL处理
    优质
    本项目基于GDAL库开发,专注于遥感影像的数据读取、变换和输出等处理技术,旨在提高遥感数据应用效率。 这是我使用MFC并结合GDAL库开发的遥感影像显示模块。该模块能够支持绝大部分格式的遥感影像文件,并且可以同时打开多幅影像。程序默认为每张图像创建各自的金字塔文件,以便后续操作;同时,默认将所有数据拉伸至0-255范围以保证11位或更高精度的数据也能正确展示。 在完成加载后,用户能够执行一系列基本的视图控制和编辑任务:如框选放大缩小、平移、重置视角、旋转图像以及链接显示等。同时提供直方图查看与缩略图生成功能,并支持伪彩色变换、饱和度亮度调整及多种滤波算法在内的基础影像增强处理。 此外,该模块还实现了几何校正和投影转换等功能,以满足更复杂的数据预处理需求。界面设计采用了MFC的ROBBON风格框架进行开发。除了上述基本特性外,我还加入了一些较为初步但可运行的图像分割技术(如种子点生长算法)以及个人研究中的一些应用实例(例如地温反演中的单窗算法等)。 项目文档和完整程序都包含在提供的压缩包内,并附有详细的开发帮助资料。需要注意的是,在使用时请勿随意移动debug文件夹内的dll动态链接库,以免影响主界面的启动过程。 希望这套工具能为相关的研究及应用带来一定的便利和支持;如果有任何疑问或反馈,请通过邮件联系我:xiluoduyu@163.com。
  • PythonGDAL辨率变检测配准算
    优质
    本研究提出了一种利用Python与GDAL库进行高分辨率遥感影像配准的方法,并在此基础上实现有效的变化检测。该方法旨在提高变化检测精度,适用于多种应用场景。 (1)使用SIFT与Ransac算法完成两景高分辨率遥感影像的特征提取及几何变换配准。(2)为了避免同名点在较大区域内错误配准,可以进行影像分块配准,并确保两个场景中的图像行数和列数一致。(3)由于数据上传限制,data文件夹里包含两张0.8米分辨率高分二号融合影像的样例供参考学习。(4)main.py是主函数,设置两期影像路径及输出位置后即可运行。
  • Python非监督
    优质
    本研究提出了一种利用Python进行遥感影像非监督分类的方法,无需先验知识即可自动识别地物类型,提高分类精度与效率。 基于Python的遥感影像非监督分类是一种利用机器学习算法自动识别图像中的不同地物类型的技术。这种方法不需要预先定义类别的标签,而是通过分析像素之间的相似性来聚类。在进行非监督分类时,通常会使用诸如K均值、ISODATA或层次聚类等算法,并结合像元的光谱特征来进行分类。 Python提供了多种库和工具支持这种类型的图像处理任务,包括但不限于NumPy用于数值计算,Pandas用于数据操作,Scikit-learn中的机器学习模型以及GDAL和 rasterio等库来读取和写入遥感影像。通过这些强大的工具和技术的组合使用,研究者可以有效地从大量卫星或航空拍摄的数据中提取有意义的信息。 总之,在进行基于Python对遥感图像实施非监督分类的过程中,不仅可以提高工作效率还可以获得更加精确的结果。
  • GDAL处理
    优质
    本项目利用GDAL库进行遥感影像的数据读取、变换及分析,旨在提高数据处理效率和精度,适用于地理信息系统与环境监测等领域。 利用GDAL库在MFC环境下开发一个基本的遥感图像处理软件,该软件应具备分类、校正以及一些基础的图像增强功能。
  • 区域
    优质
    本研究提出了一种新颖的基于区域的图像分割算法,结合了分裂与合并策略,旨在提高图像处理中的目标识别精度和效率。该方法首先通过自适应阈值技术将原始图像划分为多个初始子区域;接着应用特定规则评估并优化这些子区域,以确保重要特征不被过度细分或忽略。在合并阶段,利用颜色、纹理等特性相似度指标来聚合邻近区域,从而产生更为合理和结构化的分割 基于区域的分裂合并图像分割方法包括三个MATLAB文件:predicate用于编写分裂合并准则代码,split_test用来检测是否需要进行分裂操作,而splitmerge则负责执行实际的分裂和合并过程。
  • 区域
    优质
    本研究提出了一种创新的基于区域的分裂与合并算法用于图像分割,结合了多种特征以优化不同尺度下目标识别和边缘检测精度。该方法旨在提高复杂场景下的图像处理能力,广泛应用于计算机视觉领域。 基于区域的分裂合并图像分割方法包括三个MATLAB文件:predicate用于编写分裂与合并准则代码;split_test负责检测是否需要进行图像的细分操作;splitmerge则执行实际的分裂或合并过程。