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OpenLayer4 集成 ArcGIS REST 服务（遥感影像）

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简介：
本项目展示了如何利用OpenLayers 4集成ArcGIS REST API服务来展示和操作遥感影像数据，为用户提供丰富的地图视图和分析功能。 OpenLayer4 加载 ArcGIS REST 服务（遥感影像）。本段落件适用于离线环境和有网络的在线环境。包括离线 Open Layer、ol.css 和 ol.js 文件及代码。代码很简单，只需替换服务地址即可使用。关键在于质量保证和项目验证。

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  • OpenLayer4 集成 ArcGIS REST 服务（遥感影像）
    优质
    本项目展示了如何利用OpenLayers 4集成ArcGIS REST API服务来展示和操作遥感影像数据，为用户提供丰富的地图视图和分析功能。 OpenLayer4 加载 ArcGIS REST 服务（遥感影像）。本段落件适用于离线环境和有网络的在线环境。包括离线 Open Layer、ol.css 和 ol.js 文件及代码。代码很简单，只需替换服务地址即可使用。关键在于质量保证和项目验证。
     
  • 遥感影像数据集
    优质
    遥感影像数据集是一系列通过卫星或飞机等平台获取的地表观测图像集合，涵盖不同地区、时期及光谱范围，广泛应用于环境监测、城市规划和自然资源管理等领域。 遥感图像数据集采用tif格式，适用于图像融合、图像分割等领域，非常实用。
     
  • UCMerced_LandUse遥感影像数据集
    优质
    简介：UCMerced_LandUse 遥感影像数据集是一套针对土地利用多样性的高质量遥感图像集合，适用于土地覆盖分类与变化检测等研究领域。 本资源是UCMerced_LandUse遥感图像数据集，包含21类图像，每类有100张图片。该数据集可用于土地资源分类。
     
  • RSC11遥感影像数据集（.7z）
    优质
    RSC11遥感影像数据集包含丰富的高分辨率卫星图像，适用于多种地球观测任务和深度学习应用。以压缩文件形式提供(.7z)方便下载与存储管理。 RSC11 数据集是一个包含高分辨率遥感影像的数据集合，这些图像来源于 Google Earth。每张图片的尺寸为 512*512 像素，并且数据集中共有 11 类不同的场景图像，每一类大约有 100 张图，总计约有 1232 张图片。
     
  • 基于集成CNN的遥感影像场景分类
    优质
    本研究提出了一种基于集成CNN的方法，用于提升遥感影像中复杂场景的自动分类精度和效率，推动了相关领域技术的进步。 本段落提出了一种基于集成卷积神经网络（CNN）的遥感影像场景分类算法。通过构建反向传播网络实现了对场景图像复杂度的测量；根据图像复杂度的不同级别，选择合适的CNN模型对其进行分类，从而完成遥感影像的场景分类任务。实验中使用了NWPU-RESISC45公开数据集，并取得了89.33%（第一类实验）和92.53%（第二类实验）的准确率，平均运行时间为0.41秒。相较于经过精细调整训练后的VGG-16模型，所提出的算法分别提高了2.19%和2.17%的分类准确性，并且预测速度提升了33%，证明了该方法的有效性和实用性。
     
  • 使用ArcGIS和Python批量裁剪遥感影像
    优质
    本教程介绍如何运用ArcGIS结合Python脚本实现对大量遥感图像数据进行高效自动化的裁剪处理。 利用ArcGIS Python批量裁切TIF格式的遥感影像。通过修改设置文件路径即可使用该方法。
     
  • 高光谱遥感影像数据集
    优质
    高光谱遥感影像数据集是一套包含连续可见光到短波红外区域光谱信息的数据集合，用于精确的地物识别与分类。 常用的高光谱遥感图像数据集包括Indians Pines、Botswana、KSC、PaviaU和Salinas，以及它们的ground truth矩阵。这些文件的后缀为.mat。
     
  • ArcGIS遥感影像分类与成果应用视频课程（GIS视角）
    优质
    本课程从GIS视角深入讲解使用ArcGIS进行遥感影像分类的方法和技术，并探讨其实际应用价值。 本课程使用ArcGIS10.3.1（中文版）录制，并适用于10.0、10.1、10.2及10.4系列版本。PPT中包含工具的中英文对照，方便使用英文版软件的学习者也能顺利学习。报名后可下载课程PPT和操作数据，在报名页面或播放页面均可获取。所有视频均为超清格式，如果发现视频不够清晰，请调整清晰度设置以获得最佳观看体验。
     
  • 遥感影像几何校正数据集
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    《遥感影像几何校正数据集》提供了一套全面且精确的地理参考信息和控制点，旨在提升遥感图像的空间精度与应用价值。该数据集适用于各种尺度的地图制作、土地覆盖监测及环境分析等研究领域。 遥感图像几何校正是处理遥感数据的一项关键技术，旨在纠正由于传感器特性、地球曲率及大气折射等因素导致的图像位置偏差，使图像上的像素能准确对应到地面坐标系中。 该技术的核心概念包括： 1. **几何畸变**：原始遥感图像是由多种因素造成的，如飞行高度和视场角变化等。这会导致投影误差、辐射误差等问题。 2. **地理坐标系统转换**：将图像数据从传感器特定的坐标体系转到统一的标准地理坐标系（比如WGS84或UTM），以实现与其他地图信息的空间兼容性。 3. **控制点使用**：几何校正过程需要利用具有已知地面位置和精确坐标的参考点，这些点在图像上也有明确的位置。通过它们可以计算出必要的调整参数。 4. **校正模型选择**：如仿射变换、有理多项式系数（RPC）以及多种多样的多项式模型等选项，依据具体情况来决定最适合的矫正方案。 5. **算法应用**：包括控制点匹配技术及重采样方法（最近邻、双线性内插、三次卷积），以实现像素值的准确更新。 6. **软件工具支持**：例如ENVI、ERDAS Imagine、QGIS和GDAL等遥感及地理信息系统(GIS)平台，为用户提供强大的校正功能。 7. **实际应用案例**：包括土地覆盖分类、地形测绘工作、灾害监测以及城市规划等领域内的广泛应用实例。 “遥感图像几何校正资料集”可能涵盖的内容有： - **基础理论介绍**：阐述遥感成像原理及其在处理中的重要性，概述整个调整流程的基本步骤。 - **控制点选取与验证方法**：详细说明如何挑选并确认这些关键位置的准确度。 - **模型详解**：深入讲解各种校正算法的功能、使用场景及各自的优劣之处。 - **编程实现指导**：提供利用Python、R或Matlab等语言进行具体操作和代码示例，帮助用户理解技术细节。 - **案例研究分析**：展示不同类型图像的调整过程，并对结果进行全面评价。 - **软件应用指南**：示范如何在主流遥感工具中实施校正任务，包括界面导航与参数设定技巧。 - **误差来源及减少策略探讨**：剖析潜在错误原因及其应对措施。 - **最佳实践总结**：提炼出提高精度和效率的关键操作步骤和技术要点。 通过深入学习此资料集的内容，读者将能够掌握遥感图像几何校正的核心知识，并将其应用于科研或实际项目中去提升数据利用价值。
     
  • 使用ArcGIS创建镶嵌数据集及发布影像服务
    优质
    本教程详细介绍如何利用ArcGIS软件构建镶嵌数据集，并将高分辨率影像有效地发布为在线服务。适合地理信息系统专业人员参考学习。 1. 导出渲染配色方案的XML文件； 2. 创建镶嵌数据集； 3. 发布影像服务并进行相关设置。