摘要：
学遥感的避免不了使用哨兵数据，毕竟10m的分辨率可以满足大部分的定量分析，同时也是最重要的一点，它免费！！！这里使用Python实现Sentinel-2数据的批量波段组合。代码同样适用于其他遥感数据。 阅读全文
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在我们使用Python时，避免不了与Excel打交道。同样Python的三方库和代码的简洁性也为我们处理大数据提供了便利。今天给大家介绍一下常用的处理表格的函数，同时还有一些常用的操作。 阅读全文
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通过遥感影像的仿射地理变换参数实现像素坐标与地理/投影坐标互相转换 阅读全文
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使用exifread库读取图片的经纬度信息（WGS84坐标） 使用高德开放API将经纬度转为高德底图经纬度，并输出具体位置 使用folium库，以高德底图为基准，在网页上可视化显示地图和兴趣点 一、获取图片经纬度 之前发过类似的文章，这里就不赘述了。下面代码中有相应注释。 def Get_Lat 阅读全文
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图像融合是将低空间分辨率的多光谱图像或高光谱数据与高空间分辨率的单波段图像重采样生成一幅高分辨率多光谱图像的遥感图像处理技术，使得处理后的图像既有较高的空间分辨率，又具有多光谱特征。一般我们都是将多光谱波段与全色波段进行图像融合，保留多光谱波段的光谱信息的同时，保留全色波段的高空间分辨率。 图像融合 阅读全文
摘要：
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。 Python的GDAL库作为栅格数据的处理转换库，其支持几百种栅格数据格 阅读全文
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在实际处理遥感影像时，我们肯定即想要全色波段的高空间分辨率，又想要保留多光谱波段的光谱信息，这就需要我们对影像进行融合操作，图像融合可以使我们同时获得高空间、高光谱分辨率的遥感影像，这个我会在后续分享图像融合的相关原理以及ENVI进行图像融合的方法。 阅读全文
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GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。 Python的GDAL库作为栅格数据的处理转换库，其支持几百种栅格数据格 阅读全文
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GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。 Python的GDAL库作为栅格数据的处理转换库，其支持几百种栅格数据格 阅读全文
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图层中多个面要素融合成一个面要素 阅读全文