Questions tagged «digital-image-processing»


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当数据覆盖率小于100%时完成卫星图像图块
我想将多个图像(> = 2)合并为一个“最佳”图像。最佳定义是低云覆盖和高数据覆盖率。以下是使用免费Sentinel卫星数据的示例。 参见 http://sentinel-s2-l1c.s3.amazonaws.com/tiles/12/S/XB/2017/6/1/0/preview.jpg 和 http://sentinel-s2-l1c.s3.amazonaws .com / tiles / 12 / S / XB / 2017/6 /,获取以下图像的来源。 是否有任何算法或过程来完成没有100%数据覆盖率的卫星图像图块以生成完整的图块? 有关我的意思的示例,请参见下面的图表。 我对文献不太熟悉,也不知道我应该注意的术语是什么。 例: 例:

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将.tif图片分割成几个图块?[关闭]
已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 8个月前关闭。 我有一个大小为1GB(.tif),宽度和高度为94000x71680的图像。我想将此图像分成20000X20000个图块,以便我可以对其进行处理。 我怎样才能做到这一点?


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用潘带潘沙彭landsat反射产品科学上是否正确
我需要知道将/ pan-harpen Landsat 8表面反射产品与相应波段的pan波段融合是否在科学上有效?Landsat反射产品的详细信息可以在这里找到。需要指出的是,要获得该产品,需要单独订购表面反射产品。该产品仅包含7个波段(30m),不包含IR和Pan波段。因此,我的问题再次是,将7个波段(30m)的表面反射率产品与正常(而非表面反射率)的潘波段(15m)融合在一起是否有效。我想用这种锐化的图像进行分割和土地覆盖图绘制,所以我需要知道在学术界是否有建立这种泛锐化的实践,请参考。

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使用R的自然资源应用的多光谱图像分割
R具有图像分割的能力,尽管我遇到的所有示例都使用单个波段进行分割(示例)。我对将R的随机森林图像分类能力与面向对象的分割方法结合起来很感兴趣。 R对于适合基于自然资源的分析的多光谱图像分割具有什么功能?或如何链接单个波段分割的结果以进行进一步分析。

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使用LIDAR DTM(1m分辨率)提取沟渠
我正在尝试使用eCognition软件使用LIDAR DTM提取沟渠,但实际上我遇到了困难,因为我基于我的工作流“使用湿地中的LiDAR衍生的DTM进行沟渠的网络提取和水文地貌表征”的论文没有。 t具有在电子认知中输入的详细规则集。 我只想问,在座的你们当中谁有一个想法,如何在农业景观或城市环境中抽取沟渠? 或者,如果您从未做过这样的工作或项目,还有谁可能有一个聪明的主意,使我能够提取沟渠。
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