利用arcgis和envi对卫星图像按城市进行拼接,分割

2023-12-19 00:59

本文主要是介绍利用arcgis和envi对卫星图像按城市进行拼接,分割,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1、首先在envi中打开多波段原素材,右键点击另存为TIFF,输入保存的路径将原素材转换为tif格式图片。

2、之后打开arcgis,导入全国地区界数据,点击工具栏中的筛选工具。

 

 

 

输入查找的范围以及匹配的信息获得对应的省市边框。

我们可以使用输出shape工具将省市边界栅格数据输出到目标地址:

3、将之前在envi转换的tif图像导入到arcgis中:

 

 之后打开镶嵌工具弹出弹窗填写对应信息:1、输入栅格:要拼接的图像;2、输出位置:储存的文件夹地址;3、数据集名称:储存的文件名;4、空间参考:坐标系的选取;5、像素的类型,像素大小:根据自己需求可不选;6、波段数:根据源数据属性对应填写;7、镶嵌运算符:重叠部分(overlapping area)的颜色怎么判断

FIRST--重叠部分和顺序在上的图层一致;
LAST--重叠部分和顺序在下的图层一致;
BLEND--两个图层的混合色(这个我看看懂,反正结果一般);
MEAN--两个图层的平均值;
MINIMUM--两个图层中取小值;
MAXIMUM--两个图层中取大值。
在这里,其实最有用的还是FIRST和LAST;MEAN出来的效果,重叠部分类似于盖了一层纱,由于0代表黑色,255代表白色,故MINIMUM的结果重叠部分偏暗,而MAXIMUM的结果重叠部分偏亮;

 

 

点击确定后生成拼接后的图形:

4、之后点击裁剪工具,

 

 点击确定:

 

转载于:https://www.cnblogs.com/xuzijie/p/10132497.html

这篇关于利用arcgis和envi对卫星图像按城市进行拼接,分割的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/510392

相关文章

基于人工智能的图像分类系统

目录 引言项目背景环境准备 硬件要求软件安装与配置系统设计 系统架构关键技术代码示例 数据预处理模型训练模型预测应用场景结论 1. 引言 图像分类是计算机视觉中的一个重要任务,目标是自动识别图像中的对象类别。通过卷积神经网络(CNN)等深度学习技术,我们可以构建高效的图像分类系统,广泛应用于自动驾驶、医疗影像诊断、监控分析等领域。本文将介绍如何构建一个基于人工智能的图像分类系统,包括环境

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

业务中14个需要进行A/B测试的时刻[信息图]

在本指南中,我们将全面了解有关 A/B测试 的所有内容。 我们将介绍不同类型的A/B测试,如何有效地规划和启动测试,如何评估测试是否成功,您应该关注哪些指标,多年来我们发现的常见错误等等。 什么是A/B测试? A/B测试(有时称为“分割测试”)是一种实验类型,其中您创建两种或多种内容变体——如登录页面、电子邮件或广告——并将它们显示给不同的受众群体,以查看哪一种效果最好。 本质上,A/B测

基于 YOLOv5 的积水检测系统:打造高效智能的智慧城市应用

在城市发展中,积水问题日益严重,特别是在大雨过后,积水往往会影响交通甚至威胁人们的安全。通过现代计算机视觉技术,我们能够智能化地检测和识别积水区域,减少潜在危险。本文将介绍如何使用 YOLOv5 和 PyQt5 搭建一个积水检测系统,结合深度学习和直观的图形界面,为用户提供高效的解决方案。 源码地址: PyQt5+YoloV5 实现积水检测系统 预览: 项目背景

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出

AI(文生语音)-TTS 技术线路探索学习:从拼接式参数化方法到Tacotron端到端输出 在数字化时代,文本到语音(Text-to-Speech, TTS)技术已成为人机交互的关键桥梁,无论是为视障人士提供辅助阅读,还是为智能助手注入声音的灵魂,TTS 技术都扮演着至关重要的角色。从最初的拼接式方法到参数化技术,再到现今的深度学习解决方案,TTS 技术经历了一段长足的进步。这篇文章将带您穿越时

遮罩,在指定元素上进行遮罩

废话不多说,直接上代码: ps:依赖 jquer.js 1.首先,定义一个 Overlay.js  代码如下: /*遮罩 Overlay js 对象*/function Overlay(options){//{targetId:'',viewHtml:'',viewWidth:'',viewHeight:''}try{this.state=false;//遮罩状态 true 激活,f

利用matlab bar函数绘制较为复杂的柱状图,并在图中进行适当标注

示例代码和结果如下:小疑问:如何自动选择合适的坐标位置对柱状图的数值大小进行标注?😂 clear; close all;x = 1:3;aa=[28.6321521955954 26.2453660695847 21.69102348512086.93747104431360 6.25442246899816 3.342835958564245.51365061796319 4.87

SAM2POINT:以zero-shot且快速的方式将任何 3D 视频分割为视频

摘要 我们介绍 SAM2POINT,这是一种采用 Segment Anything Model 2 (SAM 2) 进行零样本和快速 3D 分割的初步探索。 SAM2POINT 将任何 3D 数据解释为一系列多向视频,并利用 SAM 2 进行 3D 空间分割,无需进一步训练或 2D-3D 投影。 我们的框架支持各种提示类型,包括 3D 点、框和掩模,并且可以泛化到不同的场景,例如 3D 对象、室

Verybot之OpenCV应用一:安装与图像采集测试

在Verybot上安装OpenCV是很简单的,只需要执行:         sudo apt-get update         sudo apt-get install libopencv-dev         sudo apt-get install python-opencv         下面就对安装好的OpenCV进行一下测试,编写一个通过USB摄像头采

Python脚本:对文件进行批量重命名

字符替换:批量对文件名中指定字符进行替换添加前缀:批量向原文件名添加前缀添加后缀:批量向原文件名添加后缀 import osdef Rename_CharReplace():#对文件名中某字符进行替换(已完结)re_dir = os.getcwd()re_list = os.listdir(re_dir)original_char = input('请输入你要替换的字符:')replace_ch