本文介绍基于ENVI与ERDAS软件，对Landsat7遥感影像数据加以单窗算法的地表温度（LST）反演操作。目录1原理部分与前期操作准备1.1图像预处理1.2植被指数反演1.3单窗算法原理2实际操作部分2.1数据导入与辐射定标2.2波段合成2.3编辑头文件2.4转换文件数据格式2.5FLAASH大气校正2.6图像格式转换2.7EDRDAS文件导入与裁剪2.8植被指数模型建立2.9大气校正调试2.10地表亮度温度计算2.11监督分类2.12植被覆盖度与地表比辐射率计算2.13大气参数计算2.14地表真实温度反演3结果分析3.1大气校正对植被指数的影响3.2各类植被指数对比分析3.3热红外波段温
CH_SR04一、简介1.产品特点HC_SR04超声波测距模块可提供2cm-400cm的非接触式测距感测功能，测距精度高达3mm；模块包括超声波发射器，接收器与控制电路。基本工作原理：（1）采用IO口TRIG触发测距，需要给最少10us的高电平。（2）模块自动发送8个40kHz的方波，自动检测是否有信号返回。（3）有信号返回，通过IO口ECHO输出一个高电平，高电平持续时间就是超声波从发射到返回的时间。距离计算公式：uS/58=厘米，uS/148=英尺，距离=高电平时间*声速（340m/s）/2。建议测量周期为60ms以上，以防止发射信号对回波信号的影响。注：此模块不易带电连接，若要带电连接，
目录一、模块介绍（个人理解） 1.简单理解 2.该模块的参数二、HC-SR04的操作三、代码 1.代码前的注意事项 2.关键代码四、代码实战效果图 五、结束一、模块介绍（个人理解） 1.简单理解 HC-SR04是一个超声波测距模块，通过发出超声波然后接收超声波，利用这个往返时间算出距离的模块。HC-SR04模块(实物图) 2.该模块的参数 参数图 二、HC-SR04的操作 HC-SR04的操作相对其他模块来说还是很简单的。首先该模块有四个口VCC、Gnd、Trig、Echo，并不多。在模块工作的时
本文介绍基于ENVI软件，实现对Landsat7遥感影像加以大气校正方法的地表温度反演操作。目录1图像前期处理与本文理论部分2实际操作2.1植被覆盖度计算2.2地表比辐射率计算2.3相同温度下黑体辐射亮度值计算2.4地表真实温度计算2.5图像导出3专题地图制作4不同地物地表温度对比分析1图像前期处理与本文理论部分更新：基于GEE的地表温度Landsat反演可以看文章单窗算法的地表温度反演：谷歌地球引擎GEE代码，自动批量操作，处理更快。本文操作部分将直接由植被覆盖度计算展开；而对于一个完整的地表温度反演计算过程，在求解植被覆盖度这一步骤之前仍有很多数据准备、预处理等工作。为了更好理解整个实验过
Linux驱动的GPIO中断编程主要有以下几个步骤：1、通过GPIO号获取软件中断号(中断编程不需要设置GPIO输入输出，当然申请GPIO，设置输入也没问题)intgpio_to_irq(unsignedintgpio)参数含义gpioGPIO引脚编号2、注册中断处理函数，设置中断触发方式（上升沿、下降沿等）intrequest_irq(unsignedintirq,irq_handler_thandler,unsignedlongflags,constchar*name,void*dev)参数含义irq软件中断号(通过gpio_to_irq获取)handler中断处理函数flags中断触发方
Landsat 系列数据去云¶AIE平台中提供的 Landsat 影像均为 USGSCollection2 中的数据，该集合使用 QA_PIXEL 波段对云、雪进行描述。因此，可通过位运算和逻辑运算，生成云掩膜，利用 updateMask 函数去除可能是云或者云阴影的区域。此算法适用于 Landsat-5/7/8/9 。初始化环境¶importaieaie.Authenticate()aie.Initialize()定义去云算法¶使用 QA_PIXEL 波段进行去云处理。分别缩放SR波段和SP波段像元值，使SR波段像元值尽量在[0,1]之间，ST波段为地表温度的开尔文表示。defremoveL
Landsat 系列数据去云¶AIE平台中提供的 Landsat 影像均为 USGSCollection2 中的数据，该集合使用 QA_PIXEL 波段对云、雪进行描述。因此，可通过位运算和逻辑运算，生成云掩膜，利用 updateMask 函数去除可能是云或者云阴影的区域。此算法适用于 Landsat-5/7/8/9 。初始化环境¶importaieaie.Authenticate()aie.Initialize()定义去云算法¶使用 QA_PIXEL 波段进行去云处理。分别缩放SR波段和SP波段像元值，使SR波段像元值尽量在[0,1]之间，ST波段为地表温度的开尔文表示。defremoveL
ImageSuper-ResolutionviaIterativeRefinement摘要：本文提出来一种通过重复精细化操作来实现图像超分辨率的SR3模型。SR3将噪扩散概率模型嫁接至在图像到图像的翻译任务中，通过随机迭代去噪实现图像超分辨率。通过训练一个用于在各种水平噪声上去噪的U-Net架构，逐步的对完全高斯噪声进行逐步精细化最终得到输出图像。不论是人脸图像还是自然图像，SR3都在不同倍率的超分辨率任务上展示出超强的性能。我们在*Weconducthumanevaluationonastandard8xfacesuper-resolutiontaskonCelebA-HQforwhichS
文章目录前言代码及原文链接主要的点如何进行图像恢复前言关于扩散模型以及条件扩散模型的介绍，大家可以前往我的上一篇博客：扩散模型diffusionmodel用于图像恢复任务详细原理(去雨，去雾等皆可)，附实现代码。SR3是利用扩散模型进行图像超分辨率研究的，它在使用低分辨率图像作为条件来进行反向采样时先将低分辨率图像直接上采样到高分辨率图像。因此，它通过一些改进可以作为图像恢复这种输入与输出图像大小相等的任务。代码及原文链接原文：https://arxiv.org/abs/2104.07636源代码：https://github.com/Janspiry/Image-Super-Resoluti
文章目录前言代码及原文链接主要的点如何进行图像恢复前言关于扩散模型以及条件扩散模型的介绍，大家可以前往我的上一篇博客：扩散模型diffusionmodel用于图像恢复任务详细原理(去雨，去雾等皆可)，附实现代码。SR3是利用扩散模型进行图像超分辨率研究的，它在使用低分辨率图像作为条件来进行反向采样时先将低分辨率图像直接上采样到高分辨率图像。因此，它通过一些改进可以作为图像恢复这种输入与输出图像大小相等的任务。代码及原文链接原文：https://arxiv.org/abs/2104.07636源代码：https://github.com/Janspiry/Image-Super-Resoluti
