PlanetPlatformPlanetPlatform是一个完全自动化的基于云的图像和分析平台，可以访问由PlanetScope和SkySat星座捕获的全面的每日数据集。PlanetPlatform每天下载、处理和管理15TB以上的数据。这个独特的卫星数据集生活在网上，通过基于网络的工具和用户友好的API和GUI使客户的访问和下载变得简单。最近收到了关于planet官方的邮件：主要内容是新的旗舰产品，有利于高质量影像的获取，虽然没能及时参会，但是会后还是看了视频。两种超高分辨率的影像产品，3.7米和0.5米的数据 Hi xingguang,Incaseyoumissedour recenta
前言因为毕设中的部分内容涉及到卫星遥感影像道路分割，因此去对相关算法做了一些调研。本文所使用数据集为DeepGlobe，来自于CVPR2018年的一个挑战赛：DeepGlobeRoadExtractionChallenge。D-LinkNet为该挑战赛的冠军算法。考虑到D-LinkNet开发版本较老(Python2.7、Pytorch0.2.0)，我对此项目进行了重构，具体工作如下：修改相关Python2语法，以满足Python3.8开发环境移除多卡训练部分(DataParallel)，以便让代码变得更加清晰易读增加模型验证函数(eval.py)，增加mIou指标以评估模型效果增加新算法NL-
GEE中的影像数据可以通过Export导出至GoogleDrive、GoogleAssets或GoogleCloudStorage中，但是在平台中只支持导出单张的影像数据，如果要导出影像集合，只能使用循环遍历的方法来解决。通过查询GEE的API，我们可以找到在集合中有一个异步操作方法——evaluate，这个方法比较特殊的是在它的回调方法中，GEE的对象会被转化为普通的JavaScript对象，这样就可以使用循环遍历导出想要的影像集合数据。首先，我们可以先定义一个下载函数：functionexportImage(image,roi,fileName){Export.image.toDrive(
一、【PACS影像科普】CT检查中的三维重建是什么检查？三维重建是多层螺旋CT的一个最大的优点，也是影像工作多年来，从横断解剖到多平面，乃至立体的一次飞跃，让抽象变的形象，大大地提高了准确性，为临床工作的开展，注入了无限生机，从而解决许多临床上，无法开展的一些难题。 具体的三维重建有以下几种：第一，最小密度投影。通过含气组织和病灶的显示，如气管和消化道充气检查等。第二，最大密度投影。它适用于高密度的组织结构，如CTA血管壁的钙化和气管通畅情况等。第三，容易成像。它是目前常用的检查方法，它保持原有图像的所有信息，同时显示空间结构和密度信息。第四，仿真内窥镜。它以CT三维重建技术，对空腔脏器的内表
文章目录前言地形数据Cesium地形服务自定义高程数据影像数据加载影像数据ImageryProvider支持的地图服务总结前言地形数据用来表示真实的地形起伏；地图数据指的则是真实的影像服务，本文实践在Cesium中加载地形与影像数据。地形数据Cesium地形服务地形服务是Cesium的亮点之一，通过加入地形可以形象的展示出地球表面凹凸起伏。如果要使用地形服务的话，在创建Viewer时指定terrainProvider即可，注意地形数据是不可叠加的。Cesium.createWorldTerrain当添加了默认token后，可以使用Cesium.createWorldTerrain添加Cesiu
又是掉头发的一天，今天的任务是通过图片中心点的地理坐标以及图片中某点的像素坐标（即这个点位于图片中的x,y坐标）计算该点的地理/投影坐标。经过一整天的搜索，发现网上并没有这方面的教程。然后就是想啊想，头发一抓一大把，终于在网上零零散散的教程以及不断摸索中解决了这个问题。 大致思路就是，先获取图片相对真北方向的偏转角以及该点和图片中心的连线与图片的正北方向夹角；然后将图片中心点的地理坐标转换为投影坐标（如果这一步没有中心点的地理坐标，那么你就不用继续往下看了）；最后就是通过图片分辨率计算点到中心的实际距离，再通过夹角和中心点的投影坐标加加减减即可。话虽这么说，但实施
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『美团大模型已秘密研发数月』在仅剩一年的窗口期里努力奔跑5月18日下午，美团内部召开大模型技术分享会，美团最高决策机构S-team几乎悉数参与，并通过研发人员汇报的信息，掌握大模型的进展，以及对大模型战略作出相应的修正和调整。据了解，大模型团队正在积极扩张中，运营、算法、产品等岗位正在招聘，成为美团为数不多仍在增员的团队。此外，美团也在筹划成立单独的平台部门，帮助大模型通过具体的商业化形式落地⋙全文🤖『云从科技发布「从容」大模型』AI像人一样思考和工作5月18日，云从科技在广州举行「AI赋能数字中国产业论坛暨2023云从科技
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
作者：CSDN@_养乐多_本文介绍了几个GoogleEarthEngine(GEE)平台中常用的处理遥感数据中的缺失值代码片段，这些代码可以用于在时间序列中对遥感图像进行线性插值，提供更加连续和完整的时间序列。第一段代码是一个线性插值函数，它能够在一个时间序列图像集合中对缺失数据进行插值。该函数使用了GEE平台中的图像集合操作函数和图像合成函数，并采用了线性插值方法对缺失值进行处理，最后返回一个插值后的图像集合。(该代码可以应用与去云后通过时间序列数据进行插值填补影像空洞）第二段代码是一个掩模替换函数，它的作用是将原始影像中的某些值（如缺失值）用一个新值替换。它使用了GEE平台中的图像操作函
