原理介绍 1.kappa系数为一种精度评价指标，其计算公式为k=（p0-pe）/（1-pe）p0是每一类正确分类的样本数量之和除以总样本数，也就是总体分类精度 pe是各类真实样本个数与预测出来的样本个数的乘积之和，再除以总样本个数的平方 2.单目标提取为二分类，即将整幅影像分为两类，目标与背景，那么在计算kappa系数时可利用公式简便计算计算公式举例对遥感图像中单一目标物进行提取，目视解译的样本数量为真实值（假设），其他方法解译的样本数量为提取值。遥感影像总样本数量（即像元个数）：N真实值：Z提取值：T真实值与提取值重合的样本个数：ztp0=(2*zt+N-Z-T)/Npe
自1960年第一颗美国气象卫星成功发射至今，遥感技术迅速发展，地球轨道上充满了全球尺度的各种各样的对地观测卫星，人类已有近半个世纪历史遥感数据积累。随着高分辨率对地观测时代的来临，遥感平台和传感器的不断改进和增加使得各种遥感数据量快速增加，空间分辨率、时间分辨率、光谱分辨率等技术指标不断提高，在数据层面上已经表现出体量大（Volume）、种类多（Variety）、变化快（Velocity）、准确性（Veracity）和高价值（Value）的“5V”特征，我们进入了一个前所未有的遥感大数据时代。遥感数据量的急剧增长，遥感数据多样化和复杂性的增加，使得遥感数据实时处理的需求日益突出，这些对于传统的
文章基本信息概要作者：doll~CJ文章编号：001-C（C为综合基础文章，S为分级细化文章，P为应用实践文章，E为补充性文章）内容整理周期：2023年4月24日—2023年5月2日文章提交日期：2023年5月2日摘要（Abstract）：随着我国航天事业的蓬勃发展，我国遥感研究及应用产业迎来了新的机遇与挑战，大量多源遥感数据不断涌现。面对多种多样的遥感数据，了解国内外遥感卫星及传感器的发展历史、认识卫星及传感器运行参数和把握遥感科学前沿研究方向能够更好地构建遥感科学学习系统架构与增强卫星数据处理应用的能力。本文通过综合大量前人研究成果，对遥感卫星基础概念及分类、传感器分类做了部分总结、整理了
大气温室气体浓度不断增加，导致气候变暖加剧，随之会引发一系列气象、生态和环境灾害。如何降低温室气体浓度和应对气候变化已成为全球关注的焦点。海洋是地球上最大的“碳库”,“蓝碳”即海洋活动以及海洋生物（特别是红树林、盐沼和海草）能够吸收大气中的二氧化碳，并将其固定、储存在海洋中的过程、活动和机制。而维持与提升我国海岸带蓝碳潜力是缓解气候变化的低成本、高效益的方案，有利于充分发挥我国海洋和海岸带生态系统在缓解全球气候变化中的重要作用。红树林作为最主要的蓝碳植被，对其的监测与保护成为近年来的研究热点。从全球范围来看，红树林主要分布在热带与亚热带地区海岸带沿线，生境碎片化且分布不均匀，具有高度的空间异
最初的遥感影像分类是通过目视解译(濮静娟,1984)来完成的，对研究人员的主观意识有较强的依赖性，而且效率较低，适用于数据量较小的情况，通常作为其他方法对比的对象。目前的遥感图像分类主要以计算机分类为主，因此按照人工参与的程度可以将分类方法划分为监督分类、非监督分类(陶超等,2021)。近年来，分类方法逐渐向机器学习的方向发展。传统机器学习方法，如Smolensky的受限玻尔兹曼机(RestrictedBoltzmannMachine,RBM)(MidhunME,2014)、Olshausen和Field的稀疏编码(SparseCoding,SC)(OlshausenBA&FieldDJ,19
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件批量进行无效值（NoData值）填充的方法。 在处理栅格图像文件时，我们经常会遇到图像中存在有无效值（即NoData值）的情况。如下图所示，这里有一个矢量面要素图层和该矢量图层范围对应的一景栅格图像；可以看到，由于该栅格图像存在无效值NoData，因此栅格图像是没有完全遮盖矢量图层的。 在一些情况下，这些无效值可能会对我们的后续图像处理操作带来很多麻烦。那么，我们可以通过代码，对大量存在NoData值的栅格图像进行无效值填充。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。现有一个存储有多张.tif格式遥感影像的文件夹，且文件夹内
目录1简介2案例和代码说明3完整代码1简介有一篇文章返修了，由于文章的重点不在分类所以我之前就只写了个Kappa系数上去，没想到审稿人居然要求我提供其他参数ಥ_ಥ可是我只大概存了个各类型的分类。。。虽然后来从垃圾堆里翻了下数据，但也只能得到一个混淆矩阵。。。说实话分类我做得也不多，作为纯ArcGIS党以前只知道有软件可以跑各种精度或GEE用现成代码跑。。这一块更是纯纯地没有经验。。本着靠自己不靠别人的原则，这次我就想写一个基于混淆矩阵计算总体精度（OverallAccuracy，OA）、Kappa系数（KappaCoefficient）、错分误差（CommissionError，CE）、漏分误
文章目录前言一、NWPUVHR-10卫星图像数据集二、RSOD三、DIOR四、DOTA五、HRSC2016六、UCASAOD七、HRRSD八、SSDD九、DLR3KVehicle前言数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集，若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料！一、NWPUVHR-10卫星图像数据集NWPUVHR-10Dataset是一个用于空间物体检测的10级地理遥感数据集，其拥有650张包含目标的图像和150张背景图像，共计800张，目标种类包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场
又到了一年一度保研推免的准备时间。虽然距离夏令营（一般在每年暑假左右）和确定保研名额（一般在每年九月份）还有将近半年的时间，但预计有保研资格或者准备尝试一下保研的同学肯定早已开始了个人材料的撰写与夏令营面试的准备。我在两年前也有幸参与了这样一个难忘的历程——前期收集了五十余所院校的夏令营或九推信息，参与了十余所院校的夏令营。两年一晃就过去了，就借本文总结一下当初参与面试的经历，重点汇总一下各学校面试环节的题目与细节，希望可以稍微帮助到大家一些，更重要的是再重温一下那段自己如今回想起来最怀念的时光。 总的来说，以下面试内容分别来自于我当初参加天津大学、中南大学、中山大学、北京师范大学、中国
Foreground-AwareRelationNetworkforGeospatialObjectSegmentationinHighSpatialResolutionRemoteSensingImagery论文地址代码地址一、整体介绍1.摘要地理空间目标分割是一项特殊的语义分割任务，在高空间分辨率(HSR)遥感图像中，总是面临着较大的尺度变化、较大的背景类内方差和前景-背景不平衡。然而，一般的语义分割方法主要关注自然场景中的尺度变化，而没有充分考虑到大面积地球观测场景中经常出现的另外两个问题。本文认为这些问题是由于缺乏前景建模，并从基于关系和基于优化的前景建模的角度提出了一个前景感知关系网
