本文介绍批量下载遥感影像时，利用Python实现已下载影像文件的核对，并自动生成未下载影像的下载链接列表的方法。  批量下载大量遥感影像数据对于GIS学生与从业人员可谓十分常见。然而，对于动辄成千上万景的遥感影像文件，下载过程中可能会出现各类失败问题，且或许在下载软件或工具中还不能很好显示失败的文件有哪些（这一点在批量下载MODIS产品时显得尤为突出，因为目前Landsat、Sentinel这些遥感数据还可以用常见下载软件进行批量下载，但MODIS批量下载却变得越来越麻烦），从而使得最终下载完成后的文件夹中遥感影像文件数量与预期下载数量不符合，即部分影像文件没有下载下来。  针对这种情况，

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作者：京东探索研究院深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。为此，京东探索研究院联合武汉大学、悉尼大学借助迄今为止最大的遥感场景标注数据集MillionAID，从头开始训练包括卷积神经网络（CNN）和已经在自然图像计算机视觉任务中表现出了良好性能的视觉Transformer（VisionTransformer）网络，首次获得了一系列基于监督学习的遥感预训练基础骨干模型。并进一步研究了ImageNet预训练（IMP）和遥

作者：京东探索研究院深度学习在很大程度上影响了遥感影像分析领域的研究。然而，大多数现有的遥感深度模型都是用ImageNet预训练权重初始化的，其中自然图像不可避免地与航拍图像相比存在较大的域差距，这可能会限制下游遥感场景任务上的微调性能。为此，京东探索研究院联合武汉大学、悉尼大学借助迄今为止最大的遥感场景标注数据集MillionAID，从头开始训练包括卷积神经网络（CNN）和已经在自然图像计算机视觉任务中表现出了良好性能的视觉Transformer（VisionTransformer）网络，首次获得了一系列基于监督学习的遥感预训练基础骨干模型。并进一步研究了ImageNet预训练（IMP）和遥

  本文介绍基于Python中ArcPy模块，实现大量HDF格式栅格图像文件批量转换为TIFF格式的方法。  首先，来看看我们想要实现的需求。  在一个名为HDF的文件夹下，有五个子文件夹；每一个子文件夹中，都存储了大量的.hdf格式的栅格遥感影像数据。  我们在其中任选一个子文件夹，来看看其中所含的文件。  我们要做的，就是将HDF文件夹下的全部子文件夹中的全部.hdf格式图像文件，一次性转换为.tif格式的图像文件，并存储在另一个名为TIFF的文件夹中。  知道了具体需求，就可以开始操作了。首先，这里用到的代码如下。#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonFriApr

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  本文介绍在USGS网站批量下载Landsat系列遥感影像的方法。  首先，打开EarthExplorer的官网，首先完成注册与登录。  接下来，点击左侧“SearchCriteria”，首先选择研究区域。研究区域的划定有多种方法，可以依据地理名称选定研究区域，也可以在右侧地图中手动划定研究区域，还可以上传自己的.kmz文件或Shapefile文件等等。例如，如果大家需要上传自己划定的Shapefile文件，就可以按照以下方法加以操作。  而本文中，我们直接通过GoogleEarthPro划定研究区域并导出.kmz文件，从而作为研究区域，随后将.kmz文件导入EarthExplorer。  

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