使用AWS存储数据并下载遥感影像Landsat为例一、步骤：创建s3存储桶（具体创建账号方式请问“度娘”，当时忘记录了😭）创建用户——配置策略用该用户创建访问密钥——记录访问密钥ID和访问密钥key（一定要记住，后续无法查看）下载AWS管理器CMD命令行msiexec.exe/ihttps://awscli.amazonaws.com/AWSCLIV2.msi配置AWS管理器awsconfigure上传数据集awss3sync./uploads3://xxxx（将当前目录下upload文件夹内的所有数据都上传到xxxx数据集）下载数据集awss3cps3://xxxx/GF1_PMS1_xxx
前言遥感图像往往尺寸较大，无法用默认的图像浏览器加载。GDAL是空间数据处理的开源包，支持多种数据格式的读写。遥感图像是一种带大地坐标的栅格数据，因此，可以借用GDAL对遥感图像进行读写，本文就来记录一些相关操作。GDAL的安装和引入gdal可通过荧光动力学实验室(LaboratoryforFluorescenceDynamics)提供的镜像网站下载安装：网站链接：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal有些老版本gdal的引入方式是直接import：importgdal新版本的gdal引入方式如下：fromosgeoimportgdal
本文介绍基于C++语言GDAL库，批量读取大量栅格遥感影像文件，并生成各像元数值的时间序列数组的方法。 首先，我们来明确一下本文所需实现的需求。现在有一个文件夹，其中包含了很多不同格式的文件，如下图所示。 其中，我们首先需要遍历这一文件夹，遴选出其中所有类型为.bmp格式的栅格遥感影像文件（一共有6个），并分别读取文件（已知这些遥感影像的行数、列数都是一致的）；随后，将不同遥感影像的同一个位置的像素的数值进行分别读取，并存储在一个数组中。例如，最终我们生成的第一个数组，其中共有6个元素，分别就是上图所示文件夹中6景遥感影像各自(0,0)位置的像元数值；生成的第二个数组，其中也是6个元素
1、中国遥感数据共享网（http://rs.ceode.ac.cn/）国内存档周期最长的数据网站，对Landsat数据免费共享，也可订购国外商业卫星数据。注册账号，通过审核就可直接下载。2、中国资源卫星应用中心（https://data.cresda.cn/#/home）我国三大卫星应用中心之一，汇集国产卫星数据，注册后可下载HJ卫星数据，高分数据下载需要审核。3、地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/sources）数据资源更新比较稳定，免费数据包括Landsat系列、中巴资源卫星、MODIS数据的各种产品、DEM数字高程数据、EO-1数据、NOAAAVHRR数据产品、
简介这两天玩了一下stablediffusion，是真的好玩！然后我在想遥感有没有相关的生成模型，找了一下，还真找到了（https://github.com/xiaoyuan1996/Stable-Diffusion-for-Remote-Sensing-Image-Generation/tree/main）。该模型的作者是空天院的Zhiqiangyuan，他提供了相关的训练代码、预测代码、已经训练好的模型等。[外链图片转存中…(img-lOFMZR6f-1705867377350)]生成效果因为我也不想装代码环境，就只下载了模型加载到stablediffusion中看看生成的遥感影像的效果。
文章目录0前言1课题背景2实现效果3Yolov5算法4数据处理和训练5最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是🚩**深度学习卫星遥感图像检测与识别**该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：5分🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1课题背景近年来,世界各国大力发展航空航天事业,卫星图像的目标检测在各行各业的应用得到了快速的发展,特别是军事侦查、海洋船舶和渔业管理等领域。由于卫星图像中有价值的信息极少,卫星图像数据规模巨大,这
没啥好说的，处理高分辨率影像时，数据高达几十G。用ENVI或者ArcGIS进行影像的拼接时，往往会出现未响应的情况。出现未响应的话，运气好等个一晚上可能会动一动，运气不好就等着强制关闭重做吧。 所以搞了一个Python进行拼接操作的代码，虽然速度不算快，但至少不会未响应。同时如果对代码进行一些改进，还可以进行批量拼接的操作，百利而无一害。一、导入GDAL库fromosgeoimportgdal二、查看影像信息 为了凑字数的，可以查看影像的投影、宽度、高度、波段数等信息。不过需要注意的是在ENVI中没有投影坐标系，只有地理坐标系是做不了镶嵌拼接的。
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今天我们分享一个深度学习遥感相关的网站：「satellite-image-deep-learning」。这是一个github库，里面含有大量应用于卫星和航空图像的深度学习资源。主要包括以下几个方面：annotation：提供数据集注释信息，里面包含众多标注工具，有的可以自带坐标，有的可以生成geojson。既有针对遥感数据的标注工具，也有如labelme这些深度学习常用的工具。datasets：列出许多数据集。已经按来源和内容进行了分类model-training-and-deployment：列出有关深度学习模型的训练和部署的信息。包括正确处理数据，如何部署模型、跟踪模型等。software
太长不看版这篇论文介绍了一项新的任务——指向性遥感图像分割（RRSIS），以及一种新的方法——旋转多尺度交互网络（RMSIN）。RRSIS旨在根据文本描述实现遥感图像中目标对象的像素级定位。为了解决现有数据集规模和范围的限制，本文构建了一个新的大规模RRSIS数据集（RRSIS-D），其中涵盖了多种空间分辨率的图像和具有尺度和角度多样性的分割目标（已公开！）。同时还提出了多尺度交互模块和旋转卷积（已开源！），以处理遥感图像的复杂性。实验证明，RMSIN方法在RRSIS任务上表现优于当前最先进的方法，为未来的研究提供了有力的基线。（1080ti即可跑！）论文地址：https://arxiv.or
