用python实现遥感图像处理并计算面积

� 欣xin 2021-03-17 11:43:25

求求各位大神救救孩子吧，这个选题根本不知道如何下手，希望各位大神给给建议，这个怎么弄呀

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肉猫子打包 2021-07-07

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你是要计算矢量文件面要素面积吗

基于python编程，通过高斯模糊、灰度化、二值化、闭操作、腐蚀膨胀、中值滤波、查找轮廓等过程，实现对车牌区域提取。

内容概要：本文档提供了Google Earth Engine (GEE) 中湖泊映射的Python代码示例，基于聚类技术。作者Amirhossein Ahrari在YouTube频道上分享了一系列关于Earth Engine编程技巧的教程，此代码是其中之一。代码主要步骤包括：导入必要的库（如ee、geemap、xarray等），并安装Xee库；初始化GEE环境；选择研究区域（ROI）；获取并筛选Landsat卫星图像数据；定义NDWI（归一化水体指数）函数以去除云、云影等干扰因素；计算NDWI值；将数据转换为xarray数据集；对NDWI均值进行聚类分析，绘制聚类图；统计湖泊像素数量并估算湖泊面积。; 适合人群：对遥感数据分析、地理信息系统(GIS)、湖泊监测等领域感兴趣的科研人员、学生或开发者。; 使用场景及目标：①学习如何利用GEE平台和Python API进行遥感影像处理与分析；②掌握基于NDWI和K-means聚类算法的湖泊识别方法；③了解如何估算湖泊面积及其变化情况。; 阅读建议：本教程代码较为完整，建议读者先观看相关视频教程，熟悉基本概念后再结合代码进行实践操作，同时可参考官方文档加深理解。

基于Python的矿山遥感监测系统开发研究

遥感图像分类识别毕业设计.zip

内容概要：本文介绍了一个基于Python的碳汇估算工具CarbonEstimator，该工具利用遥感图像中的NDVI（归一化植被指数）来估计植被覆盖面积及相应的碳信用额度。通过加载RGB卫星图像（模拟真实Sentinel-2数据），模型首先将图像转换为张量并计算近似NDVI值，其中绿色波段被用作近红外波段的替代。随后，根据设定的阈值分割出植被区域，统计植被像素数量，并结合像素分辨率计算实际面积（单位：公顷）。最终，结合平均NDVI值与经验系数估算出二氧化碳当量的碳信用总量。整个流程包括图像预处理、NDVI计算、植被识别与碳汇量化，适用于缺乏多光谱数据时的快速评估。; 适合人群：具备一定Python编程基础，熟悉NumPy、PIL和torchvision等库的数据科学从业者或环境监测领域研究人员；适合从事遥感分析、碳汇评估或气候变化相关工作的技术人员；使用场景及目标：①用于教育或原型开发中理解NDVI在碳储量估算中的应用；②在无多光谱传感器条件下，利用真彩色图像进行植被和碳汇初步评估；③支持环保项目中对绿化成效的定量分析与报告生成；阅读建议：此资源侧重于算法实现而非理论推导，建议读者结合实际遥感图像运行代码，理解各参数（如threshold、pixel_resolution）的影响，并可进一步扩展以支持真实NIR波段输入以提升精度。

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