基于Python探究灰度共生矩阵(GLCM)那点事儿 - 知乎一、什么是灰度共生矩阵？ 灰度共生矩阵（Gray-level co-occurrence matrix；GLCM）和相关的纹理特征计算是图像的一种分析技术。给定一个图像，该图像由各自具有一定强度（特定灰度级）的像素组成，GLCM矩阵在图像…https://zhuanlan.zhihu.com/p/367213524GitHub - 10

生成像元对应坐标填补边角无效值生成GLT文件cols,rows,LOFF,COFF,LAFC,CAFC参数根据分辨率不同有所区别给出的是1KM分辨率的代码，2km的GLT可以用经纬度文件重采样再生成计算lon,lat的代码参考另一个Himawari8预处理C++资源中的函数PRO Himawari8_LOCCOMPILE_OPT idl2e=envi(/headless)...

代码解析全云盘FLDK全波段（16个）的数据并进行定标、重投影和裁剪，重投影用的GLT生成方法参考之前的博客PRO Himawari8COMPILE_OPT idl2start=systime(1)inputfolder='***\HS_H08_20190916_0300_FLDK';获取影像时间basename=file_basename(inputfolder)...

IDL是可以构建GLT对影像进行校正的，在python里面应该是用gdal.warp()实现的，据传可以编写VRT文件写入经纬度文件的路径就可以实现和GLT校正同样的功能，可惜我太菜了不会搞，就弄个笨办法来用了。输入文件为HSD数据提取的影像或者NC文件中得到的影像数据，具体长这样：import gdalinputfile='*\\HS_H08_20190916_0300_FLDK_B3_R20.

说明：1、通过landsatxplore进行query和download，需要在earthexplore网站注册2、查询需要landsat8和sentinel-2的轨道文件，轨道文件与查询范围相交查询影像，landsat8的轨道文件网上较多，sentinel-2的轨道文件在另一篇博客中有提供下载地址（下载为kml，可转为shapefile文件）3、参数：数据集名称（按规定填）、开始时间+结束时间（

中间把def read_hsd(inputfile):resolution = int(inputfile[-12:-10])if resolution == 10:rows = 1100cols = 11000elif resolution == 20:rows = 550cols = 5500else:rows = 2200cols = 22000

python+numpy+cv+gdal实现Wallis匀色

生成像元对应坐标填补边角无效值生成GLT文件cols,rows,LOFF,COFF,LAFC,CAFC参数根据分辨率不同有所区别给出的是1KM分辨率的代码，2km的GLT可以用经纬度文件重采样再生成计算lon,lat的代码参考另一个Himawari8预处理C++资源中的函数PRO Himawari8_LOCCOMPILE_OPT idl2e=envi(/headless)...

本文提出了一个用于变化监测的稠密连接孪生网络，命名为SNUNet-CD（联合孪生网络与Nested-UNet）。SNUNet-CD通过编码器与解码器之间紧密的信息传输减少了深层网络训练中位置信息的丢失，同时还提出了一种集成通道注意力机制（ECAM）进行深层监督。通过ECAM可将不同语义级别的最具代表性的特征进行细化，并用于最终的分类。实验结果表明，本文所用方法极大地改进了许多评估标准，与其他先进的

IDL制作Himawari-8太阳角度数据集（太阳方位角、天顶角）计算卫星方位角和方位角与计算太阳方位角的原理相同，根据《卫星轨道坐标系及坐标转换》（向汝建）https://max.book118.com/html/2015/0312/13226794.shtm一文中的总结，计算方位的步骤为以下几步:计算太阳角度，首先计算儒略日JD，需要从HSD数据中读入observation start ...