基于GDAL库的遥感图像处理软件的框架设计与开发
gdal影像分块读取处理和写出的程序
gdal影像分块读取处理和写出的程序1.引言1.1 概述概述部分的内容可以简要介绍本文将要探讨的内容,即gdal影像分块读取处理和写出的程序。
可以提及gdal是一种功能强大的地理数据抽象库,它提供了许多用于处理栅格和矢量数据的函数和工具。
在本文中,我们将重点关注gdal在影像数据处理中的应用。
首先,我们将介绍gdal影像分块读取处理的原因和意义。
在处理大型影像数据时,一次性将整个影像加载到内存中可能会导致内存溢出或性能下降的问题。
因此,我们需要将影像划分为多个块,并逐块进行读取和处理。
接下来,我们将详细介绍gdal如何进行影像的分块读取处理,包括块的定义、读取方式和处理方法等。
其次,我们将讨论gdal影像写出的程序。
将处理后的影像数据写出到硬盘中是一个重要的步骤,方便我们后续的分析和应用。
我们将介绍gdal 如何进行影像数据的写出,包括文件格式的选择、参数设置和输出路径的指定等。
最后,我们将总结本文的主要内容,并展望gdal在影像数据处理领域的未来发展。
gdal作为一个开源的地理数据处理工具,具有广泛的应用前景和不断增长的用户群体。
希望本文对读者了解gdal的影像分块读取处理和写出的程序有所帮助,并能够在实际应用中发挥其优势和功能。
1.2 文章结构文章结构部分(文章1.2)的内容如下:本篇长文主要分为以下几个部分:引言、正文和结论。
通过这个结构,将全面探讨GDAL影像分块读取处理和写出的程序。
引言部分将对本文的主题进行概述和解释。
我们将介绍GDAL (Geospatial Data Abstraction Library)的概念和功能,并介绍影像分块读取处理和写出的背景和意义。
同时,我们还会强调本文的目的和重要性。
正文部分将重点探讨GDAL影像分块读取处理和写出的程序。
在2.1小节中,我们将详细介绍GDAL对影像的分块读取处理方法,包括读取原始影像、设置分块大小和处理单个块的具体步骤。
在2.2小节中,我们将介绍GDAL影像写出程序的开发流程,包括对处理后的影像进行写出、设置输出格式和写出完成后的处理。
利用GDAL实现影像的几何校正
利用GDAL实现影像的几何校正影像几何校正是一种常用的影像处理方法,可以将影像数据投影到地理坐标系上,使其具有地理坐标信息。
在实际应用中,我们常常需要利用GDAL库来实现影像的几何校正。
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一组用于栅格数据处理的开源库,支持多种数据格式和投影方式。
在进行影像几何校正时,GDAL提供了一些重要的处理函数和对象,可以帮助我们实现几何校正的任务。
以下是使用GDAL实现影像几何校正的步骤:1.导入GDAL库:在进行影像几何校正前,我们需要先导入GDAL库,以便使用其提供的函数和对象。
```pythonimport gdal```2. 打开待校正的影像文件:使用GDAL的Open函数来打开待校正的影像文件,并将其读取为一个GDAL Dataset对象。
```pythondataset = gdal.Open('input_image.tif')```3. 获取影像的地理参考信息:通过GDAL Dataset对象的GetProjection和GetGeoTransform函数,可以获取影像的投影信息和地理坐标转换参数。
```pythonprojection = dataset.GetProjectiongeotransform = dataset.GetGeoTransform```4. 创建输出影像:调用GDAL的GetDriverByName函数来获取一个合适的驱动程序,并使用该驱动程序创建一个新的输出影像文件。
```pythondriver = gdal.GetDriverByName('GTiff')new_dataset = driver.Create('output_image.tif', width, height, bands, data_type)```在上述代码中,width和height分别表示输出影像的宽度和高度,bands表示影像的波段数,data_type表示数据类型。
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言:遥感图像处理是一门应用广泛的技术,它通过获取、分析和解释地球表面的图像数据,为地质勘探、环境监测、农业发展等领域提供了重要的支持。
本实验旨在探索遥感图像处理的基本方法和技术,以及其在实际应用中的价值和意义。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步,它主要包括图像的去噪、增强和几何校正等操作。
在本实验中,我们使用了一张卫星图像作为样本,首先对图像进行了去噪处理,采用了中值滤波算法,有效地去除了图像中的椒盐噪声。
接着,我们对图像进行了增强处理,采用了直方图均衡化算法,使得图像的对比度得到了显著提高。
最后,我们进行了几何校正,通过对图像进行旋转和缩放,使得图像的几何形状与实际地理位置相符合。
二、图像分类图像分类是遥感图像处理的关键步骤之一,它通过对图像中的像素进行分类,将其划分为不同的地物类型。
在本实验中,我们使用了监督分类方法,首先选择了一些具有代表性的样本像素,然后通过训练分类器,将这些样本像素与不同的地物类型进行关联。
接着,我们对整个图像进行分类,将图像中的每个像素都划分为相应的地物类型。
最后,我们对分类结果进行了验证,通过与实地调查结果进行对比,验证了分类的准确性和可靠性。
三、图像融合图像融合是遥感图像处理的一项重要技术,它可以将多个不同波段或分辨率的图像融合成一幅高质量的图像。
在本实验中,我们选择了两幅具有不同波段的卫星图像,通过波段归一化和加权平均的方法,将这两幅图像融合在一起。
融合后的图像不仅保留了原始图像的颜色信息,还具有更高的空间分辨率和光谱分辨率,可以提供更全面和准确的地物信息。
四、图像变化检测图像变化检测是遥感图像处理的一项关键任务,它可以通过对多幅图像进行比较,检测出地表发生的变化情况。
在本实验中,我们选择了两幅具有不同时间的卫星图像,通过差异图像法和指数变化检测法,对这两幅图像进行了变化检测。
通过对比差异图像和变化指数图,我们可以清晰地看到地表发生的变化,如城市扩张、植被变化等,为城市规划和环境监测提供了重要的参考依据。
遥感图像处理综合课程设计
遥感图像处理综合课程设计一、课程目标知识目标:1. 让学生理解遥感图像的基本概念、成像原理及在地理信息系统中的应用。
2. 使学生掌握遥感图像预处理、增强、分类及解译的基本方法和技巧。
3. 帮助学生了解遥感图像处理软件的操作流程,并熟悉相关功能。
技能目标:1. 培养学生运用遥感图像处理软件进行图像预处理、增强、分类及解译的能力。
2. 培养学生运用遥感技术解决实际地理问题的能力,如资源调查、环境监测等。
3. 提高学生团队协作、沟通表达及分析解决问题的能力。
情感态度价值观目标:1. 培养学生对遥感科学的兴趣和热情,激发学生探索未知世界的欲望。
2. 培养学生严谨、务实的学习态度,提高学生的自主学习能力和创新能力。
3. 增强学生的环保意识,使学生认识到遥感技术在资源环境保护中的重要作用。
本课程针对高年级学生,结合遥感图像处理相关教材,注重理论与实践相结合。
在教学过程中,充分考虑学生的认知水平、学习兴趣和实际需求,设计具有针对性和实用性的教学活动。
通过本课程的学习,期望学生能够掌握遥感图像处理的基本知识和技能,培养解决实际问题的能力,同时提高学生的情感态度价值观。
为确保教学效果,课程目标将分解为具体的学习成果,以便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 遥感图像基本概念与成像原理:包括遥感图像的定义、类型、成像过程及其在地理信息科学中的应用。
- 教材章节:第一章 遥感图像概述- 内容列举:遥感图像的定义、分类、成像平台、传感器等。
2. 遥感图像预处理:涉及图像校正、配准、裁剪等操作,为后续图像分析奠定基础。
- 教材章节:第二章 遥感图像预处理- 内容列举:辐射校正、几何校正、图像配准、图像裁剪等。
3. 遥感图像增强:介绍图像增强技术,提高图像质量,突出感兴趣信息。
- 教材章节:第三章 遥感图像增强- 内容列举:直方图增强、空间域增强、频率域增强等。
4. 遥感图像分类与解译:讲解图像分类方法,培养学生解译遥感图像的能力。
基于云计算的遥感图像处理平台设计与开发
基于云计算的遥感图像处理平台设计与开发遥感图像处理平台是一种通过利用遥感技术获取的图像数据进行处理和分析的系统。
在过去的几十年中,遥感图像处理已经成为地理信息系统(GIS)和环境科学领域的重要工具。
随着云计算技术的快速发展,基于云计算的遥感图像处理平台已成为一个新的趋势。
云计算技术的出现为传统的遥感图像处理带来了革命性的变化。
传统的遥感图像处理需要昂贵而庞大的硬件设备和复杂的软件环境。
而基于云计算的遥感图像处理平台通过将处理任务分配给云端强大的计算资源,可以在几分钟内完成复杂的图像处理任务。
此外,云计算平台还可以根据用户的需求进行自动扩展和调整,以满足不同规模和复杂度的遥感图像处理需求。
基于云计算的遥感图像处理平台的设计与开发是一个复杂而全面的过程。
首先,需要建立稳定可靠的云计算环境,并确保有效地管理和维护云计算资源。
其次,需要使用先进的遥感图像处理算法和技术,以提供高质量的图像处理和分析结果。
同时,还需要考虑用户友好的图形界面和交互性,以便用户可以简单、直观地使用平台进行各种图像处理任务。
在设计和开发云计算的遥感图像处理平台时,最重要的是确保平台的可扩展性和可靠性。
平台应能够适应不同规模和复杂度的图像处理任务,并能够处理大规模的遥感图像数据。
此外,平台还应具备高可靠性,以确保在处理过程中不会丢失任何数据,并能够在任何时候恢复和继续处理任务。
为了满足任务的要求,云计算的遥感图像处理平台的设计与开发应遵循以下几个关键步骤:第一步是需求分析。
在这个阶段,需要与用户和利益相关者紧密合作,了解他们的需求和期望。
这将有助于确保开发出的平台符合用户的实际需求,能够提供他们所需要的功能和服务。
第二步是系统设计。
在设计平台时,需要考虑平台的整体架构和组件,以确保它能够有效地处理和分析遥感图像数据。
此外,还需要确定使用的算法和技术,以确保平台能够提供高质量的处理结果。
第三步是开发和测试。
在这个阶段,需要编写和调试平台的代码,并使用模拟数据和真实数据进行测试。
使用GDAL工具对卫星数据进行影像配准
使⽤GDAL⼯具对卫星数据进⾏影像配准⼀、简介本⽂将探讨使⽤来对卫星影像进⾏影像配准,依然以Orb-View3数据为例(选择北京市中⼼附近的影像为例)。
其实按照⽂章中的⽅法,对任何影像都可以进⾏配准,不仅仅局限于卫星影像,只要能够提供图像⾏列号和真实的地理坐标就可以进⾏处理。
影像配准最常⽤的就是⽤来将多光谱影像和全⾊影像配准,然后进⾏融合得到⾼分辨率的多光谱影像。
此外还有⼀个作⽤就是给⼀个没有投影的数据赋投影,群⾥⾯⼀直有童鞋问,怎么给⼀个没有投影的数据赋投影信息。
看完这篇⽂章我觉得应该就知道了吧。
⼆、软件和数据准备要进⾏影像配准的卫星图像:我们选择的是北京市附近的⼀景Orb-View3的数据。
参考影像使⽤GoogleMaps中的卫星影像。
所需要的软件:QGIS,GDAL⼯具集。
选择控制点使⽤QGIS软件来进⾏辅助;之后使⽤GDAL的⼯具来对影像进⾏配准。
三、准备正射校正必要的数据下载的Orb-View3的数据的元数据信息如下。
获取时间是2005年11⽉02⽇。
现在基本上对于⾼分影像都需要进⾏正射校正才能达到使⽤的要求,但是对于北京市区,基本上都是平原,正射校正的意义不⼤,影像配准基本上也可以满⾜要求。
(不过这⾥我们是要对配准进⾏⼀个说明,不管是哪⾥的数据,只是说明⼀下配准的步骤。
)表1Orb-View3卫星元数据信息表Data Set AttributeAttribute Value872482005/12/1739°52'50.98"N116°22'54.31"E40°00'57.95"N116°22'14.62"E40°00'04.09"N116°27'42.31"E39°45'38.61"N116°18'03.99"E39°44'43.28"N116°23'36.33"E39.880828116.38175340.016097116.37072840.001136116.46175439.760724116.30110839.745355116.393424ORBVIEW-3Panchromatic24.98164.14GeoEye Inc.3v051217p0001015651a520008201092m_001625916GEOGRAPHICBASIC ENHANCEDWGS84TIFF1.01869311.01012012011/10/11下载的Orb-View3数据的范围如下图所⽰:图1 Orb-View3数据的覆盖范围接下来⽤QGIS打开Google的在线卫星地图,⽤将其缩放⾄北京地区。
遥感图像处理软件的使用方法
遥感图像处理软件的使用方法遥感图像处理软件是一种能够对遥感图像进行处理和分析的工具,它可以帮助用户提取图像中的信息,并用于地理空间分析、资源管理、环境监测等领域。
在本文中,我们将介绍一些常用的遥感图像处理软件,并说明它们的使用方法和功能。
一、ENVIENVI(Environment for Visualizing Images)是一种功能强大的遥感图像处理软件,它支持各种图像格式的导入和导出,并提供了丰富的图像处理和分析工具。
使用ENVI,用户可以进行图像增强、分类、变换等操作,还可以提取地物信息和绘制专题图。
以下是一些ENVI的基本操作方法:1. 导入图像:在ENVI中,用户可以通过点击菜单栏的“文件”选项,选择“打开”来导入图像。
ENVI支持多种格式的图像文件,包括TIFF、JPG、PNG等。
2. 图像增强:ENVI提供了多种图像增强工具,如直方图均衡化、滤波器、变换等。
用户可以根据需要选择合适的工具,并调整参数来增强图像的质量。
3. 地物提取:利用ENVI的分类工具,用户可以对图像进行自动分类或手动绘制样本区域进行分类。
分类可以帮助用户提取图像中的地物信息,如植被覆盖、水体分布等。
4. 绘图和分析:ENVI提供了丰富的绘图工具,用户可以在图像上绘制注释、添加图例、绘制专题图等。
此外,ENVI还支持基本的统计分析和地理空间分析。
二、Erdas ImagineErdas Imagine是一种适用于遥感图像处理和分析的软件,它具有强大的处理能力和广泛的应用领域。
Erdas Imagine的功能包括图像导入和导出、影像增强、地物提取、专题制图等。
以下是一些Erdas Imagine的使用方法:1. 图像导入和导出:Erdas Imagine支持多种图像格式的导入和导出,用户可以通过点击菜单栏的“导入”或“导出”选项选择合适的格式,并指定导入或导出的路径和文件名。
2. 图像增强:Erdas Imagine提供了多种图像增强工具,如直方图均衡化、波段变换、滤波器等。
基于GIS遥感影像图制作及效果分析
基于GIS遥感影像图制作及效果分析摘要:遥感影像地图是以遥感影像为基础内容的一种地图形式,是现代地图发展的新图型。
本文介绍了一种基于GIS制作遥感影像地图的方法,主要利用ArcGis数据库管理、地图配图技巧和制图工具进行结合应用,并通过实例验证与效果分析,证明该方法有效提高了影像地图成图速度。
关键词:GIS;遥感影像;地图;制作;数据集引言遥感与地理信息系统一体化是科学技术发展的趋势,遥感影像地图(RSIM)是一种以遥感影像和一定的地图符号来表现制图对象地理空间分布和环境状况的地图。
它既有矢量地图严格的几何精度,又保留影像客观翔实的特征,直观、全面地表达地表信息,在城市建设、辅助决策、救灾应急等方面的作用日益突出。
本文以专业的地理信息系统软件ArcGIS为平台,探讨遥感影像地图的快速制作方法与效果分析。
1 遥感地图编制技术分析在平面设计领域,可供选用软件有CorelDRAW、Illustrator、Freehand等。
Illustrator、Freehand是基于苹果机开发出来的矢量软件,使用较少。
1.1 CorelDRAW平面制图技术CorelDRAW是加拿大Corel公司推出的集矢量图形绘制、文字编辑和印刷排版于一体的图形软件。
它基于PC机上开发使用,更趋于大众化,是地图制图的传统作业工具。
由于CorelDRAW主要以平面设计为主,在制图应用中,对GIS数据兼容性、制图表达、海量数据可容纳性等方面局限性,影响了遥感地图编制的工作效率和质量。
该软件存在的主要不足是:⑴与地理信息数据存在兼容性问题CorelDRAW虽然能够兼容DXF、EPS、TIFF等多种数据格式,但对地理基础数据存在多方面不兼容:在格式互换过程中容易引起数据内容丢失或线符号数据导入后变成断线,需人工将断线串连成连续的曲线;所有矢量数据转成AutoCAD格式导入CorelDRAW后,数据的名称属性信息全部丢失。
如标注线划名称需在其它GIS软件中将名称转标注后导出,再转入到CorelDRAW或手工点对点加注。
遥感图像处理ppt课件
02
人工智能在遥感图像处理中可以应用 于地物分类、目标检测、变化检测等 方面。通过训练人工智能算法,使其 能够自动识别和分类地物,提高遥感 数据的利用价值和精度。同时,人工 智能算法还可以对遥感数据进行自动 化分析和处理,提高数据处理效率。
03
人工智能在遥感图像处理中需要解决 的关键问题包括数据标注、模型训练 和优化等。同时,还需要考虑人工智 能算法的可解释性和可靠性,以确保 其在实际应用中的效果和安全性。随 着技术的不断发展,人工智能在遥感 图像处理中的应用将进一步提高遥感 数据的利用价值和精度。
详细描述
遥感图像存储与处理是遥感技术应用的核心环节之一。 在这个过程中,原始数据会经过一系列的预处理、增强 和分类等操作,以提高图像质量和提取更多有用的信息 。例如,辐射定标、大气校正、几何校正等预处理操作 可以提高图像的精度和可靠性;图像增强技术如对比度 拉伸、滤波等可以提高图像的可视化效果和特征提取能 力;分类和目标检测等技术则可以对图像进行语义化表 达和信息提取,以满足不同应用的需求。
遥感图像处理涉及的技术包括辐 射校正、几何校正、图像增强、 信息提取等。
遥感图像处理的重要性
遥感图像处理是遥感技术应用的关键 环节,能够提高遥感数据的精度和可 靠性,为各领域提供更准确、更全面 的信息。
通过遥感图像处理,可以提取出更多 有用的信息,为决策提供科学依据, 促进各行业的智能化发展。
遥感图像处理的应用领域
图像预处理技术
01
02
03
04
去噪
消除图像中的噪声,提高图像 的清晰度。
校正
纠正图像的几何畸变和辐射畸 变,使图像更接近真实场景。
配准
将不同来源的图像进行坐标对 齐,以便于后续的图像分析和
GDAL综合整理
GDAL综合整理GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个开源的地理信息系统软件库,提供了对各种格式和类型的栅格和矢量空间数据进行读取、写入和操作的功能。
本文将综合整理GDAL的相关内容,包括库的概述、常用功能和应用示例等。
一、GDAL库的概述GDAL是一个功能强大且广泛应用的地理信息系统库,它支持各种格式的栅格和矢量空间数据。
GDAL库本身是用C++编写的,但也有其他编程语言的绑定库,如Python、Java等,使得开发者可以使用不同的编程语言来调用GDAL库。
GDAL库的主要功能包括数据读取和写入、数据格式转换、数据投影转换以及数据处理等。
二、GDAL常用功能1. 数据读取和写入GDAL可以读取和写入各种格式的栅格和矢量数据,如GeoTIFF、Shapefile、NetCDF等。
通过GDAL的API,开发者可以轻松地将不同格式的数据导入到自己的应用程序中进行处理,也可以将处理结果导出为不同格式的数据。
2. 数据格式转换GDAL提供了丰富的数据格式转换功能,可以将一个格式的数据转换为另一个格式,如将GeoTIFF格式的数据转换为Erdas Imagine格式的数据。
这使得开发者可以在不同的GIS软件和平台之间进行数据交换和共享。
3. 数据投影转换GDAL具备强大的数据投影转换功能,可以根据定义的投影参数对数据进行投影转换。
通过GDAL的API,开发者可以将数据从一个投影系统转换为另一个投影系统,如将地理坐标系的数据转换为投影坐标系的数据。
4. 数据处理GDAL库提供了一系列的数据处理功能,如图像裁剪、重采样、镶嵌等。
通过这些功能,开发者可以对地理数据进行各种处理和分析,满足不同需求的应用场景。
三、GDAL应用示例1. 数据导入与导出使用GDAL库可以方便地将不同格式的地理数据导入到应用程序中进行处理。
例如,我们可以使用GDAL读取一个GeoTIFF格式的高程数据,然后在应用程序中进行地形分析和可视化。
基于GDAL库实现高分二号遥感影像融合质量评价
评价软件 , 将常 用的客观评价指标集成在 一 个模 块 中 , 提 取 出各 项指标 , 完成 融合影像 的客观 评价 。 为基 于特定 指标而选取融合方法提供 了有 力支持 。
关键词 : 图像 融 合 ; 融合方法 ; 高分 二 号 ; 质 量 评 价 中图分类号 : P 2 3 1 文献标识码 : A 文章编号 : 1 6 7 2— 5 8 6 7 ( 2 0 1 7 ) 0 7— 0 0 3 0— 0 4
Qu a l i t y A s s e s s me n t o f GF・ — - 2 Re mo t e S e n s i n g I ma g e F u s i o n
Ba s e d o n G DAL Li br a r y
XU P e n g ,H U J i —p i n g ,T A N Q u—l i n , WA NG B i n ,
i t y o f f u s i o n i s a n i mp o r t a n t p a r t 。I n t h i s p a p e r ,b y u s i n g ERD AS I HS,B r o v e y,P C A, HP F a n d E NVI Gr a m —S c h mi d t f u s i o n me t h o d
合质量 是 影像 融合 的 一个 重要 组 成部 分。本 文 主要 利 用 E R D A S中 I H S 、 B r o v e y 、 P C A、 H P F融 合 法 和 E N V I中 G r a m —S c h m i d t 融 合 法 对 高分 二 号 的 多光 谱 和 全 色影 像 进 行 融合 , 并基 于 G D A L库 , 利用 C # 语 言 开 发 专 门的 质 量
遥感图像处理实验报告
遥感图像处理实验报告遥感图像处理实验报告引言遥感技术作为一种获取地球表面信息的重要手段,已经在农业、环境、城市规划等领域得到广泛应用。
本实验旨在通过遥感图像处理,探索图像处理算法的应用效果,并分析其在实际应用中的潜力。
一、图像预处理图像预处理是遥感图像处理的第一步,其目的是消除图像中的噪声、增强图像的对比度和清晰度。
在本实验中,我们使用了直方图均衡化和中值滤波两种常见的图像预处理方法。
直方图均衡化是一种通过调整图像像素的灰度分布来增强图像对比度的方法。
通过对图像的灰度级进行重新分配,使得图像的灰度分布更加均匀,从而使得图像的细节更加清晰。
实验结果显示,直方图均衡化对于遥感图像的对比度增强效果显著。
中值滤波是一种常见的图像去噪方法,其原理是通过计算像素点周围邻域的中值来替代该像素点的值,从而消除图像中的噪声。
在本实验中,我们使用了3x3的中值滤波器对遥感图像进行滤波处理。
实验结果表明,中值滤波能够有效地去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声,使得图像更加清晰。
二、图像分类图像分类是遥感图像处理的核心任务之一,其目的是将遥感图像中的像素点按照其特征分类到不同的类别中。
在本实验中,我们使用了支持向量机(SVM)算法进行图像分类。
支持向量机是一种常用的机器学习算法,其通过构建一个最优超平面来实现分类。
在图像分类中,我们将遥感图像中的每个像素点看作一个数据样本,其特征由像素的灰度值和纹理信息组成。
通过对训练样本进行学习,支持向量机能够建立一个分类模型,从而对测试样本进行分类。
实验结果显示,支持向量机在遥感图像分类中表现出较高的准确性和鲁棒性。
通过调整支持向量机的参数,我们可以得到不同的分类结果。
此外,支持向量机还能够处理高维数据和非线性分类问题,使其在遥感图像处理中具有广泛的应用前景。
三、图像变换图像变换是遥感图像处理中的重要环节,其目的是将图像从一个空间域转换到另一个空间域,从而提取图像中的特征信息。
在本实验中,我们使用了小波变换和主成分分析两种常见的图像变换方法。
关于GDAL仿射变化参数和图像投影
关于GDAL仿射变化参数和图像投影转⾃:关于GDAL计算图像坐标的⼏个问题使⽤GDAL处理地理图像时,不可避免的会遇到⼀个问题,图像的地理坐标问题,因为有了这个地理坐标,地理图像才和普通图像有了最本质的区别,那么在使⽤GDAL时,如何处理与地理坐标相关的信息呢?下⾯进⾏简单的说明。
1:如何使⽤⾏列号计算图像的地理坐标?或者如何通过地理坐标来定位在图像的某个位置?2:如何获取图像的四⾄范围?或者如果通过指定的地理范围计算图像的所在区域?要解决上⾯三个问题,⾸先需要知道和了解GDAL的数据模型,其中⾥⾯有个⾮常重要的就是投影和六参数。
这两个可以使⽤GDALDataset类中的GeoTransform()函数和GetProjectionRef()函数来进⾏获取。
第⼀个参数获取的是图像的六参数(我⾃⼰起的名字,是⼀个仿射变化的参数),第⼆个是图像的投影(也就是空间参考系统)。
下⾯先说说第⼀个六参数,六参数其实是图像⾏列号坐标和地理坐标转换的⼀组转换系数。
下⾯是⽤GT来表⽰六参数,图像⾏列号与图像的地理坐标之间的数学关系式如下:Xgeo = GT(0) + Xpixel*GT(1) + Yline*GT(2)Ygeo = GT(3) + Xpixel*GT(4) + Yline*GT(5)上式中,Xgeo和Ygeo表⽰的图像的地理坐标,Xpixel表⽰图像的列号,Yline表⽰图像的⾏号,GT(i)就是上⾯所说的六参数,⼀共是六个值。
这六个值⼤致可以分为三组: GT(0)和GT(3)是第⼀组,表⽰图像左上⾓的地理坐标; GT(1)和GT(5)是第⼆组,表⽰图像横向和纵向的分辨率(⼀般这两者的值相等,符号相反,横向分辨率为正数,纵向分辨率为负数); GT(2)和GT(4)是第三组,表⽰图像旋转系数,对于⼀般图像来说,这两个值都为0。
为什么说图像的GT(0)和GT(3)表⽰图像左上⾓的坐标,对于图像⾏列号坐标系统来说,坐标的原点在左上⾓,所以左上⾓的⾏列号是(0,0),将坐标带⼊上式,可以得到:Xgeo = GT(0)Ygeo = GT(3)所以说GT(0)和GT(3)表⽰图像左上⾓的坐标。
基于遥感与GIS技术的建设方案设计与分析
基于遥感与GIS技术的建设方案设计与分析引言:随着科技的发展和社会的进步,遥感与地理信息系统(GIS)技术在城市规划和建设中扮演着越来越重要的角色。
本文将探讨基于遥感与GIS技术的建设方案设计与分析的应用,并介绍其在城市规划、环境保护、农业发展等方面的实际案例,以展示其巨大潜力和广泛应用。
1. 遥感与GIS技术的概述1.1 遥感技术的基本原理与分类遥感技术通过获取地球表面的电磁波辐射信息,实现对地球表面的观测和监测。
根据传感器的类型和工作原理,遥感技术可分为光学遥感、雷达遥感、红外遥感等多种形式。
1.2 GIS技术的基本原理与应用GIS技术是一种将地理信息与数据库管理相结合的技术,它通过空间数据的采集、存储、管理、分析和展示,实现对地理信息的整合和利用。
GIS技术在城市规划、土地利用、环境保护、交通管理等领域具有广泛的应用。
2. 基于遥感与GIS技术的建设方案设计2.1 建设方案设计的基本流程基于遥感与GIS技术的建设方案设计主要包括数据获取、数据处理、模型构建、方案评估等多个步骤。
首先,通过遥感技术获取地理信息数据,然后利用GIS技术对数据进行处理和分析,最后基于模型构建和方案评估,得出最优的建设方案。
2.2 数据获取与处理数据获取是建设方案设计的基础,遥感技术可以通过卫星、航空摄影等手段获取大量的地理信息数据。
而GIS技术可以对这些数据进行处理和管理,包括数据的清理、整合、转换等。
2.3 模型构建与方案评估在建设方案设计中,模型构建是一个重要的环节。
通过GIS技术,可以构建各种模型,如城市规划模型、环境模型、交通模型等,以评估不同方案的可行性和效果。
同时,利用GIS技术的空间分析功能,可以对不同方案进行定量和定性的评估。
3. 基于遥感与GIS技术的建设方案分析3.1 城市规划与土地利用遥感与GIS技术在城市规划与土地利用中具有重要的应用价值。
通过遥感技术获取的高分辨率影像数据,可以帮助规划师了解城市的发展状况和土地利用情况,进而制定合理的城市规划方案。
基于GDAL的遥感影像数据快速读取与显示方法的研究
基于 G D A L的遥感影像数据快速读取与显示方法 的研究
查东平 h , 林 辉h , 孙 华h , 刘年元 , 申 展m
‘
( 1 . 中南林业科技 大学 a . 林 业遥感信 息工程研 究中心;b . 林 学院 ,湖 南 长沙 4 1 0 0 0 4 ;2 . 湘西 自治州林业局 ,
D r o j e c t i o n i n f o r ma t i o n , b a n d i n f o r ma t i o n a n d i ma g e r a n g e i n f c l r ma t i o n we r e o b t a i n e d . T h e mo d e a n d me t h o d t o r e s o l v e mu l t i — s o n r c e
基于GDAL大于2G遥感图像的快速浏览
l 引言
随着传感 器技术 和计算机 科学 技术 的快 速发
Fl( 、 iFl(和 MF 提供的C i 类 , i )Wrei ) e t e C Fl e 当文件大 于2 G时 , 不能正确定位文件读写的指针 , 所以不能直 接支持 大文件 的读写 。因此 , 吕京国 和胡伟忠[ 2 1 等
中国地质大学 ( 武汉)计算机学院 , 武汉 4 0 7 30 4
S h l mp t r c oo Co u e,Chi aUn v r i o c e e , u a 3 7 Chi a of n i e st ofGe s inc s W h n 4 00 4, y n
ce te d i n t no e sail t s at nLb a ( AL t y a cl a g lc o i a/ t f ci f op t a n r wre u o G a Da Abt c o irr GD ) o n mia yr di e okf m i r i y d l e ma b r m—
C m ue E gnei d p l a os o p t nier g n A pi tn 计算机工程与应用 r na ci
基ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ GD L大于 2 A G遥 感图像 的快速浏 览
张宏伟 , 童恒建 , 左博新 , 张 昕
Z ANGHo g iT NG H nj n Z o i, H H n we, O e gi , UOB xn Z ANGXi a n
Z HANG Ho g i T n we ONG n j n Z xn e 1 Quc rws g o siermoesn igi g , He gi , UO Bo i, ta. ik b o i fmas e t e s a n v n ma e
遥感影像处理软件的选择与操作指南
遥感影像处理软件的选择与操作指南引言:遥感影像处理软件的选择对于遥感数据的获取和分析具有重要意义。
本文将介绍几种常用的遥感影像处理软件,并提供一份操作指南,以帮助读者选择适合自己需求并熟练操作的软件。
一、遥感影像处理软件的选择1. ENVI(Environment for Visualizing Images)ENVI是一款功能强大的遥感影像处理软件,它提供了丰富的遥感图像处理和分析工具。
ENVI支持多种数据格式,包括卫星影像、航拍影像等,能够进行图像增强、分类、变换等操作。
ENVI还提供了Python编程接口,方便用户根据自己的需求进行定制化开发。
2. ERDAS IMAGINEERDAS IMAGINE是另一款广泛使用的遥感影像处理软件,具有强大的遥感数据处理能力。
它支持多种常用的遥感数据格式,并提供了丰富的图像处理和分析工具。
ERDAS IMAGINE还具有良好的多样性,可以进行3D可视化、地图制作等操作,适用于各种遥感应用领域。
3. ArcGISArcGIS是一套综合性的地理信息系统软件,其中包含了用于遥感图像处理的功能模块。
ArcGIS支持多种数据格式,包括遥感图像、矢量数据等,它提供了强大的地图制作、数据分析和空间分析功能,适用于对地理环境进行综合分析和决策支持的应用场景。
4. QGIS(Quantum GIS)QGIS是一款免费开源的地理信息系统软件,它也具备一定的遥感图像处理功能。
QGIS支持多种数据格式,并提供了丰富的数据处理和分析工具。
虽然QGIS在遥感影像处理方面功能相对较弱,但对于初学者来说,它是一个很好的入门选择。
二、操作指南1. 数据导入无论使用哪种软件,首先需要将遥感数据导入软件中。
通常可以通过“打开”或“导入”按钮选择要处理的数据文件,然后软件会自动将数据加载到工作界面中。
对于大规模的数据集,一些软件还提供了批量导入功能,可以一次性导入多个数据文件。
2. 图像预处理在进行进一步的数据分析之前,通常需要对遥感图像进行一些预处理。
利用pythonGDAL库读写geotiff格式的遥感影像方法
利⽤pythonGDAL库读写geotiff格式的遥感影像⽅法如下所⽰:from osgeo import gdalimport numpy as npdef read_tiff(inpath):ds=gdal.Open(inpath)row=ds.RasterXSizecol=ds.RasterYSizeband=ds.RasterCountgeoTransform=ds.GetTransform()proj=ds.GetTransform()data=np.zeros([row,col,band])for i in range(band):dt=ds.GetRasterBand(1)data[:,:,i]=dt.ReadAsArray(0,0,col,row)return datadef array2raster(outpath,array,geoTransform,proj):cols=array.shape[1]rows=array.shape[0]driver=gdal.GetDriverByName('Gtiff')outRaster=driver.Create(newRasterfn,cols,rows,1,gdal.GDT_Byte)outRaster.SetGeoTransform(geoTransform)#参数2,6为⽔平垂直分辨率,参数3,5表⽰图⽚是指北的outband=outRaster.GetRasterBand(1)outband.WriteArray(array)outRaster.SetProjection(proj)#将⼏何对象的数据导出为wkt格式outRaster.FlushCache()if _name=="_main_":data,geoTransform,proj=read_tiff('d:/a.tif')array2raster("d:/b.tif",np.zeros[2400,2400],geoTransform,proj)利⽤python GDAL库读写geotiff格式的遥感影像,并⽣成与原影像具有相同地理坐标和投影坐标的geotiff格式图⽚。
GDAL图像处理
版本:V1.0图像处理----GDAL库的调查报告2008年11月12日修改履历目录修改履历 (2)目录 (1)1.概要 (1)1.1目的及意义 (1)1.2术语表 (1)2.环境配置 (2)2.1需要安装(自己编译) (2)2.2不需要自己编译安装 (4)3.详细介绍 (6)3.1驱动程序 (6)3.2数据集 (6)3.2.1文件的打开与关闭 (6)3.2.2图像的基本信息(长宽和波段数) (7)3.2.3图像的投影信息 (7)3.2.4图像的仿射变换信息 (7)3.2.5图像的仿射变换信息 (8)3.2.6图像的波段信息 (8)3.2.7图像的数据读写 (9)4.环境配置 (11)4.1需要安装(自己编译) (11)4.1.1需要安装(自己编译) (11)1.概要1.1 目的及意义GDAL是一个操作各种栅格和矢量(由ogr这个库实现)地理数据格式的开源库。
包括读取、写入、转换、处理各种栅格和矢量数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持)。
即使不是进行地理遥感方面的应用研究,GDAL也是一个非常有用的库,因为它可以支持大量我们常见的图像数据,比如jpg,gif,tif之类的。
完整的格式清单可以到此链接查看/formats_list.html。
GDAL库的简洁、高效深受开发人员的喜爱,很多开源的GIS软件甚至是商业GIS软件都使用了这个库。
本文以GDAL1.53为例,说明在C\C++语言中使用GDAL的图像处理方面的内容。
1.2 术语表表格1-1 术语表2.环境配置2.1 需要安装(自己编译)主要的处理步骤:1)准备一个C++编译器。
2)下载源代码。
3)把gdal153.zip解压至“C:\gdal-1.5.3”,当然放在其它文件夹也可以。
4)修改源代码中的错误。
源文件“C:\gdal-1.5.3\frmts\leveller\levellerdataset.cpp”的第171行的内容如下:{ "?, kPI / 180.0, UNITLABEL_DEGREE },在?号后面加上双引呈",改成如下形式:{ "?", kPI / 180.0, UNITLABEL_DEGREE },你可以使用任何一种文本文件的编辑工具来进行修改。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
基于GDAL库及OpenGL的遥感图像处理类软件的框架设计方法研究王顺志(中国海洋大学信息科学与工程学院,山东青岛266100)摘要:本文介绍了GDAL库及OpenGL图形接口的功能及特点,以及这两者对于开发遥感软件的帮助和优势,在此基础上介绍了一种遥感图像处理软件框架的设计方法,使软件实现正确读取各类格式的遥感文件,进行图像处理操作并在窗口中绘图显示结果,为这类遥感软件的开发提供参考。
关键词:GDAL OpenGL 分块读取应用程序框架类对象关系1引言卫星遥感技术自上世纪八十年代起进入了一个高速发展的阶段,随着美国宇航局(NASA)、欧空局(ESA)以及其他一些国家,如加拿大、日本、中国先后建立起各自的遥感系统,为科研人员提供了越来越多有价值的从太空观测地球的数据和图像,因此,如何快捷、准确地处理遥感数据成为卫星遥感一个新的课题。
计算机软硬件技术的发展和提高为遥感数字图像处理提供了重要的技术手段,由于遥感图像比普通数字图像包含更多的信息,如目标物的大小、形状、特征属性,区分各种目标并进行分类等,这就要求将遥感图像信息的获取发展为计算机支持下的遥感图像智能化识别,最终实现遥感图像理解。
随着遥感技术在社会的许多领域发挥越来越重要的作用,研究人员对功能强大、使用方便的遥感数据处理软件的需求也在日益增长。
如今,国际上最流行的遥感软件有加拿大 PCI公司开发的PCI Geomatica、美国 ERDAS LLC公司开发的ERDAS Imagine以及美国 Research System INC公司开发的ENVI,这些遥感软件虽然功能强大,可以通过简单的菜单操作就可以得到较为理想的结果输出,但却不能记录处理过程,然而很多从事遥感行业的研究员都希望将自己的成果在以论文形式发表的同时也可以以系统和软件的形式得到实际的应用,并为以后新的理论建立一个可扩展的开发平台。
这就要求我们自己动手开发一套满足各自需求且实用的遥感软件。
此类软件的开发有以下难点:遥感数据格式多样,读取方法难统一;遥感图像容量很大,全图读取或显示十分耗时;各种遥感地理、投影信息的读取;经过复杂图像处理算法后显示输出效率低等。
本文介绍一种在Visual C++平台上基于GDAL库,并利用OpenGL图形接口的遥感图像处理类软件的框架设计方法,在此框架的基础上能够扩展出研发人员自己的各种遥感数据处理算法或功能模块,最终形成产品化的软件。
2GDAL库的功能及应用任何图像处理软件的首要工作是能够正确读取数据,遥感图像处理软件也不例外。
遥感数据是指太阳辐射、红外、微波等电磁波经过大气层到达地面,被地物反射后再次经过大气层,被遥感传感器接受,并由传感器将这部分能量特征传送回地面的能量特征数据。
由于卫星搭载的传感器多种多样,接受数据选择的波段(或者说通道)各不相同,因此传回来的遥感数据格式也是种类繁多,这就给遥感软件读取数据模块的开发带来了不小的难度,然而GDAL库却能轻松解决这一难题。
GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。
它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。
它还有一系列命令行工具来进行遥感数据转换和处理。
有很多著名的GIS类产品都使用了GDAL/OGR库,包括ESRI 的ArcGIS 9.2,Google Earth和跨平台的GRASS GIS系统。
GDAL库几乎支持现在所有的遥感数据格式,下表列出了几种常见格式(详细的格式支持见/formats_list.html):GDAL将每个遥感数据文件视为一个数据集(Dataset),一个数据集中包含该遥感数据的全部波段(Band),这好比一个JPEG格式文件包含RGB三种颜色的数据。
读取遥感数据的操作其实就是打开数据集,获取遥感图像相关的坐标系投影信息,数据储存格式,栅格数据大小,波段数等信息,并将某一个或全部波段数据读入内存。
这里用到了GDAL库中相当重要的一个类:GDALDataset类。
首先,利用GDALAllRegister函数注册驱动,使其支持GDAL可读的全部遥感数据格式,再用GDALOpen(const char * pszFilename,GDALAccess eAccess)打开一个遥感数据集,这时就可以利用GDALDataset类中的成员函数获得波段数(GetRasterCount),图像长宽(GetRasterXSize,GetRasterYSize),投影信息(GetProjectionRef),图像仿射变换信息(GetGeoTransForm(double adf [6])),接下来建立一个GDALRasterBand类的实例,通过GetRasterBand(int n)取得数据集的第n个波段信息及数据,这使我们可以将之后的各种数据处理工作准确地定位在某个波段上,对于波段,我们可以获取波段数据类型(GetRasterDataType),数据可能的最大、最小值(GetMax\Minimum),色彩类型(GetColorInterpretation)等。
最后一步是将波段数据读入内存缓冲区,这里用到GDALRasterBand类中一个功能强大的成员函数:RasterIO。
该函数参数如下:GDALRWFlag eRWFlag, 读写标记int nXOff, int nYOff,相对于图像左上角顶点(从零开始)的行列偏移量int nXSize, int nYSize,要读写的块在x方向的象素个数和y方向的象素列数void * pData,指向目标缓冲区的指针,由用户分配int nBufXSize, int nBufYSize,目标块在x方向上和y方向上的大小GDALDataType eBufType, 目标缓冲区的数据类型,原类型会自动转换为目标类型int nPixelSpace,x方向上两个相邻象素之间的字节偏移,默认为0,则列间的实际,字节偏移由目标数据类型eBufType确定int nLineSpace, y方向上相邻两行之间的字节偏移, 默认为0,则行间的实际字节,偏移为eBufType * nBufXSize利用nXOff,nYOff,nXSize,nYSize我们可以决定读取全部波段数据,或是对大容量波段数据进行分块读取,需要注意的一点是,当我们要从高位数格式向低位数格式转化时(如UInt16向Byte转化),RasterIO将截断数据(若转为Byte类,大于255的将变为255),此为,我们可以利用nBufXSize和nBufYSize控制图像缩放,制作图像的金字塔影像结构,提高读写效率。
至此,完成整个遥感数据的读取过程。
此外,处理遥感图像除了要绘制图像,更重要的是画出目标物的地理信息,这也是遥感数据和普通数据的区别——带有空间信息。
空间信息包括两个部分:坐标系统和栅格/地理坐标系之间的转换。
遥感数据集的坐标系统是由OpenGIS WKT字符串定义,坐标转换可根据仿射地理参考或GCPs地理参考(通常一个数据集会包含其中一种或两种都没有,两种都有比较少见)进行转换。
GDAL利用OGRSpatialReference和OGRCoordinateTransformation 类描绘坐标系统(投影和基准面等)以及坐标系统之间的转换。
坐标系统一般分为地理坐标和投影坐标,OGRSpatialReference类可以便捷地定义地理或投影坐标系统,查询地理信息参数,而OGRCoordinateTransformation类服务的实现是建立在PROJ4库之上,首先利用OGRCreateCoordinateTransformation建立转化对象,再使用Transform函数进行不同坐标系之间的转化,以实现目标物的地理定位。
3OpenGL的图像处理及显示优势图形接口是图像处理软件的一个重要组成,它的主要任务是负责系统与绘图程序之间的信息交换,处理所有Windows程序的图形输出。
我们以Visual C++作为开发平台,使用最普遍的应该是GDI图形接口了,它通过创建设备环境(DC),可以直接向指定的设备进行输出。
GDI虽然简单易用,但对于专业图像处理软件来说,它的性能就显得相形见绌了。
OpenGL是近几年发展起来的一个性能卓越的三维图形标准,它是在SGI等多家世界闻名的计算机公司的倡导下,以SGI的GL三维图形库为基础制定的一个通用共享的开放式三维图形标准。
OpenGL可以与Visual C++紧密接口,便于实现机械手的有关计算和图形算法,可保证算法的正确性和可靠性,并有很好的可移植性。
对于开发遥感图像处理软件,我们将用到一下功能:(1)颜色模式设置:OpenGL颜色模式有两种,即RGBA模式和颜色索引(Color Index);(2)位图显示和图象增强图象功能,除了基本的拷贝和像素读写外,还提供融合(Blending)、反走样(Antialiasing)和雾(fog)的特殊图象效果处理。
以上三条可使图像更具真实感,增强图形显示的效果;(3)变换:OpenGL图形库的变换包括基本变换和投影变换。
基本变换有平移、旋转、变比镜像四种变换,投影变换有平行投影(又称正射投影)和透视投影两种变换。
其变换方法有利于减少算法的运行时间,提高图形的显示速度;(4)双缓存动画(Double Buffering):双缓存即前台缓存和后台缓存,简言之,后台缓存计算场景、生成画面,前台缓存显示后台缓存已画好的画面。
这是相对于GDI绘图的一个明显优势,它可以消除图像处理后窗口重绘时产生的闪烁,并且由于是先在内存缓冲区绘图,提高了图像显示速度,优化显示效果。
(5)纹理贴图:OpenGL可以将栅格数组保存为纹理对象,以贴图的方式将图像“贴”在指定的区域表面上,这对做遥感图像几何粗校正提供了很大的方便。
比如在绘制的地图或经纬度坐标系上做地理定位时,可根据图像矩形四个顶点的经纬度坐标先绘制一个矩形框,再将遥感图像“贴”到矩形框上,实现图像的旋转,由此避免了复杂的数据元阵列转化过程。
图1、2 利用OpenGL的纹理处理制作的几何校正如果说GDI是位图级的图形接口,那OpenGL则是向量级,由于遥感数据的格式多种多样,数据元的最大最小值可能差距好几个数量级,在进行灰度显示时,GDI通过将数据转换为BYTE型,设置颜色表为256级灰度,而OpenGL则可以将数据转换为FLOAT型显示,以下是分别采用以上两种方法对同一幅遥感进行灰度显示的对比,可以看出OpenGL能表现出更细致的图像细节。
图1 GDI显示效果图2 OpenGL显示效果此外,OpenGL的视口和剪裁区域是建立在笛卡尔坐标系基础上的,这为开发地理经纬度坐标映射模块提供了便捷。