gdal python 进行遥感影像的主成分分析 使用GDAL Python进行遥感影像的主成分分析 在遥感影像处理中,主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,通过将多个波段的信息融合在一起,可以提取出影像中最主要的信息,对数据进行压缩和可视化处理。在本文中,我们将介绍如何使用GDAL Python库来进行遥感影像的主成分分析。 GDAL简...
Python+gdal实现img/tiff遥感影像的PCA(主成分分析) PCA基本步骤: 对数据进行归一化处理(直接减去均值) 计算归一化后的数据集的协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值和特征向量 保留最重要的k个特征(通常k要小于n),也可以自己制定,也可以选择一个阈值,然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值...
永久**多久 上传5.58 KB 文件格式 py python gdal PCA基本步骤: 对数据进行归一化处理(直接减去均值) 计算归一化后的数据集的协方差矩阵 计算协方差矩阵的特征值和特征向量 保留最重要的k个特征(通常k要小于n),也可以自己制定,也可以选择一个阈值,然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值...
利用Google Earth Engine可实现长时间序列的某地区遥感生态环境监测。 这段时间项目需要用Python写基于Landsat8 OLI计算RSEI的脚本,所以简单做个记录,有需要的可以参考下,其中参考了sociallism博主的博客(文末有链接),但是我还是习惯利用python+GDAL进行代码集成,其中计算的主要步骤如下: (1)Landsat8 OLI影像辐射定标和...
Python+gdal实现img/tiff遥感影像的PCA(主成分分析) PCA基本步骤:对数据进行归一化处理(直接减去均值)计算归一化后的数据集的协方差矩阵计算协方差矩阵的特征值和特征向量保留最重要的k个特征(通常k要小于n),也可以自己制定,也可以选择一个阈值,然后通过前k个特征值之和减去后面n-k个特征值之和大于这个阈值,则...
1,1,1]self.savePath=savePathdefreadData(self):redInDs=gdal.Open(self.redPath)greenInDs=gdal....
首先对NDVI、LST、WET、NDBISI数据的归一化,然后使用PCA进行主成分分析计算出RSEI指数。 import os import numpy as np from osgeo import gdal, gdalnumeric from sklearn.decomposition import PCA def normalize(array): """ 线性归一化 :param array: 数组 ...
OTB支持以numpy数组作为图像数据传入Application,故可将其插入gdal、opencv等第三方库的图像处理链中,下面举例说明插入方式。 如下所示,使用cv2读取图像,使用降维工具:DimensionalityReduction生成前3个主成分,通过Set/GetVectorImageAsNumpyArray()方法输入或输出numpy格式图像,利用plt成图显示结果。
gdal非监督分类python非监督分类步骤envi 监督分类:又称训练分类法,用被确认类别的样本像元去识别其他未知类别像元的过程。它是在分类之前通过目视判读和野外调查,对遥感图像上某些样区中影像地物的类别属性有了先验知识,对每一种类别选取一定数量的训练样本,计算机计算每种训练样区的统计或其他信息,同时用这些种子类别对...
1,1,1]self.savePath=savePathdefreadData(self):redInDs=gdal.Open(self.redPath)greenInDs=gdal....