Python遥感图像处理应用篇(二十四):Python绘制遥感图像各波段热力图(相关系数矩阵)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Python遥感图像处理应用篇(二十四):Python绘制遥感图像各波段热力图(相关系数矩阵)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

给多光谱遥感图像各个波段绘制热力图,首先需要计算波段之间的相关系数矩阵,而计算遥感图像波段相关系数矩阵有不同的方法,常用的我们可以采用遥感图像处理软件计算,比如ENVI软件就可以计算相关系数矩阵,使用工具箱中的Statistics工具即可进行多种统计运算。

我们这里不使用遥感图像软件计算,直接使用Python计算。要实现整个目标,我们首先需要提取遥感图像波段中各个像元的信息。这里我们可以将遥感图像读取并保存为csv文件,实现这一步我们可以参照之前的一篇文章,链接如下:

Python遥感图像处理应用篇(十四):GDAL 读取多光谱数据为二维数组并存入csv文件_空中旋转篮球的博客-CSDN博客

这里不做赘述了,直接跳过这一部,我们使用pandas直接读取csv文件计算相关系数。

Python使用到的库文件:

import seaborn as sns
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

pandas读取文件,并对文件进行截取,选取目标波段:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-407170.html

# 输入数据
data = pd.read_csv(filepath)
data = data.iloc[:,1:10]  #2-10列,根据自己需求截取

到了这里,关于Python遥感图像处理应用篇(二十四):Python绘制遥感图像各波段热力图(相关系数矩阵)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【遥感数字图像处理(朱文泉)】第三章 空间域处理方法

     一、空间域与变换域  二、常见数字图像空间域处理方法   - 空间域处理方法是根据图像像元数据的空间表示f(x, y)进行处理;   - 变换域处理方法是对图像像元数据的空间表示f(x, y)先进行某种变换,然后针对变换数据进行处理,最后再把处理的结果反变换到空间域。 注

    2024年01月21日
    浏览(53)
  • 数字图像处理(实践篇)二十九 OpenCV-Python在图像中检测矩形、正方形和三角形的实践

    目录 1 方案 2 实践 1 方案 ①检测矩形和正方形 ⒈检测图像中的所有轮廓。 ⒉循环检查所有检测到的轮廓。 ⒊为每个轮廓找到近似的轮廓。如果近似轮廓中的顶点数为4,则计算 宽高比 用来区分 矩形 和 正方形 。如果宽高比在0.9到1.1之间,则认为为正方形,否则的话,则为

    2024年01月25日
    浏览(56)
  • 【遥感数字图像处理(朱文泉)】第五章 辐射校正

     辐射畸变:传感器在接收来自地面目标物的电磁波辐射能量时,受遥感传感器本身特性、大气作用以及地物光照条件(地形影响和太阳高度角影响)等影响,致使遥感传感器的探测值与地物实际的光谱辐射值不一致,遥感图像产生的这种辐射误差(即灰度失真)就叫辐射畸

    2024年01月21日
    浏览(47)
  • 浅谈无人机遥感图像拼接与处理方法

    遥感(RS-Remote Sensing)——不接触物体本身,用传感器收集目标物的电磁波信息,经处理、分析后,识别目标物,揭示其几何、物理性质和相互关系及其变化规律的现代科学技术。 换言之,即是“遥远的感知”,按传感器搭载平台划分,包括航天遥感、航空遥感、地面遥感。

    2024年02月16日
    浏览(52)
  • ENVI实现最小距离法、最大似然法、支持向量机遥感图像监督分类与分类后处理操作

      本文介绍基于 ENVI 软件,实现 最小距离法 、 最大似然法 与 支持向量机 三种遥感图像 监督分类 方法的具体操作,同时进行 分类后处理 操作,并对不同分类方法结果加以对比分析。   我们先来看一下本文需要实现的需求。现有一景北京部分地区高分一号遥感影像数

    2024年02月05日
    浏览(55)
  • 【SCI征稿】2区SCI,大数据与遥感技术、图像处理技术、物联网(IoT)技术、传感器网络的结合研究

    期刊简介: 【出版社】Elsevier 【影响因子】IF(2022):3.0-4.0 【期刊分区】JCR2区,中科院4区 【检索情况】SCIE 在检,正刊 【参考周期】期刊部系统内提交,预计3个月左右录用,走完期刊部校对流程即上线 【征稿领域】 大数据与智能技术的结合研究 ,如遥感技术、图像处理

    2024年02月14日
    浏览(38)
  • MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】缺陷检测(附python和matlab实现代码)

    目录 前言 算法原理 什么是缺陷检测 缺陷检测任务 缺陷检测的关键问题

    2023年04月17日
    浏览(48)
  • 基于python的神经网络在图像识别和自然语言处理上的应用

    随着计算机算力的不断增长,基于机器学习(神经网络)的方法成为了自然语言处理以及计算机图像识别的新范式。在自然语言处理方面,RNN、LSTM等方法能够有效提取语言之间的前后顺序和相互关系,在机器翻译、语言生成等任务取得了非常好的效果。在图像识别、图像检测

    2023年04月27日
    浏览(45)
  • 数字图像处理(实践篇)二十二 使用opencv进行人脸、眼睛、嘴的检测

    目录 1 xml文件 2 涉及的函数 3 实践 使用opencv进行人脸、眼睛、嘴的检测。 1 xml文件 方法① 下载  地址:https://github.com/opencv/opencv/tree/master/data/haarcascades 点击haarcascade_frontalface_default.xml文件 对着Raw右键,选择“链接另存为”,选择代码所在的路径即可,就可以下载这个文件啦

    2024年02月03日
    浏览(45)
  • AI:162-如何使用Python进行图像识别与处理深度学习与卷积神经网络的应用

    本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集 从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。 每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~ 在当今数字化时代,图像处

    2024年04月26日
    浏览(80)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包