how-we-flew-a-drone-to-monitor-construction-projects-in-africa-using-deep-learning-b792f5c9c471 注：本文的相关链接请点击文末【阅读原文】进行访问 如何将深度学习应用于无人机图像的目标检测...图像拼接：一旦数据采集完成后，第二步是将单个航拍图像合并成一张有用的地图，通常使用一种专门的摄影测量技术将图像快速拼接在一起。这种特殊的摄影测量技术被称为从运动信息中恢复三维场景结构（Sfm）。...Sfm软件从不同角度将同一场景的图像进行比较、匹配，并测量每幅图象中物体间的角度后，拼接在一起。在这个步骤里，可能需要参考图象的地理信息，以便将位置信息附加到每个图象上。...对于垂直拍摄的无人机图像，感兴趣的对象相对较小且特征较少，主要表现为平面和矩形。如，从无人机上拍摄的建筑物图像只显示屋顶，而建筑物的地面图像将具有门、窗和墙等特征。...为了克服这一问题，我们将预处理方法应用于航空成像，以便使它们为我们的模型训练阶段做好准备。这包括以不同的分辨率、角度和姿势裁剪图像，以使我们的训练不受这些变化的影响。
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将每一个指定的影像波段转化为给定的核函数，通过与 Boxcar 内核卷积来平滑图像。 Args: image: The image to convolve....标准化：将核值标准化为总和为 1 # Add Earth Engine dataset # Load and display an image. image = ee.Image('LANDSAT/LC08...or low-pass kernel. # boxcar = ee.Kernel.square({ # 'radius': 7, 'units': 'pixels', 'normalize': True...# }) boxcar = ee.Kernel.square(7, 'pixels', True) # Smooth the image by convolving with the boxcar...kernel. smooth = image.convolve(boxcar) Map.addLayer(smooth, {'bands': ['B5', 'B4', 'B3'], 'max': 0.5
背景知识 MODIS数据集 MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer，中分辨率成像光谱辐射计）数据集是NASA提供的高分辨率遥感数据集，广泛应用于地球表面监测...创建MODIS图像集合 我们使用ee.ImageCollection获取MODIS数据，并根据时间范围筛选图像。 3....计算NDWI 对MODIS图像集合中的每张图像，我们选择特定的波段并计算NDWI。然后，我们将结果复制到原始图像的属性中。 4....计算NDWI平均值 我们计算2010-2011年NDWI的中位数，并打印其直方图，以了解NDWI值的分布。 6. 湖泊面积计算 我们设置NDWI阈值为0.1，以此识别水体。...进一步探索 GEE提供了丰富的工具和方法来进行地理空间数据分析。在后续的教程中，我们将继续探索GEE的其他应用，包括气候变化监测、土地覆盖分类等。
零填充：有时，将输入矩阵边界用零来填充会很方便，这样我们可以将过滤器应用于输入图像矩阵的边界元素。零填充一个很好的特性是它允许我们控制特征映射的大小。...从可以很清楚地理解 ReLU 操作。它展示了将 ReLU 作用于某个特征映射得到的结果。这里的输出特征映射也被称为“修正”特征映射。...---- 3、池化（Pooling） ---- 空间池化（也称为子采样或下采样）可降低每个特征映射的维度，并保留最重要的信息。空间池化有几种不同的方式：最大值，平均值，求和等。 ...在最大池化的情况下，我们定义一个空间邻域（例如一个 2 × 2 窗口），并取修正特征映射在该窗口内最大的元素。当然我们也可以取该窗口内所有元素的平均值（平均池化 ）或所有元素的总和。...由于池化操作分别应用于每个特征映射（因此，我们从三个输入映射中得到了三个输出映射）。 两种池化方法的结果对比： 池化的作用是逐步减少输入的空间大小。
这样，我们在图像的值域范围内选定若干有代表性的I(X)值，分别进行卷积，然后对于图像中的其他的像素值，进行线性插值得到。 ...(jk,jk,m_box,m_h,m_w,m_radius); 55 boxcar_sliding_window(m_wk,m_wk,m_box,m_h,m_w,m_radius...3、第32到第40行直接的这些代码其实是为了节省内存的，因为如果取样点为5，那么就需要5*2倍原图大小内存的空间来存储取样点的卷积值，但是如果我按取样点的大小顺序计算，那么每计算一个取样点后（第一个除外...因此，我们尝试修改m_nr_scale的值，实际的测试表明，将m_nr_scale的值再该小一半，也能获得很为理想的效果，而速度确可以提高一倍。 ...2、为速度和效果综合考虑，可以采用下采样系数为2，这是双线程插值其实是求四个相邻像素的平均值，因此可以有较大的优化空间。
这个波段的空间细节非常粗糙，所以我想在降低的分辨率下运行（50米而不是原来的10米），以使它更有效率。然而，在50米的分辨率下，往往找不到正确的最小值。...我们添加这个mask到原始 S1 图像。我们想添加一个属性来表示是否低是否观察到反向散射簇，在整个过程中使用 reduceRegion分辨率为 50m。...所以 25 个原始像素将被转换为 1 个像素及其平均值。因此，即使只有一个非零像素，您得到的 50m 像素也不会为 0。...每当您看到某些东西超时时，将其导出将允许它运行更长时间并访问更大的资源池。你可以导出任何内容，包括数字。只需要将它包装在一个特征集合中。...low_backscatter.reduceNeighborhood({reducer:ee.Reducer.mean(), kernel:ee.Kernel.square(25), optimization:'boxcar
掩膜和地图由飞行期间收集的单个图像生成的地理参照三波段正射影像图和基于归一化差异水指数（NDWI）的半自动水体分类算法得出。 利用人工选择的地面控制点（GCPs）对图像瓦片进行了地理坐标参考。...掩膜和地图由飞行期间收集的单个图像生成的地理参照三波段正射影像图和基于归一化差异水指数（NDWI）的半自动水体分类算法得出。 利用人工选择的地面控制点（GCPs）对图像瓦片进行了地理坐标参考。...ABoVE 的研究将基于实地的过程级研究与机载和卫星传感器获得的地理空间数据产品联系起来，为提高分析和建模能力奠定了基础，而分析和建模能力是理解和预测生态系统响应及社会影响所必需的。...在 ArcMap 10.6 中，使用一阶多项式（仿射）变换以及源和地图 GCP 之间的平均值和均方根平均值对图像进行了扭曲处理。...这些操作是使用与 DigitalGlobe 服务相同的地理坐标系统（WGS-84）对原始正射影像进行的。 然后，将正射影像图投影并分割到 ABoVE 网格中，形成本档案中的 330 个文件。
数据可视化是关于数据视觉表现形式的科学技术研究，以下是对数据可视化的详细探讨：一、定义与概念数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。...数据可视化：指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。...热力图广泛应用于地理信息系统、网站流量分析、市场研究等领域，能够揭示数据的空间分布和密集程度。...地理空间图：结合地理信息系统（GIS）技术，将数据与地理位置相关联，展示人口分布、销售网络、资源分布等信息。地理空间图在市场营销、物流管理、资源规划等领域具有广泛应用价值。...例如，地理信息系统（GIS）通过地图和图表展示地理数据的空间关系，帮助用户进行环境分析、城市规划等任务。教育与培训：将抽象的概念形象化，帮助学生更好地理解知识。
背景知识 SRTM数据集 SRTM是一个全球高程数据集，提供了约30米分辨率的地形信息，广泛应用于地形分析和制图。...], [48.646401641929856, 35.98889945187288] ]; // 创建多边形区域 var roi = ee.Geometry.Polygon(cor); // 将地图中心设置为研究区域...roi, crs: terrainProducts.getInfo().crs, folder: 'DEM', maxPixels: 1e13 }); // 加载ALOS DSM数据并计算平均值...加载和分析ALOS数据 加载ALOS DSM数据集，并计算整个集合的平均值，然后打印直方图。...通过这些分析，我们可以更好地理解地形特征及其对地表过程的影响。 进一步探索 GEE提供了多种工具和方法来进行地形和其它地理空间数据分析。在后续的教程中，我们将继续探索GEE在不同领域的应用。
然后学习解码器网络，通过将AdaIN输出反转回图像空间来生成最终风格化的图像。我们的方法比[16]快了近三个数量级，而不会牺牲将输入转换为任意新风格的灵活性。...GANs也已应用于风格转移和跨域图像生成。...Ulyanov等人将IN的成功归因于其对内容图像对比度的不变性。然而，IN发生在特征空间中，因此它应该比像素空间中的简单对比度归一化具有更深远的影响。...由于BN对一批样本的特征统计进行归一化，而不是对单个样本进行归一化，因此可以直观地理解为将一批样本归一化为以单个样式为中心。但是，每个样本可能仍然具有不同的样式。...AdaIN产生的输出将具有与此特征相同的高平均激活，同时保留内容图像的空间结构。类似于[10]，可以使用前馈解码器将笔划特征反转到图像空间。
下面我们将尝试直观地理解每个操作。 图像是像素值的矩阵 实质上，每个图像都可以表示为像素值矩阵。 图4：每个图像都是像素值矩阵。 通道 是用于指代图像的某个组件的常规术语。...可以从下面的图9 清楚地理解ReLU操作。它显示了ReLU操作应用于上面图6中 获得的一个特征图。此处的输出特征图也称为“修正”特征图。 图9：ReLU操作。...在最大池化的情况下，我们定义空间邻域（例如，2×2窗口）并从该窗口内的修正特征图中获取最大元素。 我们也可以取平均值（平均池化）或该窗口中所有元素的总和，而不是取最大元素。.../平均值）。...然后，ReLU将单独应用于所有这六个特征图。 然后，我们分别对六个修正特征图中的每一个执行最大池操作。
据路透社等海外媒体报道，新规规定出口某些地理空间图像软件的美国公司必须申请许可，才能将上述软件发送到海外（加拿大除外）。...根据文件显示，应用于智能化传感器、无人机、卫星和其他自动化设备的目标识别软件（无论民用或军用）都在限制范围之内。...根据美国政府发布的公开文件，新规中的地理空间图像软件是指为训练深度神经网络以自动分析地理空间图像和点云而专门设计的软件。这类软件包括以下特征： ?...即： 1.提供图形用户界面，使用户能够从地理空间图像和点云中识别目标（如车辆、房屋等)，以提取感兴趣对象的正面和负面样本； 2.通过对正面样本进行大小、颜色和旋转归一化操作来减少像素变化； 3.训练深度卷积神经网络以从正...、负面样本中检测出感兴趣的目标； 4.使用训练过的深度卷积神经网络，将正面样本中的旋转模式与地理空间图像中目标的旋转模式进行匹配，从而识别出地理空间图像中的目标。
将实例传递到空间中的有界区域。 删除不同维度之间的相关性。 你可能会问：“为什么我们如此关心这些？”，因为： 减少比例差异减少了特定特征尺寸之间的单位差异。考虑你的顾客的年龄和身高。...这个新的空间在文献中被称为矢量空间模型。 删除维度之间的相关性将清除您的数据与多个维度显示的冗余信息。因此，数据投影到一个新的空间，每个维度解释了其他特征维度中独立重要的东西。...今后，我将尝试在我们的工具包中强调一些基本功能，以进行特征预处理。 标准化 可以应用于特征维度或数据实例。...Min Max Scaling 就我个人而言，我并没有将Min-Max Scaling应用于实例， 单位差异问题仍然有用。 取代分布式考虑，它取决于0,1范围内的值。...在图像识别和特征学习中有着特别重要的意义，从而使图像的视觉线索更为具体。 公式与代码结合会更加的直观。 蒙特利尔集团的一个很好的导师。
也很显然，通过本文的代码，我们可以实现基于任意遥感影像产品，计算任意时间与空间范围的任意波段指数的任意统计值——当然，这些都是建立在这些遥感影像数据在GEE中有（或者是我们手动将本地的数据上传到GEE中...随后，addBands表示将新计算的指数作为额外波段添加到原始图像中，s2_with_indices则表示应用addIndices函数到所有图像，生成带有NDVI和NDWI的图像集合。 ...最后，通过Export.image.toDrive(...)将图像导出到Google Drive。...其中，image表示要导出的图像，description是导出文件的描述名称，scale则是输出图像的空间分辨率，region表示导出的地理区域，最后的maxPixels则表示允许的最大像素数，确保导出过程不会因过多像素而消耗太多资源...随后，运行上述代码，可以看到Tasks列表中，已经有了我们的平均值下载任务了；如下图所示。 随后，执行这2个任务，即可开始将结果文件导出至Google Drive，如下图所示。
概述 基于Meta的"分割一切模型"（SAM），SAMGeo Python工具包为地理空间数据带来了先进的图像分割能力。...本实践研讨会专为渴望在项目中释放GeoAI潜力的地理空间爱好者、研究人员和专业人士设计。 参与者将探索如何利用SAMGeo对卫星和航空影像进行精准高效的图像分割。...数据可视化：以标准地理空间格式展示对象掩膜和分割要素，支持分析与报告。 研讨会结束时，参与者将获得运用SAMGeo解决真实地理空间挑战的实战经验，并掌握提升地理空间数据工作流程的新工具。...目标受众 本研讨会适合地理空间数据科学家、遥感分析师、研究人员，以及对AI应用于地理空间数据感兴趣的所有人士。...基于SAM和SAM 2的成功，SAMGeo Python工具包将这些能力扩展至地理空间数据领域。借助SAMGeo，用户可对卫星和航空影像执行高级图像分割任务，从地理空间数据集中提取关键信息。
在报道中，路透社写到，「根据将于周一生效的新规定，出口某些地理空间图像软件的美国公司必须申请许可，才能将上述软件发送到海外（加拿大除外）。」...根据文件，应用于智能化传感器、无人机、卫星和其他自动化设备的目标识别软件（无论民用或军用）都在限制范围之内。 ? 这一法令是由美国商务部下属的工业和安全局（BIS）发布的。...根据美国政府发布的公开文件，新规中的地理空间图像软件是指为训练深度神经网络以自动分析地理空间图像和点云而「专门设计」的软件。...这类软件包括以下特征： 提供图形用户界面，使用户能够从地理空间图像和点云中识别目标（如车辆、房屋等)，以提取感兴趣对象的正面和负面样本； 通过对正面样本进行大小、颜色和旋转归一化操作来减少像素变化；...训练深度卷积神经网络以从正、负面样本中检测出感兴趣的目标； 使用训练过的深度卷积神经网络，将正面样本中的旋转模式与地理空间图像中目标的旋转模式进行匹配，从而识别出地理空间图像中的目标。
在现代数据处理和分析中，图像处理和地理信息系统（GIS）是两个重要的领域。随着大数据技术的快速发展，如何高效地处理和分析图像数据，尤其是地理空间数据，成为了一个重要的研究方向。...主要功能Tiler是一个用于处理和生成切片图像的Python库，特别适用于地理空间数据的可视化和分析。它能够将大图像分割成多个小块（切片），以便于在Web应用程序中进行展示和交互。...图像切片：将大图像切割成多个小块，便于加载和显示。2. 支持多种格式：支持多种图像格式，如JPEG、PNG、TIFF等。3. 灵活的切片策略：支持不同的切片策略，如按比例切片、按固定大小切片等。4....结论Tiler模块为Python用户提供了一种高效的图像切片解决方案，特别适用于地理空间数据的处理和分析。通过灵活的切片策略和与其他图像处理库的结合，Tiler模块能够满足不同应用场景的需求。...随着数据量的不断增加，Tiler模块的应用前景将更加广阔。在未来的工作中，我们可以继续探索Tiler模块的更多功能，并将其应用于更复杂的图像处理任务中。
这些模型通过学习数据的分布来生成与原始数据相似的新数据，广泛应用于图像生成、数据增强等领域。...2.3.7 应用实例 DBSCAN广泛应用于各种领域，例如： 地理信息系统：地理空间数据的聚类分析，识别城市区域或地貌特征。 图像处理：图像中的目标检测和分割。...2.4.6 应用实例 PCA广泛应用于各种领域，例如： 图像处理：图像压缩与特征提取。 金融分析：股票收益率数据的降维与风险管理。 生物信息学：基因表达数据的降维与聚类分析。...2.5.1 算法原理 t-SNE通过构建高维数据点之间的相似度，然后将这些相似度映射到低维空间中，使得相似的数据点在低维空间中尽可能靠近。...2.5.6 应用实例 t-SNE广泛应用于各种领域，例如： 图像处理：高维图像特征的可视化分析。 自然语言处理：词向量和句向量的可视化。 生物信息学：基因表达数据的可视化。
它被广泛应用于各种用途，如全文搜索、日志分析、业务指标分析、安全事件检测等。 分布式架构 Elasticsearch采用分布式架构，可以轻松地水平扩展以处理海量数据。...它能够对数据进行统计、分组、计算平均值、最大值、最小值等。 数据可视化 Elasticsearch可以与Kibana等工具结合使用，实现数据的可视化和仪表盘展示。...地理空间数据分析 对于地理位置相关的数据，例如地图、位置服务或地理标记数据，Elasticsearch 提供了强大的地理空间搜索和分析功能，可以帮助用户快速找到附近的地点或进行地理位置相关的统计分析。...分片（Shard） 为了支持水平扩展，Elasticsearch 将索引划分为多个分片。每个分片是一个独立的索引单元，可以分布在集群的不同节点上。...Elasticsearch 支持各种聚合操作，如求和、平均值、最大值、最小值等。
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