近期想用yolov5检测一下舰船数据，对HRSC2016数据集格式进行了修改，用了原数据集中的训练集和验证集，讲图片格式改成了jpg，从xml标签中提取了需要的内容改为了txt格式。并制作了两组yolov5格式数据，一组是按原3级标签划分，共31类；另一组按2级标签，共5类。

摄影测量相对定向VC程序，适合科研人员和大学生研究生开发影像处理软件和遥感技术等。

我是武汉大学遥感信息工程大二学生，找到的一篇英文原版论文。论述了深度学习在遥感领域的应用。觉得此文对遥感专业，且对深度学习感兴趣的同学有一定指导意义。

植被遥感上机课程-植被辐射传输模型,PROSAIL

RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像，从谷歌地球收集的图像，这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖，其中每个类别包含 400 张图像，分别基于 4 个不同的尺度进行采样，1:700,1:1300,1:2600,1:5200，四个尺度各100张。该数据集中每张图像的像素大小为 400*400，场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性，这些图像来源于不同季节和天气变化，并以不同的比例进行采样。

《ENVI遥感图像处理方法》系统、全面地介绍了ENVI 4.7软件功能及遥感图像处理流程和方法。全书共分17章，涵盖了ENVI软件概述、ENVI遥感图像处理基础、数据显示操作、遥感图像预处理、图像增强、图像分类、矢量处理、地图制图与三维可视化、正射校正、面向对象图像特征提取、地形分析、遥感动态监测、辐射定标与大气校正、高光谱与光谱分析技术、波段运算与波谱运算、雷达图像处理和ENVI二次开发等方面的内容。全书按照遥感图像处理流程由浅到深逐步引导读者掌握E。NVI软件操作。各个章节相对独立，读者可视个人情况进行选择阅读。, 《ENVI遥感图像处理方法》不仅详细介绍了ENVI遥感图像处理功能，还融人了相关理论和方法，可作为ENVI软件用户的学习指南，对从事遥感应用研究的专业人员和测绘、遥感、地理信息系统、地理学等相关专业的科研、技术人员及高校师生也具有一定的参考价值。

ENVI自定义RPC文件图像正射校正及数据

包括spacenet、Massachusetts、CHN6-CUG、deepglobe等公开数据集

遥感技术精解,对于喜欢遥感的朋友可以看看.....

最近要做个遥感相关的小系统，需要波段组合功能，网上找了可以使用ArcGIS安装时自带的arcpy包，但是Python3.7不能使用现有ArcGIS10.2版本，也不想再装其他版本，所以只能自己想了个办法解决。不过有点笨啊。 思路是： 1.读取需要组合遥感影像波段（此处用OLI）   2.创建数组，把读取的波段按序放进去   3.写入文件，写成tif多波段数据 上代码： from osgeo import gdal import os import numpy as np class GRID: #读图像文件 def read_img(self,filename): datas