原始版本功能概述该脚本通过以下步骤实现矢量范围与卫星影像的有效区域叠加分析：
1.数据输入：读取矢量边界（.shp）与卫星影像（.tif）。
2.栅格矢量化：提取卫星影像的非空值区域（有效覆盖范围），将其转为多边形矢量。
3.坐标系对齐：统一矢量与栅格的坐标参考系统（CRS）。
4.空间叠加分析：计算矢量与影像有效区域的空间交集（Overlay Intersection）。
5.成果输出：将重叠区域保存为新的矢量文件。
代码#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2025/2/26 20:24
# @File : overlay_tif_shp.py
'''
'''
from osgeo import gdal, ogr
import numpy as np
import rasterio
from rasterio.features import shapes
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import shape
import numpy ...
以下是一份结构化的 Flutter 教程整理，适合新手逐步学习，覆盖核心知识点和实战项目：
1. 环境搭建
安装 Flutter SDK
下载并配置 Flutter SDK（Windows/macOS/Linux）
配置环境变量
安装 IDE
推荐使用 Android Studio 或 VS Code（安装 Flutter/Dart 插件）
验证安装
运行 flutter doctor 检查依赖项（可能需要安装 Android/iOS 模拟器）
2. Dart 语言基础
语法速览
变量与数据类型（int, String, bool, dynamic）
函数与箭头语法
类与对象（构造函数、继承、Mixins）
异步编程（async/await, Future, Stream）
学习资源
Dart 官方文档
3. Flutter 核心概念基础组件
Widget 分类
StatelessWidget vs StatefulWidget
常用组件
MaterialApp, Scaffold, AppBar, Text, Image ...
之前写了相同的主题，但是所用的代码python。而今天写一个坐标系转换到wgs1984的c++代码的版本。首先说一下为什么要用c++写，直接用python通杀一切不好嘛？
1 为什么要用 C++ 编写坐标系转换代码？之前我曾用 Python 实现过相同的功能——将矢量数据转换为 WGS84 坐标系。Python 凭借其丰富的库（如 GDAL 的 Python 绑定）和简洁的语法，确实在快速原型开发和小型任务中表现出色。然而，随着数据规模的增加或对性能要求的提升，Python 的局限性逐渐显现，尤其是效率问题。
Python 虽然能“通杀一切”，但它本质上是解释型语言，运行时存在较大的性能开销。特别是对于地理空间数据处理这种计算密集型任务，涉及大量坐标变换和几何操作时，Python 的单线程执行和 GIL（全局解释器锁）会导致效率瓶颈。而 C++ 作为编译型语言，可以直接生成高效的机器码，充分利用多核处理器和内存管理，显著提升性能。对于需要处理大规模矢量数据或实时性要求较高的场景，C++ 是更优的选择。
此外，使用 C++ 调用 GDAL 的原生接口，可以避免 Python 绑定带来的 ...
PNG（Portable Network Graphics）是一种广泛使用的无损压缩位图格式，因其支持多种颜色类型和色深而备受青睐。这种灵活性使得PNG在图像处理、网络传输以及各种应用场景中表现出色。本文将详细介绍PNG规范中的颜色类型和色深，并结合Python编程展示如何处理和创建不同类型的PNG图像。
PNG的颜色类型PNG规范定义了五种颜色类型（Color Type），每种类型决定了像素的颜色表示方式。以下是详细说明：
颜色类型0（灰度）
每个像素由单一灰度值表示，表示亮度。
适用于黑白或灰度图像，例如扫描文档、医学影像等。
颜色类型2（RGB）
每个像素由红（R）、绿（G）、蓝（B）三个颜色通道组成。
适用于全彩色图像，例如照片或彩色图形。
颜色类型3（索引色）
每个像素是一个索引值，指向调色板（Palette）中的颜色。
调色板存储实际的RGB值。
适用于颜色数量有限的图像，例如图标或简单的图形。
颜色类型4（灰度+Alpha）
每个像素包含一个灰度值和一个Alpha通道（透明度）。
适用于需要透明度的灰度图像。
颜色类型6（RGB+Alpha）
每个像 ...
今天分享一个遥感矢量和影像制作voc数据集的全流程及代码。
1假设我现在有一个shp文件和四波段5000x5000大小的tif影像，我的需求是需要对tif进行滑窗切割，最后制作VOC格式的数据集。
首先，滑窗切割tif部分应该不难。使用GDAL库读取图像数据，然后用numpy进行切片。
步长和窗口大小可以自定义，比如常见的512x512或1024x1024窗口，步长可以是固定或者重叠的。
接下来是处理矢量数据。shp文件中的每个多边形或者其他几何形状需要被转换到对应的图像坐标系中。
这里的关键是地理坐标到像素坐标的转换，以及滑窗后的每个小图的坐标范围。需要将shp中的每个几何要素与每个切割后的小图进行空间匹配，找到在该小图中的部分，并转换为像素坐标。
这个过程可以使用fiona或者ogr读取shp文件，然后根据每个切割窗口的地理范围，使用GDAL的地理变换参数来转换坐标。
需要注意的是，滑窗切割后的每个图像块的位置和对应的地理坐标需要准确对应。因此，在切割tif的时候，必须记录每个块的地理坐标范围或者每个块的偏移量，这样在处理shp的时候可以根据这些信息来裁剪相应的矢量区域。
代码结 ...
今天分享一个坐标系转换到wgs1984的脚本，并且分析此脚本生成的结果、和arcgis、QGIS的结果的差别，以此验证该脚本的可靠性。首先那么我说下为什么写这个脚本。
1现有一个遥感矢量文件，它的坐标系是投影坐标，如下图。
需要把它的坐标系转为地理坐标wgs1984。
我知道arcgis或者QGis可以实现这个功能，但是这样的操作，是做不到批量处理的，所以有必要自己写代码实现这个功能，从而加深对矢量文件处理的理解。
2下面的代码，是一个使用GDAL/OGR库的Python脚本，用来将输入的Shapefile文件转换到目标坐标系，默认是WGS84（EPSG:4326）
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2025/2/19 20:05
# @File : 矢量转为wgs1984坐标系.py
'''
'''
# !/usr/bin/env python
from osgeo import ogr, osr
import os
def reproject_shapefile(input_shp, outpu ...
为什么会出现黑边某些遥感L1级别的影像本身自带黑边，所以在经过预处理后，L2级别的遥感影像存在黑边。
L1级别的影像的边缘如下，黑边的像素值是0。
L1级别的透明区域的像素值为Nodata，如下。
我们可以在arcgis上设置L1级别的像素为透明，但是这个设置是不改变影像，只是视觉效果上发生改变，操作如下：右击影像，选择属性，然后在Symbology勾选上Display Background Value按钮
可视化结果如下：
然而，经过6S大气校正、RPC几何校正后的影像边缘如下，黑边的像素值是负值。
怎么去除逻辑简单，将L2级别的影像中的负值设置为0即可。
代码简单，如下：
from osgeo import gdal
import numpy as np
import os
def remove_black_edges_border_only(input_path, output_path, block_size=2000, edge_width=100):
"""
以分块方式读取遥感影像，仅对影像边缘区域（图像边界内 edge_width 像素范围）进 ...
遥感影像的真正的顶点
如上图所示，红色的四个点是遥感影像中的真正的顶点，指的是影像有效区域的边界点，而非无效值（如NoData或背景值）的顶点。
而蓝色的四个点，影像的地理范围（边界）的角点。这些顶点是影像的四个角点（左上、右上、右下、左下），表示影像的地理范围。与影像的有效区域无关，即使影像中有大量无效值（如NoData），GDAL的顶点仍然是影像的四个角点。
GDAL只保存左上角信息，其余三个角通过基于影像的地理坐标（经纬度或投影坐标）计算的。
代码如下：
from osgeo import gdal
# 打开影像
dataset = gdal.Open('image.tif')
width = dataset.RasterXSize
height = dataset.RasterYSize
geotransform = dataset.GetGeoTransform()
# 计算四个角点的坐标
corners = [
(geotransform[0], geotransform[3]),
(geotransform[0] + width * geotransf ...
提问以一张png做演示，不依赖gdal和rasterio第三方库，用python一步一步演示遥感影像几何校正的过程，写成函数，帮我学习几何校正，帮助理解几何校正的本质
以下是它的思考：
嗯，用户想让我用Python一步步演示遥感影像的几何校正过程，而且不依赖GDAL和rasterio这两个库。他们希望写成函数，帮助他们理解几何校正的本质。好的，首先我得理清楚几何校正的基本步骤，然后考虑如何用纯Python实现这些步骤，而不用那些专业的库。
首先，几何校正的主要步骤通常包括确定控制点、构建变换模型、然后对图像进行重采样。用户可能想了解的是多项式变换，比如一阶或二阶多项式，然后用最小二乘法来求解系数。接着是反向映射，用双线性插值等方法填充校正后的图像。不过，使用纯Python处理图像的话，可能需要用到PIL库来读取和保存图像，以及处理像素数据。
那用户的需求是不用GDAL和rasterio，所以需要找到替代的库。PIL或者Pillow应该可以处理基本的图像操作。但处理地理空间数据的话，可能需要自己解析坐标，不过用户可能只是需要一个演示，所以可能控制点是由用户提供的，而不是从地理文件中 ...
根据https://github.com/xzyun2011/finetune_segment_anything_tutorial 微调SAM模型
代码使用Fine-tuning
Step 0, 下载SAM的权重，可以从segment-anything github repo model checkpoint 直接下载
Step 1, 准备好VOC2007 dataset,直接在 官网 下载。直链是http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
代码里面有个迷你版的VOC2007数据集，在 “data_example”里面，下好了权重可以直接用这个目录文件试跑
Step 2, 开始 fine-tuning
❗ 记得把模型、数据路径换成自己的，gpu id也可以指定 ❗
python3 finetune_sam_voc.py --w weights/sam_vit_b_01ec64.pth --type vit_b --data data_example/VOCdevkit
代 ...
