引言在遥感影像处理和分析中，色彩增强是一个常见的任务。通过色彩增强，我们可以更清晰地展示影像中的某些特征，如植被、水体等。本篇博客将介绍如何使用GDAL（地理空间数据抽象库）和Python进行影像植被色彩增强处理，并实现批量处理功能。
遥感影像自然真彩色合成可分为以下几种方法：1、直接用多光谱影像的红、绿、蓝通道合成，一般用于高分辨率影像；2、利用其它波段加权处理，重新生成红、绿、蓝波段，一般用于增强某种地物颜色层次，如植被、水体等；3、利用其它波段信息重新生成某一波段，一般用于缺少波段的传感器，如SPOT、Aster等。
目的这个操作的主要目的是为了影像在视觉上更好看。
植被色彩增强方法这里输入数据可以是原始的L1级数据，也可以是经过大气校正、几何RPC校正后的L2级数据。
输出数据为4波段的8bit的数据。
简单地说一下方法流程：
1.依次读取输入数据的第一、第三、第四波段，对这些波段数据进行线性拉伸，把数据拉伸到8bit。再保存为输出数据的第一、第三、第四波段。
2.读取输入数据的第二波段、第四波段，利用第二波段、第四波段计算NDVI。
3.对NDVI进行二维掩膜，NDVI大于0 ...
在本篇推文中，我们将深入探讨如何使用Python的PyQt5库和GDAL库构建一个图形用户界面（GUI）应用程序，该程序旨在对遥感影像进行色彩增强处理。此应用程序不仅能够处理单个图像文件，还能批量处理文件夹中的多个TIFF文件，同时允许用户自定义色彩增强的程度。
项目背景遥感影像的色彩增强是一种常见的图像预处理技术，用于提高图像的视觉效果，使得特定的地物特征更加突出，便于后续的分析和解读。本项目的目标是创建一个用户友好的界面，使得非专业用户也能轻松地对遥感影像进行色彩增强处理。
技术栈
Python: 编程语言。
PyQt5: 构建跨平台的GUI应用程序。
GDAL: 地理空间数据读取与处理库。
应用程序结构主窗口设计应用程序的主窗口包括以下几个组件：
输入文件/文件夹选择：允许用户选择待处理的单个图像文件或整个文件夹。
输出文件夹选择：指定处理后的文件保存位置。
增强值设置：用户可以自定义色彩增强的程度。
进度条：显示处理进度。
开始处理按钮：启动色彩增强过程。
后台处理逻辑后台处理逻辑主要包括以下步骤：
色彩增强算法：利用NDVI（归一化差值植被指数）和NDWI（归一化差值 ...
https://zhuanlan.zhihu.com/p/629483254
安装好QGIS后，使用pycharm作为开发项目的编辑平台。现在在pycharm中进行配置。
新建项目，如下图所示。
坑：
报错1：
用pyuic5将.ui文件转化为.py文件出现报错，如下：
最终解决办法是：.ui文件名不能有空格。路径名称当中的文件夹名称也不能有空格；比如你的.ui文件在 project program文件夹下面就不能实现转化，得把文件夹名称改为projectprogram
报错2：
不知道为什么由ui文件生成的py文件会带有C++的语法
报错3：
第一次运行python qt时显示：This application failed to start because no Qt platform plugin could beinitialized Reinstalling the application may fix this problemAvailable platform plugins are: direct2d, minimal, offscreen, window ...
在遥感技术的广阔领域中，Sentinel-2卫星以其独特的多波段和高分辨率成像能力脱颖而出，成为环境监测、农业评估、城市规划等多个领域的重要数据来源。然而，Sentinel-2影像的一个显著特点——其拥有三种不同的空间分辨率，使得其数据存储和处理方式与传统遥感影像存在显著差异。本文将深入探讨Sentinel-2影像的这一特殊之处，并解析其数据存储策略背后的考量。
Sentinel-2影像的多分辨率特性Sentinel-2卫星搭载了多光谱成像仪（MSI），能够捕获从可见光到短波红外（SWIR）的多个光谱波段。然而，与许多其他遥感卫星不同，Sentinel-2并非将所有波段数据以相同分辨率记录。如表所示，Sentinel-2的波段涵盖了从443.9nm的蓝色波段到2202.4nm的短波红外2波段，且其空间分辨率分为三种：10米、20米和60米。
10米分辨率波段：主要包括蓝色（B2）、绿色（B3）、红色（B4）和近红外（B8）波段，这些波段对于植被监测、水体识别和地表覆盖分类等应用至关重要。
20米分辨率波段：包括红边波段（B5、B6、B7、B9）和短波红外1波段（B11），这些波段在 ...
将shp文件转换为GeoPackage格式（.gpkg）的过程，可以使用QGIS软件来完成。以下是详细的步骤：
创建GeoPackage数据库文件：
打开QGIS软件。
在浏览面板的GeoPackage上右键，点击“创建数据库…”。
在新建窗口的数据库项输入.gpkg文件的保存路径，直接点击确定即可创建一个后缀为.gpkg的GeoPackage数据库文件。
把shp文件添加到图层面板：
打开资源管理器，在左侧选择“矢量”>“矢量数据集”。
浏览并打开shp文件（仅添加后缀为.shp的文件）。
点击“添加”，即可将shp文件添加到图层面板。
导出到GeoPackage数据库：
在想导出的shp图层上右击。
选择“导出”>“另存要素为…”。
在弹出的窗口中，选择格式为GeoPackage。
选择上面创建的后缀为.gpkg的文件。
填写图层名称，点击“OK”即可将shp文件导入到GeoPackage数据库。
python如何通过代码实现shp文件转换为gkpg文件呢？请看下面代码。
#!/usr/bin/env python
# -*- co ...
python
未读最近换了一台新电脑，需要重新安装python及python库。
这时候必须做的一件事情。
建议所有在国内的、使用python的人，都进行这个操作：给 pip 换国内源。
讲解pip 换国内源的必要性前，得了解一个概念：什么是pip源。
什么是pip源pip 是 Python 的包管理器，用于安装、升级和卸载 Python 软件包。在使用 pip 安装软件包时，它会从指定的源（repository 或 index）下载包的文件。这个源通常被称为“pip源”。
默认情况下，pip 使用 Python Package Index (PyPI) 作为源，这是 Python 社区维护的一个公开的软件包仓库，包含了大量可用的 Python 软件包。然而，由于网络问题，如速度慢、连接不稳定或者地域限制，用户可能无法高效地从 PyPI 下载包。
为了解决这些问题，可以使用“镜像源”（mirror sources）。镜像源是复制了 PyPI 数据的服务器，通常由不同的组织或个人维护，目的是提供更快的下载速度和更稳定的连接。
常见的镜像源包括：
豆瓣镜像：https://pypi.douban.com/ ...
python
未读最近换了一台新电脑，需要重新安装python及python库。
这时候必须做的一件事情。
建议所有在国内的、使用python的人，都进行这个操作：给 pip 换国内源。
讲解pip 换国内源的必要性前，得了解一个概念：什么是pip源。
什么是pip源pip 是 Python 的包管理器，用于安装、升级和卸载 Python 软件包。在使用 pip 安装软件包时，它会从指定的源（repository 或 index）下载包的文件。这个源通常被称为“pip源”。
默认情况下，pip 使用 Python Package Index (PyPI) 作为源，这是 Python 社区维护的一个公开的软件包仓库，包含了大量可用的 Python 软件包。然而，由于网络问题，如速度慢、连接不稳定或者地域限制，用户可能无法高效地从 PyPI 下载包。
为了解决这些问题，可以使用“镜像源”（mirror sources）。镜像源是复制了 PyPI 数据的服务器，通常由不同的组织或个人维护，目的是提供更快的下载速度和更稳定的连接。
常见的镜像源包括：
豆瓣镜像：https://pypi.douban.com/ ...
概述GeoJSON 是一种使用 JavaScript 对象表示法（JSON）编码各种地理数据结构的格式。本技术文档概述了如何在 Python 中处理 GeoJSON 对象，特别是重点介绍点（Point）、线（LineString）和多边形（Polygon）在 GeometryCollection 中的使用。
GeoJSON 结构GeoJSON 对象可以表示各种几何形状，例如点、线串和多边形。这些几何形状可以在 GeometryCollection 中组合使用。
示例 GeoJSON 对象gc = {
"type": "GeometryCollection",
"geometries": [
{
"type": "Point",
"coordinates": [-89.33, 30]
},
{
"type": "LineString",
"coordinates": [
[-89.33, 30.3] ...
安装教程地址：
https://geo-sam.readthedocs.io/en/latest/installation.html#install-the-geo-sam-plugin
从开始菜单以管理员身份打开OSGeo4W Shell 应用程序，它是 QGIS 的专用 shell。
pip3 install torch torchvision torchgeo segment-anything rasterio
