在本教程中，我将向您展示如何在 Windows 10 环境中安装 GMTSAR。在尝试在 Windows 10 中安装此软件之前，您需要激活 WSL。有许多教程解释了如何执行此操作，或者您可以按照此处的教程进行操作。
ubuntu换国内源https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/
安装gmtsar以下是如何在 Windows 10 中安装 GMTSAR 的分步说明
sudo apt install subversion ghostscript build-essential cmake libnetcdf-dev libfftw3-dev libpcre3-dev libgdal-dev gdal-bin
下载gmt:
git clone https://github.com/GenericMappingTools/gmt
下载GSHHG和DCW文件。
GSHHG 是 GMT 的附加文件，用于绘制海岸线、河流和政治边界，而 DCW 是 GMT 的附加文件，用于绘制国家多边形。
转到 CMAKE 文件夹，在您之前下载的 GMT ...
GMTSAR 是一款出色的工具，可让您在使用 GMT 的同时分析 SAR 卫星图像。不过，我仍在学习如何使用它。今天我只介绍一下安装方法。
安装官方安装教程：https://github.com/gmtsar/gmtsar/wiki
以下是如何在 Ubuntu22.04安装 GMTSAR 的分步说明
安装依赖包安装GMT
#!/bin/bash
sudo apt install -y csh subversion autoconf libtiff5-dev libhdf5-dev wget liblapack-dev gfortran g++ libgmt-dev gmt-dcw gmt-gshhg gmt
下载 ENIVSAT 的轨道文件需要下载 ENVISAT 的轨道数据。
#!/bin/bash
sudo mkdir /usr/local/orbits
wget http://topex.ucsd.edu/gmtsar/tar/ORBITS.tar
sudo mv /usr/local/orbits
cd /usr/local/orbits
sudo tar -xvf ORBI ...
轨道信息对于InSAR（干涉合成孔径雷达）数据处理至关重要，因为它影响从初始图像配准到最终形变图像生成的整个过程。不准确的轨道信息会导致基线误差，这些误差会以残差条纹的形式出现在干涉图中。为了消除由轨道误差引起的系统性误差，使用高精度的卫星轨道数据进行校正是非常必要的。在使用Sentinel-1数据进行InSAR处理时，推荐在数据导入阶段就使用精密轨道文件。
Sentinel-1数据提供了两种类型的轨道数据：
POD Precise Orbit Ephemerides（POD精密定轨星历数据）：
这是最精确的轨道数据类型。
数据发布通常在GNSS（全球导航卫星系统）数据下传后大约21天。
每天会生成一个文件，每个文件覆盖26小时的时间范围（包括当天的24小时以及前一天和后一天各一个小时）。
定位精度优于5厘米。
POD Restituted Orbit（POD回归轨道数据）：
相较之下，这是一种较为精确的轨道数据类型。
文件在接收GNSS数据后的3小时内生成。
覆盖一个完整的卫星轨道周期，从升交点（Ascending Node）前593个OSV（Orbit State Vecto ...
深度学习
未读Failed to import pytorch fbgemm.dll or one of its dependencies is missing
这往往是你的电脑缺少了某些微软的dll文件。所以报错了。
解决办法前往https://www.dllme.com/dll/files/libomp140_x86_64?sort=upload&arch=0x8664
点击。
按照你的电脑是否为64位进行选择
下载到本地。
把上图中的dll文件复制到你的电脑C:\Windows\System32 文件夹下面。
然后再进入命令行python环境，
输入import torch
测试是否可以成功加载torch
Failed to import pytorch fbgemm.dll or one of its dependencies is missing
这往往是你的电脑缺少了某些微软的dll文件。所以报错了。
解决办法前往https://www.dllme.com/dll/files/libomp140_x86_64?sort=upload&arch=0x8664
点击。
按照你的电脑是否为64位进行选择
下载到本地。
把上图中的dll文件复制到你的电脑C:\Windows\System32 文件夹下面。
然后再进入命令行python环境，
输入import torch
测试是否可以成功加载torch
不报错则说明万事大吉！
RLE (Run-Length Encoding) 是一种简单的无损数据压缩算法，常用于压缩图像数据。在图像处理中，特别是位图图像的存储和传输方面，RLE 可以有效地减少存储空间或带宽需求。
RLE 的基本思想是将连续出现的相同数据用一个计数和该值来代替。例如，在黑白图像中，如果有一系列连续的白色像素（假设用数字 1 表示），那么这一系列的像素可以用一个计数和数字 1 来表示。
RLE 编码示例rle = "1 2 4 3 7 1 9 5"
shape = (10, 10) # 图像尺寸为 10x10
这里的 RLE 编码 "1 2 4 3 7 1 9 5" 表示如下信息：
从位置 1 开始有 2 个连续的像素；
从位置 4 开始有 3 个连续的像素；
从位置 7 开始有 1 个连续的像素；
从位置 9 开始有 5 个连续的像素。
模拟实战import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def rle_decode(rle, shape, colors):
"""
解码 RLE 编码到彩色图像。
:p ...
今天读到一篇2017年的综述文章，虽然至今有7年之久，但这篇文章的一些内容值得参考、思考。
一、查看cuda版本
在命令行中输入nvidia-smi
nvidia-smi
得到cuda版本为12.4，主要关注该版本是否大于10.2即可。
二、安装torch、torchvision、torchaudio三个组件
以python3.11为例，当然其他版本也适用。
经验：
安装cuda12.4（又写作cu124）版本对应的三个组件，是比较稳妥的
国内源容易在安装时自动替换为cpu版本，因此从pytorch官网下载较稳妥
建议使用pip安装，conda安装很可能会安装为cpu版本
下面为具体步骤：
（1）打开网址：https://download.pytorch.org/whl/
首先选择torch，ctrl + F 搜索 [cu124-cp311-cp311-win] 这里cu124 是我们下载的 CUDA 12.4 版本，cp311-cp311 是说我们的 Python 版本是 3.11。如果要安装python3.12那将cp3.11改为cp3.12即可。
单击即可下载。
我们继续查找该版本对应的torchvision 和torchaudio版本。
在之前的网址 ...
SAM2（Segment Anything 2）是 Meta 推出的一款新模型，旨在分割图像中的任何内容，而不局限于特定的类别或领域。该模型的独特之处在于其训练数据规模：1100 万张图像和 110 亿个掩码。这种广泛的训练使 SAM2 成为训练新图像分割任务的强大起点。
您可能会问，如果 SAM 可以分割任何东西，为什么我们还需要重新训练它？答案是 SAM 非常擅长处理常见物体，但在罕见或特定领域的任务上表现不佳。但是，即使在 SAM 给出的结果不足的情况下，仍然可以通过在新数据上对其进行微调来显著提高模型的能力。在许多情况下，这将比从头开始训练模型需要更少的训练数据并获得更好的结果。本教程演示了如何在仅 60 行代码（不包括注释和导入）中对新数据上的 SAM2 进行微调。
完整的训练脚本可以在以下位置找到：
https://github.com/sagieppel/fine-tune-train_segment_anything_2_in_60_lines_of_code/blob/main/TRAIN.py?source=post_page-----928dd29a63b3--- ...
https://readmedium.com/zh/create-geo-spatial-visualization-using-manim-2d179b2c21b9
使用 Manim 创建动态地理空间可视化开始之前，我们需要安装两个主要软件包。以下是软件包名称和安装文件：
Manim
Geopandas
现在，让我们收集一些数据来进行可视化，我将以 2017 年美国各州人口数据为例，但你也可以使用任何数据。
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
from manim import *
us_population_2017 = gpd.read_file("https://services.arcgis.com/P3ePLMYs2RVChkJx/arcgis/rest/services/USA_States_Generalized/FeatureServer/0/query?outFields=*&where=1%3D1&f=geojson")
us_population_2017.head() ...
