遥感影像增强arcgis

使用 ArcGIS 进行遥感影像增强有多种方法，以下是一些常见的步骤：

1. 打开 ArcMap 软件，导入遥感影像数据并将其添加到地图中。
2. 在图层管理器中选择需要增强的图层。
3. 点击图层上方的“Symbology”选项卡，在弹出的窗口中选择“Stretch”。
4. 在“Stretch Type”下拉菜单中选择“Standard Deviation”或“Minimum-Maximum”，根据需要进行调整。
5. 调整“Number of Standard Deviations”或“Minimum-Maximum Values”来改变图像的亮度和对比度。
6. 如果需要，可以在“Gamma”选项中调整图像的伽马值。
7. 点击“OK”按钮来应用增强效果。

此外，还有其他一些工具和插件可以用于遥感影像增强，如ENVI、PCI Geomatica等软件。

相关问题

arcgis做遥感影像深度学习样本

ArcGIS是一款功能强大的地理信息系统软件，在遥感影像深度学习样本制作方面也有一定的应用。当我们需要进行遥感影像深度学习的样本制作时，可以利用ArcGIS进行以下步骤：

1. 数据准备：首先，需要获取遥感影像数据集。可以从卫星、航空等数据源中获取高分辨率的图像数据。将数据导入ArcGIS软件进行进一步的处理。

2. 图像预处理：在进行深度学习样本制作之前，需要对图像进行预处理，以便提高深度学习算法的准确性。ArcGIS提供了一系列的图像处理工具，可以进行去噪、边缘增强、图像增强等操作，以提高图像质量。

3. 样本标注：通过在ArcGIS中使用标注工具，我们可以对遥感影像进行目标区域的标注。例如，如果我们想要制作一个遥感影像分类模型，我们可以将图像中不同类别的目标区域进行标注，如建筑物、森林、湖泊等。

4. 数据集划分：将标注好的样本数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常，训练集用于训练深度学习模型，验证集用于选择最佳模型和调整参数，测试集用于评估模型的性能。

5. 样本导出：将标注好的样本数据集导出为合适的格式，以便与深度学习框架进行无缝集成。ArcGIS支持将样本数据导出为常见的格式，如GeoTIFF、Shapefile等。

总之，利用ArcGIS进行遥感影像深度学习样本制作可以提供一种方便而高效的方法。通过该软件的图像处理和标注工具，我们可以快速准确地制作出符合我们需求的样本数据集，为后续的深度学习算法提供有力的支持。

arcgis中遥感影像精度低怎么样变高

### 提高ArcGIS中遥感影像的分辨率和精度

#### 使用影像融合技术提升分辨率
为了提高不同波段间的分辨率一致性，可以通过影像融合的方式实现。例如，在处理Landsat 8的数据时，由于其1-7波段的空间分辨率为30米，而第8波段（即全景波段）则达到了更高的15米分辨率[^4]。因此，可以采用影像融合算法将低分辨率图像与更高分辨率的全色带相结合，从而生成具有改进视觉效果的新图像。

import arcpy
from arcpy import env
env.workspace = "C:/data"
arcpy.CompositeBands_management(["input_band_1", "input_band_2"], "output_composite.tif")

#### 应用深度学习模型进行地物分类优化
对于特定应用领域如植被健康状况监测，可借助于深度学习框架来进行精准的地物识别。这不仅能够增强特征提取能力，而且有助于更精确地区分各类地面覆盖类型。需要注意的是，在设置工作环境时应确保指定正确的输入数据路径为`C:\DeepLearning\Data`以避免后续操作中的错误[^1]。

#### 利用高级重采样策略调整栅格尺寸
当面对含有大量空值区域的大规模栅格数据集时，相较于简单的最近邻插值法，使用聚合或其他更为复杂的重采样手段往往能带来更好的结果质量。这是因为后者能够在一定程度上保留原始信息的同时减少噪声干扰的影响[^2]。

#### 获取高质量源材料作为基础保障
最后但同样重要的一点在于选择合适的初始素材至关重要。比如来自WorldView系列卫星所提供的亚米级甚至更低级别的产品就非常适合用于需要极高细节度的任务场景之中[^3]。