python遥感图像识别

### 使用 Python 进行遥感图像识别

#### 准备环境
对于希望利用 Python 处理并识别遥感图像的研究者来说，Anaconda 是一个非常方便的选择。它不仅简化了软件包管理和依赖关系解决的过程，而且提供了 Jupyter Notebook 环境用于快速测试代码片段[^1]。

#### 基础库介绍
多个开源库支持遥感图像处理工作流的不同方面：

- **GDAL**: 提供读写多种栅格数据格式的能力；
- **scikit-image (skimage)**: 支持广泛的图像处理算法，包括但不限于滤波、分割等；
- **OpenCV**: 主要应用于计算机视觉领域，同样适用于基本的图像预处理任务；
- **libsvm/python-svmutil**: 尽管在集成到某些 IDE 中可能会遇到一些挑战，但是 libsvm 及其 Python 接口仍然是执行监督分类的有效工具之一[^4]；

#### 实现示例：基于 Tiny YOLO v3 的目标检测模型设置
当涉及到更复杂的场景理解任务时，可以考虑采用深度学习方法来提升性能。下面是一个简单的例子，展示了如何配置 tiny-yolov3 模型来进行对象检测:

from imageai.Detection import ObjectDetection

detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsTinyYOLOv3()  # 设置使用的模型类型为tiny yolo v3版本
detector.setModelPath("path_to_your_model_file")  
detector.loadModel()

detections = detector.detectObjectsFromImage(input_image="input.jpg", output_image_path="output.jpg")

for eachObject in detections:
    print(eachObject["name"] , " : ", eachObject["percentage_probability"])

这段脚本首先导入必要的模块，接着初始化 `ObjectDetection` 类实例，并指定所用的具体模型及其路径。最后加载训练好的权重文件并对输入图片实施推理过程，输出预测结果至新保存下来的图像文件中同时打印出检测到的对象名称及置信度得分[^2]。

#### 计算纹理特征案例
另一个常见的需求是从遥感图中提取有用的统计特性作为进一步分析的基础。这里给出一段关于怎样运用 GLCM 方法获取灰度共生矩阵进而量化特定区域表面粗糙程度或其他属性的例子：

import numpy as np
from skimage.feature import greycomatrix, greycoprops
import cv2

img = cv2.imread('your_remote_sensing_image.tif',0)

glcm = greycomatrix(img, distances=[1], angles=[0], levels=256,
                    symmetric=True, normed=True)
contrast = greycoprops(glcm, 'contrast')
print(f'Contrast measure of the texture is {contrast}')

此部分程序先通过 OpenCV 加载一幅单通道（即灰阶模式）的 TIFF 文件形式存储的遥感影像，之后借助 scikit-image 库里的功能构建起对应的灰度级共现矩阵(GLCM)，最终计算得到反映该地区质地特性的对比度指标[^3]。