quickbird影像拼接

时间: 2023-12-07 11:38:36 浏览: 23
很抱歉,根据您提供的引用内容,我没有找到与quickbird影像拼接相关的信息。请问您是否有其他相关的引用内容或者问题,我可以为您提供帮助。如果您需要了解如何进行遥感影像拼接,可以参考以下步骤: 1. 确定需要拼接的影像范围和数量。 2. 对每个影像进行几何校正和辐射校正,使得它们具有相同的坐标系和亮度值。 3. 确定拼接后的分辨率和输出格式。 4. 使用图像拼接软件,如ENVI、Photoshop等,将影像拼接在一起。 5. 对拼接后的影像进行后处理,如去除拼接痕迹、调整色调等。
相关问题

quickbird影像下载

对于quickbird影像的下载,我推荐使用以下几个网站来获取高分辨率的遥感影像。 首先,可以使用UCGS网站。这个网站提供遥感影像的下载,并且注册一个账号后就可以直接下载。需要注意的是,UCGS网站的数据分辨率相对较低,对于quickbird影像来说,分辨率可能在100多米左右。 另外,马里兰大学网站也是一个可以直接下载遥感影像的网站,无需注册。您可以根据需要去该网站搜索并下载quickbird影像。 此外,您还可以尝试中国科学院遥感所和中国资源卫星中心的网站,它们也提供遥感影像的下载。 需要注意的是,以上提到的网站可能需要有一定的技术要求,以及满足一定的条件才能下载到特定的quickbird影像。您可以根据自己的需求选择适合的网站并进行下载。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [landsat、spot、ikonos等各种卫星信息介绍及几种遥感影像下载方法](https://blog.csdn.net/qq_23926575/article/details/53517695)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [如何下载谷歌高清卫星影像](https://blog.csdn.net/mrib/article/details/72644725)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

Quickbird 影像作为参考影像, 用二次多项式实现高景(SV1)影像的相对配准

好的,我理解了您的问题。要使用Quickbird影像作为参考影像,实现高景(SV1)影像的相对配准,可以采用以下步骤: 1. 首先,将高景(SV1)影像和Quickbird影像导入到配准软件中。 2. 然后,选择二次多项式变换模型,该模型可以更好地拟合影像的非线性畸变。 3. 接下来,选择Quickbird影像作为参考影像,将其设置为固定影像。将高景(SV1)影像设置为浮动影像。 4. 运行配准算法,使浮动影像与固定影像相对配准。在这个过程中,配准软件会自动计算二次多项式变换参数,以最小化两个影像之间的误差。 5. 最后,检查配准结果的准确性。可以使用一些图像质量评估指标,如均方根误差(RMSE)或相关系数(Corr)来评估配准结果的质量。 通过这些步骤,就可以使用Quickbird影像作为参考影像,实现高景(SV1)影像的相对配准。希望这个回答能够帮助到您!

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优化这段代码% 读取第一组数据 imgfilename1 = 'C:\Users\86182\Desktop\tif\QB2013.dat'; data1 = read_data(imgfilename1); % 读取第二组数据 imgfilename2 = 'C:\Users\86182\Desktop\tif\SV2018.dat'; data2 = read_data(imgfilename2); % 显示Quickbird影像 im1 = data1(:, :, 2:4); im1 = uint8(im1); show_image(im1, 'Quickbird影像432波段显示', 1); % 显示高景影像 im2 = data2(:, :, 2:4); im2 = uint8(im2); show_image(im2, '高景影像432波段显示', 2); %NDVI计算结果图 X1=data1; im3=ndvi(X1); show_image(im3, '2013年(QB)NDVI专题图', 3); X2=data2; im4=ndvi(X2); show_image(im4, '2018年(SV)NDVI专题图', 4); function data = read_data(filename) %读取数据 data = multibandread(filename, [1989, 2126, 4], 'int16', 0, 'bsq', 'ieee-le', { 'Band', 'Direct', [1 4 3 2]}); %lines,samples,bands,hdr文件里查看 % 调整波段排列 %B=data(:,:,1); %G=data(:,:,2); %R=data(:,:,3); %C=data(:,:,4); %data=cat(4,B,C,R,G); % 将数据转换为0-255的整型用于显示 data_unit8 = uint8(data); for k = 1:4 data_k = double(data(:, :, k)); min_val = min(data_k, [], 'all'); max_val = max(data_k, [], 'all'); data_unit8(:, :, k) = uint8((data_k - min_val) / (max_val - min_val) * 255); end % 返回处理后的数据 data = data_unit8; end %ndvi计算 function data_ndvi(X) NIR = double(X(:,:,2));%近红外光谮带 red = double(X(:,:,3));%可见光红色光谱带 data_ndvi(:, :, k)=ndvi((NIR - red) ./ (NIR + red));%归一化 X=data_ndvi; end % 影像显示 function show_image(im, title_str, fig_num) figure(fig_num); imshow(im, [min(im(:)), max(im(:))]); title(title_str); end

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