Matlab与Python源码实现：数字影像DEM过滤和合并技术

资源摘要信息:"Matlabconcavepointmatchingsourcecode-setsm_postprocessing_python:SETSM产" 本资源库主要提供了Matlab编写的凹点匹配源代码setsm_postprocessing_python，目的是实现过滤和合并由DigitalGlobe影像的立体声对产生的DEM（数字高程模型）的方法。这一过程在地理信息处理中非常重要，用于提高DEM数据的精确度和完整性。SETSM（Surface Extraction from TIN-based Searchspace Minimization）是该过程的关键技术之一，它主要源自俄亥俄州立大学（OSU）的冰川学家和地球科学教授的研究成果。 本代码库适用于Python 2.7和Python 3.6/3.7+环境，但用户在使用过程中若遇到错误，可在相应的GitHub仓库中提出问题。目前的代码维护者是Erik Husby，可以通过husby036(a)+umn(d)***的电子邮件与其取得联系。 该资源的Python脚本依赖于多个科学计算和图像处理库，包括但不限于： - NumPy：一个用于处理大型多维数组和矩阵的库，提供了大量的数学函数库和操作。 - scikit-image：一个基于SciPy的图像处理库，提供了一系列图像处理功能。 - OpenCV：一个开源的计算机视觉库，包含丰富的图像处理、视频分析、以及机器学习功能。 - GDAL：一个用于读取和写入栅格地理空间数据的库，支持多种格式，包括遥感影像格式。 - OSGeo、OGR、OSR：这些库是GDAL的一部分，提供了空间参考和地理空间转换的能力。 - 匀称的：虽然此处未明确说明其用途，但可能是指某种用于数据处理的工具或库。 - tifffile（仅用于调试）：用于读取和写入TIFF格式文件的库，通常用于图像处理。 关于使用conda设置Python环境的建议，说明了在安装依赖项和确保脚本正常工作方面可能会遇到的挑战。conda是一个开源的包、依赖项和环境管理器，它可以创建、保存、加载和切换环境，非常适合科学计算环境的设置。作者提醒用户，即使使用conda也可能遇到依赖项冲突的问题，这取决于具体的系统配置。因此，尽管conda提供了一种便捷的管理和配置Python环境的方法，用户在使用过程中仍需注意环境的兼容性和可能的依赖问题。 由于本资源库主要服务于科研和专业领域，建议那些具备一定计算机编程背景和Python编程经验的用户使用。此外，对于那些希望进一步深入学习和应用遥感技术、地理信息系统（GIS）、以及空间数据分析的学者和技术人员来说，本资源库能够提供有价值的学习材料和实践指导。通过对setsm_postprocessing_python的使用和研究，用户将能够掌握如何从原始的遥感影像中提取出高质量的DEM数据，对于土地利用、环境监测、城市规划等领域具有实际的应用价值。