Environmental vigilantia, agricultura, urbana ratio, calamitas procuratio, mutatio climatis studiis omnibus profuerunt analysi imaginum satellitum.
Significationes pervestigationes acquirere possumus in notas, mutationes, et motus nostros planetae, utendo moles notitiarum quae a Telluribus observandis satellitibus memorantur.
Python, lingua programmandi versatilis et fortis, dives oecosystematis bibliothecarum et instrumentorum praebet ad processum imaginum velocium et efficacem satellitem.
Usus satellite imagery analysis aperit rerum possibilitates. Dat nobis utiles informationes e satellitibus imaginibus extrahere, ut categorizationem terrae, vegetationem sanitatis aestimationem, amplificationem urbanam sequi, et tabularum destinata.
Imagines satellites facile procedere, ostentare et resolvere possumus, mobilitate Pythonis et modulorum qualitatibus rasterio, numpy et matplotlib.
Una e primis beneficiis Pythonis utendi ad analysin imaginem satellitem est eius amplitudinis modulorum geospatialium notitia processus.
Rasterio, exempli gratia, simplicem interfaciem habet ad rasteria legendi et modificandi informationes, idoneos faciens ad operandum cum imaginum imaginum satellitibus.
Numpy modulus urbanus operationes ordinatas praebet ad calculos celeriter faciendos et statisticam in imagine data. Matplotlib etiam sinit nos generare visivas pertinentes ad adiuvandum in interpretatione et communicatione analyticorum eventuum.
In sectionibus sequentibus, exempla actualia spectabimus et excerpta codicis et monstra quomodo Python ad satellites imagines resolvendas adhiberi potest.
Transimus quomodo ad aperiendas imagines satellites, data imaginatio visualise, metadata extrahendi, statisticam calculare, ac particularem analysim currere sicut differentiae vegetationis Index Normalised (NDVI).
Haec exempla adiuvabunt ut incipias in ambitu machinationis imaginum analysis cum Pythone.
Primum, nonnullas bibliothecas importare oportet ut cum nostro munere nos adiuvent.
import rasterio
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
1. Visualizing et aperire Satellitum Image
Rasterio bibliothecam in hac sectione dabimus accedere ad imaginem satellitem quae a satellite_image_path accesserit.
Scapus imaginis aperitur utens rasterio.open() methodum et objectum resultans, satellite_image, imaginem apertam repraesentat.
Ad hoc opus, imagine ex hac pagina usus sum: https://unsplash.com/photos/JiuVoQd-ZLk et illud in computatro meo servavi ut "satellite.jpg".
# Open the satellite image using rasterio
satellite_image_path = 'satellite.jpg'
satellite_image = rasterio.open(satellite_image_path)
Post picturam aperientes, eam in acie utentes munere obiecti satellite_image legi() legimus. Pixela valores pro singulis cohortibus imaginibus satellites in imagine ordinata sunt repositae.
# Read the image as an array
image_array = satellite_image.read()
Ad visibiliter aestimandam satellitem picturam, matplotlib.pyplot instrumento utimur ad figuram 10×10-inch generandam.
Imago ordinata monstratur methodo imshow() adhibita. Transpositio (1, 2, 0) operatio imaginis dimensiones ordinandi disponendi ad ordinem praeventuum imshow aptandum est.
Denique axis ('ab') celat pittacia axem, in perspicacitate imaginis satellitem dans.
# Visualize the image
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(image_array.transpose(1, 2, 0))
plt.axis('off')
plt.show()
2. Metadata Extraction
Metadata vitalis notitias de pictura satellite post aperitionem et ostensionem elicimus. Haec notitia adiuvat nos ad intellegendas qualitates imaginis et contextus praebet futurae inquisitionis.
image_width = satellite_image.width
image_height = satellite_image.height
image_crs = satellite_image.crs
image_count = satellite_image.count
print("Image Width:", image_width)
print("Image Height:", image_height)
print("Coordinate Reference System:", image_crs)
print("Number of Bands:", image_count)
Latitudo et altitudo attributa obiecti satellite_image, elicimus imaginem latitudinem et altitudinem. Cs proprietas adhibetur ad recuperandum systema systematis coordinatum imaginis (CRS).
CRS informationes praebet de systematis spatial picturae, permittens nos ad coordinatas imaginum rerum locorum realium mundi adaequare.
Tandem utimur narratione attributi rei satellite_image ad numerum vincula in imagine computandum. Haec notitia critica pro posteriori analysi est quia sinit nos obtinere valores pixel pro singulis cohortibus in pictura ordinata.
3. Band Statistics Calculation
Discutimus statisticam pro unaquaque manu in pictura ordinata in hac parte. Ansa per singulas cohortes iterat, et numpy bibliothecae min, max, medium, et std functiones his statisticis computare solent.
Indicem dictionariorum statisticam pro unaquaque manu reponit.
band_stats = []
for band in range(image_count):
band_data = image_array[band]
band_min = np.min(band_data)
band_max = np.max(band_data)
band_mean = np.mean(band_data)
band_std = np.std(band_data)
band_stats.append({'Band': band+1, 'Min': band_min, 'Max': band_max, 'Mean': band_mean, 'Std': band_std})
print("Band Statistics:")
for stats in band_stats:
print(stats)
Circuli ansa per singulas cohortes, cum band variabili indice cohortem exhibentes. Usura image_array[band], pixel valores extrahemus ex imagine ordinata pro sulum band.
Deinde pro manu currente, np.min(), np.max(), np.mean(), et np.std() functiones adhibentur ad minimum, maximum, medium, ac vexillum declinationis pixel determinare. valores.
In calculis data singulis cohortibus servatae sunt in dictionario cum clavibus sicut 'Band,' 'Min,' 'Max,' 'Mean,' et 'Std. Singula dictionarii adiecta sunt in indice cohortium statorum. Singulae denique cohortis notae ad consolatorium typis datae sunt.
4. NDVI (Normalized differentiae vegetationis Index) Calculus
NDVI popularis mensura est ad sanationem plantarum metiendam. In hac sectione inspicimus an pictura comprehendat saltem quattuor vincula, quae ad NDVI supputationem requiruntur.
red_band = None
nir_band = None
if image_count >= 4:
red_band = image_array[2] # assuming red band is at index 2
nir_band = image_array[3] # assuming near-infrared band is at index 3
if red_band is not None and nir_band is not None:
ndvi = (nir_band - red_band) / (nir_band + red_band)
# Visualize the NDVI
plt.figure(figsize=(10, 10))
plt.imshow(ndvi, cmap='RdYlGn')
plt.colorbar(label='NDVI')
plt.title('Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)')
plt.axis('off')
plt.show()
else:
print("Error: The satellite image does not have the required bands for NDVI calculation.")
Incipere, collocamus variabiles red_bandas et nir_bandas ad Nullas. Imaginis_count variabilis tunc adhibetur ut si imago saltem quattuor vincula contineat.
Si ita colligimus, fascia rubra est index 2 et fascia proxima infrared (NIR) index est 3. Vincula adaptata e pictura ordinata attribuuntur variabilibus red_band et nir_band.
Si vincula rubra et NIR pervia sunt, NDVI computatur formula (NIR – Red) / (NIR + Red). Numeri NDVI qui effectus indicem vegetationis indicant pro singulis pixel in pictura.
Videmus ergo NDVI novam figuram creando et NDVI ordinata utendo imshow (). Colorbar() methodus colorbarbarum ad insidias addit, quod NDVI referat visualem valorem.
Ut totum in NDVI ostentationem versaris, praeterea captionem pro argumento denotamus et axi labella ab axe ('off') removemus. Denique, insidiae cum plt.show().
Error nuntius ad consolatorium scribitur, si pictura nexibus requisitis pro NDVI computatione caret (id est minus quam quattuor vinculis).
5. Introduces Satellitum Imaginem in Close
Praestat usui esse munus claudere () munus ut satellitem picturam claudere post analysin et speculationem peractam. Haec aliqua subsidia systematis liberat cum tabella picturae coniuncta.
satellite_image.close()
Hic est solutio:
Id est!
final Notes
Munus Pythonis in adiuvandis studiis harum rerum ingentium datarum magis magisque momenti est ut dispositio et resolutio imaginum satellitum crescat.
Facultas Python utendi ad accessum, processum, analysin et imagines satellites ostendens viam praebet ad applicationes creatrix et pervestigationes quae bonam mutationem et maiorem cognitionem mundi nostri pellere possunt.
Memento explorare magnas selectiones facultatum, tutorialium, ac bibliothecarum praesto ad augendas tuas scientias et facultates, sicut tu pergis in usu tuo in analysi imaginum satellite Pythone utens.
Perge ut quaero, explora, et facultates Pythonis ut detegant mysteria intra imagines satellites sepultas.
Leave a Reply