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envi画像処理および分類ツールを使用すると、何らかのスペクトル値を持つ画像から屋根を取得し、それをアプリのベクターデータに変換できます。 Intelが開発したOpenCVを使用したPython （多くのオブジェクト検出アルゴリズムを使用）では、画像から顔を検出できます。 OpenCVの例： 私の質問は、オープンソースのPythonツールを使用して、屋根またはその他の調整された衛星画像または調整されていない衛星画像から何かを検出できますか？ 衛星画像の例：

30 python  remote-sensing  satellite  envi 

私は、ENVI / IDLユーザーでいっぱいのオフィスのPythonistです。ギャップを埋めるためのツールをいくつか作成しましたが、大きな障害の1つはENVIクラシック.roiファイルであり、同僚がよく使用します。 テキストベースの形式は解析が容易なので、ENVI 5 ROIをPythonに簡単にインポートできます。ただし、グループ内のデータ交換の大部分を構成するENVIクラシック.roiファイルのバイナリ形式については、あまり意味がありません。これらのファイルを読み書きするコードはありますか、それについてどう考えますか？ ENVI 5をやり取りするたびに起動するのは少し面倒です-可能であれば、ソースで問題を解決したいです。

11 python  envi  file-formats 

ENVI EXを使用してオブジェクトベースの画像分析を実行し、分類された各機能をシェープファイルとしてエクスポートしました。それらのシェープファイルをArcMap 10に転送し、GeoBaseから取得した同じエリアの他のシェープファイルとそれらを交差させようとしました。 交差ツールを実行しようとすると、ENVI EXから抽出されたシェープファイルのトポロジが無効であることを示すエラーメッセージが表示されます。トポロジツールをオンにして、これらのシェープファイルのトポロジを修復しようとしましたが、ボタンがグレー表示されており、クリックできません。トポロジツールは、使用しているどのシェープファイルに対しても機能しません。 解決策はありますか？トポロジを修正して交差を実行するにはどうすればよいですか？

9 arcgis-desktop  geometry  intersection  topology  envi 

大気補正を手動で行う方法を学んでいるため、ENVIで利用可能な自動化された方法を使用していません Landsat 8シーンのメタデータ（バンド1）は次のとおりです。 RADIANCE_MULT_BAND_1 = 1.2344E-02 RADIANCE_ADD_BAND_1 = -61.72016 REFLECTANCE_MULT_BAND_1 = 2.0000E-05 REFLECTANCE_ADD_BAND_1 = -0.100000 SUN_ELEVATION = 48.12237303 したがって、バンド数学を使用してTOA放射輝度を計算する場合、次のように入力します。 （0.012344 * B1）-61.72016 そして、それは一種の正しいように見えるスペクトル統計をもたらします 次のバンドの数式を使用すると、 TOA反射率（太陽高度調整を除く） （B1 * 0.00002）-0.1 TOA反射率（太陽高度調整を含む） （（B1 * 0.00002）-0.1）/0.74457226676389733207607359928648 または、生のDNからTOA反射率（太陽高度調整を含む）まで直接計算します。 （（（（0.012344 * B1）-61.72016）* 0.00002）-0.1）/0.74457226676389733207607359928648 私はこのようなものになってしまいます： 正しくないように見えます。 私はググっていて、私の検索語がごみであるか、手動バンドの計算を使ってこれをしている人はいません。 [編集] 以下のMikkelの解答と修正されたバンド数学計算（中間ステップを省略）を使用すると、次の統計が得られました。 ややリアルに見えます。 各バンドに13.4305を追加する必要があるか、または負の最小値を無視する必要があるかどうか疑問に思いますか？ [編集を終了] [編集＃2] Mikkelは再び注目され、-13.4305の値は画像の「データがない」領域に分離されたことを示唆しています。 ご覧のとおり、シーンの北端のみに孤立しています。 [編集＃2を終了]

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