我要评论图像拉伸是最基础的图像增强显示处理方法，主要用来改善图像显示的对比度，地物提取流程中往往首先要对图像进行拉伸处理。图像拉伸主要有三种方式：线性拉伸、直方图均衡化拉伸和直方图归一化拉伸。
gee 中使用 .sldstyle() 的方法来进行图像的拉伸，相关介绍链接在此。
那么 geemap 中如何使用这个功能呢？直接放代码片段：
import ee
import geemap
map = geemap.map(center=[36.7337, -108.2491], zoom=12)
map
# 定义一幅地图
image = ee.image('copernicus/s2_sr_harmonized/20230809t174911_20230809t175605_t12syf')
# 使用 “_enhance_” 作为占位符定义 rastersymbolizer 元素。
template_sld = \
'<rastersymbolizer>' + \
'<contrastenhancement><_enhance_/></contrastenhancement>' + \
'<channelselection>' + \
'<redchannel>' + \
'<sourcechannelname>b4</sourcechannelname>' + \
'</redchannel>' + \
'<greenchannel>' + \
'<sourcechannelname>b3</sourcechannelname>' + \
'</greenchannel>' + \
'<bluechannel>' + \
'<sourcechannelname>b2</sourcechannelname>' + \
'</bluechannel>' + \
'</channelselection>' + \
'</rastersymbolizer>'
# 获取具有不同增强功能的 sld。
equalize_sld = template_sld.replace('_enhance_', 'histogram')
normalize_sld = template_sld.replace('_enhance_', 'normalize')
# 分别显示结果
map.addlayer(image, {'bands': ['b4', 'b3', 'b2'], 'min': 0.0, 'max': 3000}, 'linear')
map.addlayer(image.sldstyle(equalize_sld), {'gamma': [1.2, 1.2, 1.2]}, 'equalized')
map.addlayer(image.sldstyle(normalize_sld), {}, 'normalized')
首先，我们看看（432波段）结果对比：
1、 linear （线性拉伸）
2、 equalized （直方图均衡化拉伸）
3、normalized （直方图归一化拉伸）
再来看看（843波段）结果对比：
1、 linear （线性拉伸）
2、 equalized （直方图均衡化拉伸）
3、normalized （直方图归一化拉伸）
怎么样朋友们，是不是能为目视解译提供更多的细节？
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