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CNN-Sentinel:利用Keras解析Python中Sentinel-2卫星数据（Minds Mastering系列...）

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简介：
CNN-Sentinel是Minds Mastering系列的一部分，介绍如何使用Keras库在Python环境中解析和分析来自Sentinel-2卫星的多光谱图像数据。 使用TensorFlow.Keras在Python中分析Sentinel-2卫星数据，并基于开放数据集的卫星数据和CNN进行最新的土地利用分类。以下是脚本概述： 01_split_data_to_train_and_validation.py：将完整的数据集分为训练集和验证集。 02_train_rgb_finetuning.py：使用ImageNet上的预训练权重，在RGB数据上对VGG16或DenseNet201模型进行微调。 03_train_rgb_from_scratch.py：从头开始，使用RGB数据训练VGG16或DenseNet201模型。 04_train_ms_finetuning.py：使用ImageNet上的预训练权重，在多光谱数据上对VGG16或DenseNet201进行微调。

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  • CNN-Sentinel:利用Keras解析Python中Sentinel-2卫星数据（Minds Mastering系列...）
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    CNN-Sentinel是Minds Mastering系列的一部分，介绍如何使用Keras库在Python环境中解析和分析来自Sentinel-2卫星的多光谱图像数据。 使用TensorFlow.Keras在Python中分析Sentinel-2卫星数据，并基于开放数据集的卫星数据和CNN进行最新的土地利用分类。以下是脚本概述： 01_split_data_to_train_and_validation.py：将完整的数据集分为训练集和验证集。 02_train_rgb_finetuning.py：使用ImageNet上的预训练权重，在RGB数据上对VGG16或DenseNet201模型进行微调。 03_train_rgb_from_scratch.py：从头开始，使用RGB数据训练VGG16或DenseNet201模型。 04_train_ms_finetuning.py：使用ImageNet上的预训练权重，在多光谱数据上对VGG16或DenseNet201进行微调。
     
  • Sentinel-2卫星资料手册
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    《Sentinel-2卫星资料手册》详尽介绍了欧洲空间局Sentinel-2地球观测任务的各项参数、数据获取及处理方法，为用户掌握卫星图像应用提供全面指导。 哨兵-2（Sentinel-2）卫星是欧洲航天局开发的地球观测系列卫星之一，主要用于提供高分辨率、多光谱图像数据，以支持环境监测、土地利用管理等应用领域。该卫星配备了多种传感器，能够获取从可见光到近红外波段的数据，并且具有较高的空间分辨率和时间频率。 Sentinel-2的主要特点包括： 1. **成像能力**：搭载了MSI（多光谱仪器），提供多达13个不同的波段的图像数据。 2. **覆盖范围**：能够以每天或每五天一次的速度覆盖全球陆地表面，具体视轨道位置和天气状况而定。 3. **分辨率**：在红边及近红外区域达到10米的空间分辨率，在蓝色、绿色、红色以及海岸波段为20-60米不等的分辨率。 Sentinel-2卫星的应用范围广泛： - 土地利用与覆盖变化监测 - 农业作物生长状况评估 - 森林资源管理及保护 - 环境灾害（如火灾、洪水）响应和恢复情况跟踪 通过这些功能，Sentinel-2为科学家们提供了宝贵的数据支持，帮助他们更好地理解地球环境的变化趋势，并促进可持续发展政策的制定。
     
  • Sentinel-4卫星参数详解
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    《Sentinel-4卫星参数详解》一文深入剖析了该卫星的各项技术规格与性能指标，是研究欧洲地球观测计划的重要参考。 这段文字介绍了一篇包含Sentinel4卫星参数详细说明的文章或文档，适合初学者及科研人员作为参考资料使用。
     
  • Sentinel-2卫星获取的水体影像集合
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    本数据集包含由Sentinel-2卫星在全球范围内采集的高分辨率水体遥感图像，旨在支持水资源监测与研究。 Sentinel-2卫星拍摄的水体图像集。每张图片都带有一个黑白掩模，其中白色代表水体，黑色则表示非水区域。这些掩模是通过计算NWDI（归一化水差指数）生成的，该指数通常用于检测和测量卫星图像中的植被，但在本例中使用了更大的阈值来专门识别水体。
     
  • 关于Sentinel-5P卫星1级数据的简介
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    本段落提供关于Sentinel-5P卫星一级数据的概览，包括其特点、用途及重要性，旨在帮助用户理解这一宝贵的数据资源。 S5p任务是一颗低地球轨道上的单载荷卫星，每天提供有关空气质量、气候强迫和平流层臭氧层的重要微量气体和气溶胶浓度的全球数据。该任务的有效载荷是由荷兰和欧洲航天局联合开发的对流层监测仪器（TROPOMI）。这台设备包含一个光谱仪，其波段覆盖紫外、可见光、近红外和短波红外区域。通过这些不同的波长范围，TROPOMI能够观测关键的大气成分，包括臭氧(O3)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO2)、甲烷(CH4)、甲醛(CH2O)，以及气溶胶和云。
     
  • Sentinel2-Cloud-Detector：用于Python中处理Sentinel-2图像的Sentinel Hub插件...
    优质
    简介：Sentinel2-Cloud-Detector是一款专为Python设计的Sentinel Hub插件，旨在高效地检测和剔除Sentinel-2卫星影像中的云层，确保数据的纯净与准确。 Sentinel Hub的Sentinel-2影像云探测器注意：s2cloudless掩码现在可以作为预计算层在Sentinel Hub中使用。 s2cloudless Python软件包为Sentinel-2影像提供了自动化的云检测功能，其分类基于由Sentinel Hub研究团队开发的一种单场景像素为基础的云探测算法。该软件包可在PyPI上获取，并可通过以下命令进行安装： ``` pip install s2cloudless ``` 若需手动安装，请先克隆存储库并执行如下指令： ``` pip install . ``` 在使用s2cloudless时，需要确保系统中已安装Python版本大于等于3.6。此外，该软件包依赖于lightgbm和shapely等第三方库；如遇到相关问题或需进一步信息，请参考相应文档进行解决与查询。
     
  • 批量下载Sentinel系列数据.pdf
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    本文档提供了关于如何批量下载Sentinel卫星系列数据的方法和技巧，适用于需要大量遥感图像的研究者或专业人士。 在本篇文档中，我们将深入探讨如何利用欧空局（European Space Agency，简称ESA）提供的服务批量下载Sentinel系列卫星数据，包括Sentinel-1、Sentinel-2以及Sentinel-3的数据。整个过程不涉及复杂的编程操作，主要通过用户注册、登录和使用特定工具来完成。 ### Sentinel卫星数据概述 我们简要介绍一下Sentinel卫星系列。Sentinel卫星系列是欧盟为了执行全球环境监测项目“哥白尼计划”而发射的一系列卫星。它们在地球观测领域发挥着重要作用，包括但不限于测绘、海洋、大气、土地监测等方面。 - **Sentinel-1**是一对卫星，提供了全天候、全天时的雷达图像，用于冰川、海冰、海洋、土地覆盖和变化监测等应用。 - **Sentinel-2**是多光谱卫星，能够提供详细的陆地表面图像，用于农业、林业、城市规划等领域。 - **Sentinel-3**携带多种传感器，可以提供海面、陆地、大气、冰川等方面的数据，用于环境和气候监测。 ### 批量下载Sentinel数据的步骤 #### 1. 注册账号 为了下载Sentinel卫星数据，需要在欧空局官网进行注册，并获取一个账号。只有注册后才能使用数据下载服务。 #### 2. 添加所需数据至购物车 用户需通过欧空局官网的数据搜索引擎找到所需的Sentinel数据，并将它们添加到购物车中。请注意每次下载的数量不应超过50幅图像，以避免系统限制。 #### 3. 使用aria2下载工具 Aria2是一个轻量级的多协议和多源命令行下载实用工具，支持HTTP、HTTPS、FTP、SFTP、BitTorrent等协议。为了批量下载Sentinel数据，需要先安装并解压aria2，并将从欧空局官网获取的.meta4格式文件放置到该目录下。 #### 4. 运行命令行 通过打开命令行窗口（如Windows系统中的cmd），切换至aria2工具所在路径。接着输入一系列参数以启动下载，包括用户名和密码作为登录凭证，以及设置SSL证书验证与最大同时下载数的选项。 #### 5. 开始下载 在正确配置了所有必要的命令行参数后，按下Enter键开始下载任务。数据将保存于aria2目录下。遇到任何错误时，请根据具体的提示信息来解决相关问题。 ### 注意事项 实际操作过程中需要注意： - 每次请求的图像数量应不超过50幅。 - 用户名和密码为敏感信息，需妥善保管避免泄露。 - 确保所有命令行参数设置准确无误，尤其是路径切换部分，以免出现错误导致下载失败。 ### 总结 通过上述步骤可以简单实现Sentinel系列数据的批量下载。整个过程不需要编程技能，只需基本网络操作和简单的命令行使用技巧即可完成。如果在实际操作中遇到问题，请参考欧空局官网的帮助文档或相关技术论坛寻求帮助。
     
  • Sentinel-2-GEE监测系统
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    Sentinel-2-GEE监测系统是一款基于Google Earth Engine平台开发的应用程序，它利用Sentinel-2卫星数据提供高效的地球观测与分析服务。该系统旨在简化遥感数据分析流程，支持用户轻松获取、处理和可视化全球范围内的高分辨率多光谱图像，适用于农业监控、环境评估及自然资源管理等多个领域。 Sentinel-2-GEE是一个与Google Earth Engine结合使用的卫星数据处理工具或方法，主要用于分析和利用来自欧洲航天局Sentinel-2卫星的高分辨率多光谱图像。通过这种方式，用户可以获得更高效、便捷的数据访问及处理能力，特别适用于农业监测、土地覆盖分类以及环境变化研究等领域。
     
  • ENVI 5.3 直接打开 Sentinel-2 数据
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    本教程介绍如何使用ENVI 5.3软件直接加载和处理Sentinel-2卫星数据，无需进行额外的数据预处理步骤。 ENVI5.3可以直接打开Sentinel2数据，并且使用起来非常简单方便，欢迎大家尝试使用。