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批量处理预处理的Landsat8影像数据.zip

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简介:
本资料包包含一系列用于批量处理Landsat 8卫星图像的预处理脚本和工具,旨在提高遥感数据分析效率。 人工智能项目实践中的数据预处理是一项关键任务。

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  • Landsat8.zip
    优质
    本资料包包含一系列用于批量处理Landsat 8卫星图像的预处理脚本和工具,旨在提高遥感数据分析效率。 人工智能项目实践中的数据预处理是一项关键任务。
  • EEGLAB_data_preprocess.zip_脑电工具包
    优质
    简介:EEGLAB_data_preprocess是一款用于脑电数据批量处理和预处理的实用工具包。它能够高效地进行信号滤波、去噪及伪迹去除,方便研究人员快速获取高质量的数据集。 用于EEGLAB平台批量预处理脑电数据的功能包括:导入、准参考、滤波和存储等。
  • 去除边框号
    优质
    本工具旨在高效地对大量医学影像进行预处理,自动识别并移除影响诊断的边框编号,提高医生阅片效率及图像分析准确性。 该工具的功能包括:1. 批量去除影像带号;2. 计算影像两万五图幅外接矩形,并支持导出ulx、uly、drx、dry格式的数据;3. 加载影像的正射投影信息。
  • MODIS
    优质
    本项目致力于开发一套高效的数据处理工具,专门用于自动化和规模化地处理来自NASA MODIS卫星的大规模地球观测数据集。 中分辨率光谱成像仪(MODIS)是EOS系列卫星上最重要的遥感传感器之一。由于其较高的空间分辨率、丰富的光谱通道数量、宽广的波段范围以及较强的时效性和免费性,它越来越受到人们的关注。
  • 国产高分二号插件(*.pro/*.sav)
    优质
    国产高分二号影像批处理预处理插件是一款专为GF-2卫星数据设计的高效工具,支持批量处理和保存,便于用户快速开展地理信息分析与研究。 IDL编写的高分二号预处理插件可以扩展至ENVI软件工具中,包括辐射定标、大气校正、正射校正及全色多光谱融合等流程。影像处理效果良好,能够显著提高处理效率。
  • Shop矢
    优质
    Shop矢量数据批量处理是一款专为设计师和开发者设计的高效工具,支持一次性导入大量矢量文件并进行统一管理与转换操作,极大提升工作效率。 在IT行业中,特别是在地理信息系统(GIS)领域内,批量处理矢量数据是一项常见且重要的任务。本段落将围绕Shp矢量数据的批量处理这一主题展开讨论,并结合提供的文件名称来探讨Python和ArcGIS在地理数据分析中的应用。 1. **矢量数据**:作为GIS的基础元素之一,矢量数据以点、线或面的形式存储地理位置信息,具有精确的空间位置与属性信息。Shp文件是一种常见的矢量数据格式,包含了地理特征的几何形状及属性详情。 2. **批量处理**:批量处理指的是对大量数据进行自动化操作,有助于提升工作效率。在GIS环境中,这可能包括执行一系列相同的操作(如添加字段、计算面积等)于多个Shp文件上。 3. **新增字段**:通过编程方式向矢量数据的属性表中增加新的列或字段可以为地理特征提供额外的信息支持,并确保操作的一致性和效率。例如,Python脚本可用于实现这一过程。 4. **几何面积计算**:对于面要素而言,其几何面积能够被精确地测量出来,在环境分析、土地利用规划等领域具有重要作用。比如`CalArea.py`这样的程序就是专门用于计算Shp文件中各个区域的面积大小。 5. **掩膜提取**:从大范围的数据集中选择特定地理区域的过程被称为掩膜操作,该方法常被应用于GIS领域内将兴趣区(如边界、水域等)作为掩模应用到其他栅格数据上。`MaskRaster.py`可能是一个实现此类功能的示例脚本。 6. **重分类**:对现有数值进行重新分配以简化或根据特定标准调整分类的过程被称为重分类,这在土地覆盖类型转换中尤为常见。 7. **Python与ArcGIS**:作为GIS领域广泛使用的编程语言之一,Python提供了强大的工具包支持用户定制化工作流程。Esri的ArcGIS平台尤其以其丰富的API而著称,允许开发者利用Python脚本进行复杂的数据处理任务,如`hdfModis.py`和`MosaicBatch.py`这类文件即展示了其在遥感数据处理中的应用。 8. **HDF文件**:Hierarchical Data Format (HDF)是一种用于存储大量科学数据的格式。以MODIS卫星为例,其数据通常会保存为如`MOD10_L2.hdf`这样的形式。虽然这里提到的例子使用MATLAB脚本来操作这些文件(例如`HDFtest1.m`和未命名脚本),但Python同样可以实现类似的功能。 9. **其他工具**:除了上述功能,还有许多其它的Python脚本能用于执行特定任务如几何剪裁、栅格数据重采样等。比如,可能使用到的是名为`erase.py`或处理分辨率转换的`Resample - 副本.py`这类文件。 通过掌握这些技术和工具,我们可以高效地管理和分析地理空间信息,并解决各种复杂问题。
  • Landsat8详细步骤
    优质
    本教程详细介绍如何处理Landsat 8卫星的数据,涵盖从数据下载到预处理、分析及应用的各项步骤。适合遥感与地理信息系统初学者参考学习。 该文件详细描述了Landsat8数据的处理流程,希望能为大家提供帮助。
  • 高质流程.docx
    优质
    本文档详细介绍了用于提升图像质量的高效预处理步骤和最佳实践,旨在帮助用户掌握从原始数据到优化输出的全过程。 高分影像预处理1 数据获取及管理1.1 卫星影像查询下载(GF-1、ZY3) 进入中国资源卫星应用中心网站 点击产品订购图 1-1 为中国资源卫星应用中心官网截图。 进入数据查询—>标准产品查询界面,如图 1-2 所示。 在查询界面设置所需信息,参考图 1-3 标准产品查询界面的提示。 点击查询后,在结果列表中选择需要下载的影像。
  • AOD.m
    优质
    《批量AOD数据处理.m》是一款用于自动处理和分析大气气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)观测数据的MATLAB脚本程序,适用于气象学与环境科学研究。 使用MATLAB处理MODIS气溶胶光学厚度二级日产品卫星数据,包括批量读取、插值以及将数据重新采样到标准网格等一系列操作。
  • 遥感
    优质
    遥感影像预处理是指对原始遥感数据进行一系列技术处理,以消除或减少各种误差和干扰因素的影响,提高图像质量与后续分析精度的过程。 遥感影像处理基础讲义的第三章主要讲述遥感图像预处理流程。