Advertisement

高分2号数据处理步骤

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:DOCX


简介:
高分2号数据处理步骤介绍的是我国高分辨率对地观测卫星高分二号的数据预处理流程,包括辐射校正、几何校正等关键环节。 ### 高分2号数据处理流程详解 #### 一、引言 随着遥感技术的快速发展,高分辨率卫星影像在各个领域得到了广泛应用。高分2号(GF-2)卫星作为中国自主研制的高分辨率光学遥感卫星之一,在国土资源调查、城市规划、环境监测等方面具有重要的应用价值。本段落将详细介绍如何使用ERDAS 2014平台对GF-2影像数据进行初步处理的过程,包括波段组合、空间纠正以及数据融合等关键步骤。 #### 二、准备工作 ##### 1. 原始数据准备 GF-2卫星提供的原始数据通常为.tif格式。直接使用ERDAS 2014打开时可能无法正确读取其中的投影坐标信息,因此需要先通过ENVI软件进行预处理,并将其转换成.img格式以便于后续处理。 ##### 2. 波段组合 波段组合是根据特定的应用目的选择合适的波段进行合成,以增强图像的可读性和信息量。例如,在识别地表特征时可以将红、绿、蓝三个波段按3、4、1的顺序进行组合。具体步骤如下: - 使用ENVI软件打开多光谱数据文件。 - 通过Layer Stacking工具进行波段组合,并将结果保存在内存中。 - 点击“File”菜单下的“Save As ERDAS Imaging”,将内存中的数据保存为.img格式文件。 - 同样方法,将全色波段数据也转换为.img格式。 #### 三、空间纠正 由于GF-2卫星的多光谱波段与全色波段之间可能存在一定的空间偏差,直接进行融合会导致重影现象。因此需要对这两类数据进行空间纠正,确保它们的空间位置完全匹配。这一步骤主要通过ERDAS 2014中的AutoSyncWorkstation工具来实现。 ##### 1. 设置参数 - 打开ERDAS Imaging 2014,进入Toolbox中的AutoSyncWorkstation。 - 创建一个项目文件(Project File),并指定输出路径和文件名后缀。 - 在Resample Settings中勾选“Ignore Zero in Statistics”选项以提高纠正精度。 ##### 2. 添加输入与参考图像 - 右键单击“Input Images”,选择“Add Input Image”,添加待纠正的多光谱波段图像。 - 右键单击“Reference Image”,选择“Set Reference Image”,添加作为参照的全色波段图像。 ##### 3. 运行纠正 - 点击“RUN APM”按钮,系统将自动检测并匹配控制点。 - 点击“Create Calibrated”,生成纠正后的图像。 #### 四、数据融合 数据融合是指将不同分辨率或不同波段的数据结合在一起以获得更高质量的影像。对于GF-2卫星数据而言,主要是将其全色波段高分辨率信息与多光谱波段的信息进行融合。 ##### 1. 使用ERDAS 2014进行融合 - 在“Raster”菜单下选择“PanSharpen”,然后点击“Resolution Merge”选项进入融合界面。 - 输入高分辨率影像、多光谱影像以及输出路径。 - 融合方法中选则“Nearest Neighbor”,并勾选“Ignore Zero in Stats”。 - 输出格式设置为“Unsigned 16-bit”,最后点击“OK”完成数据融合。 #### 五、总结 通过对GF-2卫星数据进行波段组合、空间纠正和数据融合等一系列处理,不仅提高了图像的质量,还增强了其信息的可读性和利用价值。这些操作对于充分利用GF-2卫星数据支持国土调查、城市规划等工作具有重要意义。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 2
    优质
    高分2号数据处理步骤介绍的是我国高分辨率对地观测卫星高分二号的数据预处理流程,包括辐射校正、几何校正等关键环节。 ### 高分2号数据处理流程详解 #### 一、引言 随着遥感技术的快速发展,高分辨率卫星影像在各个领域得到了广泛应用。高分2号(GF-2)卫星作为中国自主研制的高分辨率光学遥感卫星之一,在国土资源调查、城市规划、环境监测等方面具有重要的应用价值。本段落将详细介绍如何使用ERDAS 2014平台对GF-2影像数据进行初步处理的过程,包括波段组合、空间纠正以及数据融合等关键步骤。 #### 二、准备工作 ##### 1. 原始数据准备 GF-2卫星提供的原始数据通常为.tif格式。直接使用ERDAS 2014打开时可能无法正确读取其中的投影坐标信息,因此需要先通过ENVI软件进行预处理,并将其转换成.img格式以便于后续处理。 ##### 2. 波段组合 波段组合是根据特定的应用目的选择合适的波段进行合成,以增强图像的可读性和信息量。例如,在识别地表特征时可以将红、绿、蓝三个波段按3、4、1的顺序进行组合。具体步骤如下: - 使用ENVI软件打开多光谱数据文件。 - 通过Layer Stacking工具进行波段组合,并将结果保存在内存中。 - 点击“File”菜单下的“Save As ERDAS Imaging”,将内存中的数据保存为.img格式文件。 - 同样方法,将全色波段数据也转换为.img格式。 #### 三、空间纠正 由于GF-2卫星的多光谱波段与全色波段之间可能存在一定的空间偏差,直接进行融合会导致重影现象。因此需要对这两类数据进行空间纠正,确保它们的空间位置完全匹配。这一步骤主要通过ERDAS 2014中的AutoSyncWorkstation工具来实现。 ##### 1. 设置参数 - 打开ERDAS Imaging 2014,进入Toolbox中的AutoSyncWorkstation。 - 创建一个项目文件(Project File),并指定输出路径和文件名后缀。 - 在Resample Settings中勾选“Ignore Zero in Statistics”选项以提高纠正精度。 ##### 2. 添加输入与参考图像 - 右键单击“Input Images”,选择“Add Input Image”,添加待纠正的多光谱波段图像。 - 右键单击“Reference Image”,选择“Set Reference Image”,添加作为参照的全色波段图像。 ##### 3. 运行纠正 - 点击“RUN APM”按钮,系统将自动检测并匹配控制点。 - 点击“Create Calibrated”,生成纠正后的图像。 #### 四、数据融合 数据融合是指将不同分辨率或不同波段的数据结合在一起以获得更高质量的影像。对于GF-2卫星数据而言,主要是将其全色波段高分辨率信息与多光谱波段的信息进行融合。 ##### 1. 使用ERDAS 2014进行融合 - 在“Raster”菜单下选择“PanSharpen”,然后点击“Resolution Merge”选项进入融合界面。 - 输入高分辨率影像、多光谱影像以及输出路径。 - 融合方法中选则“Nearest Neighbor”,并勾选“Ignore Zero in Stats”。 - 输出格式设置为“Unsigned 16-bit”,最后点击“OK”完成数据融合。 #### 五、总结 通过对GF-2卫星数据进行波段组合、空间纠正和数据融合等一系列处理,不仅提高了图像的质量,还增强了其信息的可读性和利用价值。这些操作对于充分利用GF-2卫星数据支持国土调查、城市规划等工作具有重要意义。
  • ENVIPMS的预
    优质
    本简介探讨了利用ENVI软件对高分二号卫星PMS数据进行预处理的方法与流程,包括辐射校正、几何精纠正及大气校正等关键步骤。 GF2数据的空间分辨率达到了亚米级,具有很高的数据质量及广泛的应用潜力。本段落将展示如何利用ENVI遥感数据处理平台对GF2数据进行高精度的辐射定标、大气校正、正射校正以及图像融合等一系列操作,以实现亚米级的高精应用目标。通过这些演示,我们希望能够充分发挥我国自主研发的GF2卫星数据的技术效能。
  • EO_1 Hyperion光谱的预
    优质
    本文介绍了针对EO_1 Hyperion传感器获取的高光谱数据进行有效预处理的关键步骤,包括辐射校正、大气修正及几何校正等技术细节。 该文件需要使用CAJ打开,详细说明了EO_1Hyperion高光谱数据的预处理过程。
  • GRACE.zip_ GRACE _ GRACE _ grace
    优质
    本资料包提供详细的GRACE卫星数据处理教程与相关资源,涵盖从原始数据获取到最终重力场模型构建的各项技术要点和实践步骤。 该程序用于处理GRACE数据,效果良好,有利于科学研究,并适用于地学分析人员使用。
  • .pdf
    优质
    《高分三号数据处理》一书聚焦于我国高分辨率对地观测系统的重要组成部分——高分三号卫星所采集的数据。本书深入探讨了如何高效准确地处理这些数据,内容涵盖了从基础理论到实际应用的各个方面,旨在帮助读者掌握先进的遥感数据分析技术,促进空间信息技术的发展与创新。 高分三号数据处理教程 本指南旨在指导用户如何使用PolSARpro适配模块和GAMMA适配模块来处理高分三号卫星的数据。这包括全极化条带1模式及精细条带模式1的图像,并详细介绍了准备、地理编码以及控制点优化等步骤。 一、PolSARpro 适配模块 该模块是专门用来处理高分三号卫星数据的重要工具,支持对全极化和精细化模式的数据进行操作。用户可以通过此模块执行必要的准备工作,实现高质量影像的生成,并完成其他关键的操作流程。 二、GAMMA 适配模块 作为另一个重要的组成部分,这个模块同样提供了准备、地理编码及控制点优化等功能来处理高分三号卫星数据。通过使用该工具,可以进行不同级别的地理编码结果对比等操作。 三、注意事项 在利用PolSARpro和GAMMA适配模块时,请注意以下几点: - 在执行任何操作之前,确保对原始数据进行了正确的准备。 - 地理编码的质量至关重要,并直接影响到最终的数据处理效果。 - 数据的品质及可靠性是保证后续分析准确性的基础。 四、参考资料 本指南参考了众多文献和资料以提供最精确的信息。用户可以自行查阅这些材料来深入理解高分三号卫星数据处理的技术细节。 通过遵循此教程,使用者能够高效地掌握必要的技能,并提升其在实际应用中的工作效率与成果质量。
  • Landsat8的详细
    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。
  • DTI核磁的预
    优质
    简介:本内容详细介绍基于扩散张量成像(DTI)技术的核磁共振数据分析前必须进行的一系列关键预处理步骤。 本资源提供核磁数据分析服务,专注于对核磁数据的DTI预处理,并力求简洁明了。
  • 徕卡LGO静态
    优质
    本教程详细介绍了使用徕卡LGO软件进行静态GNSS数据处理的具体步骤和方法,适用于测绘工程和技术爱好者。 通过对徕卡LGO静态数据处理流程的分析,可以深入了解lgo软件在静态数据处理过程中的操作步骤。
  • Landsat TM 的详细
    优质
    本文详细介绍Landsat TM数据预处理流程,包括辐射校正、大气校正及几何校正等关键步骤,旨在提升遥感图像分析精度与应用价值。 Landsat 5 影像的超详细处理流程包括辐射定标和大气校正。
  • TBSS中DTI的详细
    优质
    本教程详细介绍在TBSS框架下对扩散张量成像(DTI)数据进行预处理和分析的具体步骤,旨在帮助研究者掌握关键的操作流程和技术要点。 Detailed Steps for DTI Data Processing Using TBSS in FSL 1. **Data Preparation**: Begin by ensuring your diffusion tensor imaging (DTI) data is properly formatted and preprocessed according to the requirements of the Tract-Based Spatial Statistics (TBSS) method. This includes necessary steps such as eddy current correction, brain extraction, and tensor calculation. 2. **Normalization**: Use FSLs non-linear registration tool FNIRT for spatial normalization. Align all individual DTI datasets to a common space typically defined by the TBSS_FA template provided in FSL or an equivalent standard space relevant to your study population. 3. **Fiber-Oriented Tract Segmentation**: After normalization, perform fiber-orientation transformation (FLIRT) and create mean FA skeleton using tbss_2_preproc command. The skeleton represents the intersections of all subjects tracts and serves as a common reference for group comparison. 4. **Statistical Analysis**: Conduct voxel-wise statistical analysis comparing two or more groups by running TBSS statistics commands such as randomise in FSL, ensuring to correct for multiple comparisons using threshold-free cluster enhancement (TFCE). 5. **Visualization and Interpretation**: Visualize the results of your analyses on the mean FA skeleton. Use tools like fslview within FSL to overlay statistical maps onto individual or group-averaged images for better understanding. 6. **Reporting**: Document all steps taken in processing DTI data with TBSS, including any preprocessing adjustments made specific to your dataset and the rationale behind them. Ensure clarity on how each step contributes to the overall analysis of tract integrity across different populations or conditions being studied. This workflow provides a structured approach for conducting robust TBSS analyses within FSL, aiming at reliable interpretation of white matter differences in DTI data.