Advertisement

PolSARpro v5.1.3用于处理Sentinel-1A SLC数据（附件资源）。

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

简介：
PolSARpro v5.1.3软件能够处理Sentinel-1A的 SLC 数据。该资源文件包含了用于这一处理过程的附件，为用户提供了便捷的工具。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • PolSARpro v5.1.3处理Sentinel-1A SLC数据-相关附件
    优质
    本资料提供PolSARpro v5.1.3软件处理Sentinel-1A单 look 复杂数据(SLC)的具体步骤和相关附件，适用于遥感技术研究与应用。 PolSARpro v5.1.3 处理Sentinel-1A SLC数据的附件资源提供了相关工具和技术支持。
     
  • SNAP软件处理Sentinel-1 IW SLC数据
    优质
    本简介介绍如何使用SNAP软件处理Sentinel-1卫星IW模式下的单 look 复杂数据(SLC)，涵盖基础预处理步骤。 SNAP处理Sentinel-1 IW SLC数据的详细指导对于IN SAR初学者有很大的帮助，并且包含了一些技术细节的罗列。
     
  • 基于SNAP的命令行工具gpt及批处理应用（以Sentinel-1和Sentinel-2为例）-附件资源
    优质
    本资源介绍并演示了如何使用基于SNAP软件的gpt命令行工具进行遥感数据(Sentinel-1和Sentinel-2)的自动化处理，包括数据预处理、批处理应用等。 08-SNAP的命令行处理工具gpt及其批处理（以Sentinel-1和Sentinel-2为例）-附件资源
     
  • 利用Snap和StaMPS软件对Sentinel-1 SLC数据实施PS-InSAR分析
    优质
    本研究采用Snap与StaMPS软件处理Sentinel-1单视复数(SLC)影像，运用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术进行地表形变监测分析。 使用Snap和StaMPS对Sentinel-1 SLC数据进行PS-InSAR处理。
     
  • SARscape Sentinel 数据处理流程
    优质
    SARscape Sentinel数据处理流程详解，涵盖Sentinel-1 SAR影像从预处理到高级分析的全流程技术指导。 SARscape哨兵数据处理流程教程适用于INSAR处理，对于研究干涉SAR的朋友非常有帮助。
     
  • SNAP软件处理Sentinel-1数据教程.pdf
    优质
    本PDF文档提供了详细的步骤和技巧，用于使用SNAP软件处理来自Sentinel-1卫星的数据。涵盖从数据下载到预处理、分析的各种操作方法。适合遥感与地理信息系统研究者参考学习。 SNAP是一款适合初学者学习的数据预处理工具，能够帮助用户快速掌握从数据读取到预处理的各项操作。对于哨兵卫星数据的处理，SNAP提供了多种功能，包括校准、几何配准与相干斑滤波、地形辐射校正、拼接镶嵌、偏振测定和干涉量度分析法等，并支持分类工作流程。
     
  • Sentinel3 Altimetry L2: Sentinel-3 数据处理
    优质
    简介：Sentinel-3 Altimetry L2产品是来自欧洲空间局(Copernicus)的卫星数据，经过高级处理后生成的海面高度测量信息，广泛应用于海洋学和气候研究。 读取并处理Sentinel-3卫星的测高数据。
     
  • SNAP软件处理Sentinel-1数据详解指南
    优质
    本指南详细介绍了使用SNAP软件处理Sentinel-1卫星数据的方法和技巧，涵盖工具安装、数据预处理及高级应用等内容。 详细指导SNAP处理Sentinel-1 IW SLC数据的教程提供全面介绍哨兵1号数据处理过程，内容详实丰富，希望能对您有所帮助。
     
  • 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。
     
  • 自然语言处理R8数据集简介及附件资源
    优质
    本资料介绍了自然语言处理领域中的R8数据集，包括其特点、应用场景，并提供了相关代码和工具下载链接。 自然语言处理R8数据集介绍涵盖了该数据集中包含的内容、结构以及如何使用它进行文本分类研究的详细描述。此资源提供了对R8数据集的理解与应用指导，有助于研究人员更好地利用这一工具来提升他们在自然语言处理领域的项目和研究工作。