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SARscape_20180109包含哨兵1b补丁数据。

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简介:
该SARscape_20180109哨兵1b补丁,专门设计用于那些已经成功安装了envi和SARscape软件的S1B数据读取流程。

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  • SARscape_201801091B
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    SARscape_20180109哨兵1B补丁是针对SARscape软件更新推出的特定补丁,旨在优化并增强对哨兵1B卫星数据的处理能力。 SARscape_20180109哨兵1b补丁适用于已经安装了ENVI和SARscape的用户,用于读取S1B数据。
  • 1号原始
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    哨兵1号是欧洲空间局发射的一颗C波段合成孔径雷达地球观测卫星,提供全天候、全天时的地面观测能力。本资源包含其原始数据集。 哨兵1号(Sentinel-1)是欧洲航天局(ESA)哥白尼计划的一部分,主要任务是提供全球范围内的合成孔径雷达(SAR)数据。这种技术不受光照条件限制,能够进行全天候、全天时的地球观测,并对监测地表变化、海洋动态、冰川运动以及灾害响应等方面具有重要意义。 RAW data是指卫星接收到的未经处理的雷达回波信号。这些原始数据包含了丰富的地表信息,但需要通过复杂的算法才能转化为可视化的图像。具体来说,哨兵1号传感器接收的地表反射回来的雷达波包含了大量的地表特性信息,如土壤湿度、植被覆盖和建筑物等。 SAR成像算法是将RAW data转换为图像的关键步骤。这个过程通常包括以下几个阶段: 1. **校准**:去除传输过程中受到的各种干扰因素(例如大气衰减和仪器噪声),确保数据的准确性。 2. **几何校正**:根据卫星轨道和传感器参数,计算每个像素的实际地理位置,以保证图像的地理定位精度。 3. **辐射校正**:将雷达回波强度转换为地表反射率或后向散射系数,反映真实的地表特性。 4. **干涉处理**(如果需要):通过比较不同时间点的SAR图像来测量地表微小位移,如地壳运动和冰川流动等现象。 5. **图像分类与解译**:将处理后的图像进行分类,例如区分水体、植被和建筑物等信息,为决策提供支持。 在提供的文件名称 S1A_S3_RAW__0SSV_20211230T105851_20211230T105907_041237_04E698_94F0.SAFE 中,我们可以解读出以下信息: - S1A 表示哨兵1号A星,该卫星是双星系统的一部分。 - S3 可能代表某种特定的成像模式或数据类型。 - RAW 指明这是原始数据。 - __0SSV 是产品标识符,可能与处理级别或服务有关。 - 20211230T105851_20211230T105907 表示数据获取的时间段,即卫星对地扫描的起止时间。 - 041237_04E698_94F0 是产品序列号和版本信息,用于跟踪和管理数据。 分析和利用哨兵1号的RAW data需要深入理解SAR成像原理,并掌握相应的数据处理算法。这不仅对科研、环境监测以及灾害评估等领域具有重要的应用价值,还需要使用专业软件进行校正与图像生成工作。
  • SNAP-SLC 双极化指南.zip_ESA SNAP_一号_双极化处理_1号预处理_
    优质
    本资料为ESA SNAP工具针对Sentinel-1卫星SLC数据进行双极化处理的指导文件,涵盖哨兵1号预处理步骤与技巧。 利用欧空局软件SNAP对哨兵一号数据进行预处理的过程包括多个步骤。首先,需要导入原始的哨兵一号数据到SNAP中,并对其进行初步的质量检查以确保数据的有效性和完整性。接着,根据具体需求应用各种滤波和校正算法来改善图像质量或提取特定信息。整个过程中还包括几何校正、辐射定标等关键环节,最终目的是为了获得可用于进一步分析的高质量处理结果。
  • 处理指南.zip
    优质
    《哨兵数据处理指南》是一份详尽的手册,专注于指导用户如何有效地获取、处理和分析哨兵卫星的数据。文档涵盖从基础操作到高级应用的全面教程,适用于科研与环境监测等领域的需求。 哨兵二号数据下载后需要进行预处理。自2017年起,ENVI5.3无法直接打开这些数据。本教程将介绍如何在ENVI5.3中成功读取哨兵二号数据,并涵盖相关软件的安装及预处理步骤。
  • SNAP:ESA处理软件
    优质
    SNAP是由欧洲空间局开发的一款多功能卫星遥感图像处理软件,专门用于处理Sentinel系列卫星的数据。 ESA(欧空局)提供的哨兵系列数据处理软件能够对包括哨兵、landsat以及spot在内的多种光学遥感数据及SAR数据进行几何校正、辐射定标、滤波、裁剪和镶嵌等一系列处理。
  • 1号原始1
    优质
    《哨兵1号原始数据1》提供了由欧洲空间局哨兵-1系列雷达卫星收集的第一手观测资料,涵盖陆地与海洋环境监测信息。 原始回波数据可用于SAR成像算法的验证。
  • CNN-
    优质
    CNN-哨兵是一款集新闻资讯、实时报道于一体的媒体应用,致力于为用户提供全球视野和深度洞察。 **CNN-Sentinel:哨兵影像的深度学习分类** 在当今遥感技术领域,卫星图像分析已成为环境监测、灾害评估及城市规划等方面的重要数据来源。哨兵影像CNN分类项目利用卷积神经网络(CNN)对这些图像进行自动分类,体现了这一趋势及其背后的理论基础。 **1. 哨兵卫星系统** 欧洲航天局的地球观测计划中包括了哨兵系列卫星,它们提供高分辨率、全球覆盖的数据资源。其中,哨兵-2卫星因其多光谱成像能力而广受关注,能够捕捉到多种波段的地表信息,在环境研究和监测方面具有重要价值。 **2. 卷积神经网络(CNN)** 作为计算机视觉领域广泛使用的深度学习模型之一,CNN特别擅长处理图像数据。它通过卷积层、池化层及全连接层自动提取并学习图像特征,从而实现高效准确的分类或识别任务。在哨兵卫星影像分析中,CNN能够区分出不同地物类型,如植被、水体和建筑物等。 **3. 数据预处理** 使用CNN对卫星数据进行分析前需完成一系列预处理步骤,包括图像校正、重采样及归一化操作,以消除光照变化或地形影响等因素带来的干扰,并确保数据符合模型输入要求。 **4. 特征工程** 尽管CNN能够自动学习特征,但在特定应用中人工设计的特征可能会进一步提升模型性能。例如,在处理卫星影像时可以考虑波段组合、纹理和形状信息等作为额外输入。 **5. 模型训练与优化** 选择合适的损失函数(如交叉熵)、优化器(如Adam)及适当的学习率策略是CNN训练的关键步骤,同时需要采用数据增强技术和正则化技术(例如Dropout),以防止过拟合现象的发生。 **6. 验证与评估** 通过交叉验证或独立测试集的方式对模型性能进行评估至关重要。常用评价指标包括准确率、精确度、召回率及F1分数等,而混淆矩阵则是遥感影像分类任务中不可或缺的工具之一,因为它可以详细展示各类别的分类效果。 **7. 应用与挑战** CNN-Sentinel项目不仅适用于科学研究领域,在土地覆盖制图、农作物识别以及灾害监测等方面也有广泛应用前景。然而,卫星图像的高度复杂性和大规模数据集带来了计算资源需求大及模型泛化能力的挑战,需要不断探索更高效且鲁棒性强的新架构。 结合现代遥感技术和深度学习技术的哨兵影像CNN分类为解决复杂的地球表面问题提供了有力工具。通过对哨兵卫星数据进行智能分析,我们有望获得关于环境变化的重要洞见,并为决策支持和环境保护做出贡献。
  • MATLAB处理工具.zip
    优质
    本资源提供了一套基于MATLAB开发的数据处理工具包,专为哨兵卫星数据设计,涵盖图像预处理、分析及可视化等功能模块。 哨兵数据处理工具在MATLAB中的功能包括读取和显示单复数影像。
  • SNAP处理工具.rar
    优质
    SNAP哨兵数据处理工具是一款专为卫星遥感影像分析设计的软件包,内含Sentinel系列卫星数据处理所需的核心功能和算法。此资源适用于科研、地理信息系统开发及环境监测等领域专业人士使用。 我们提供了三种不同的安装程序以供您选择,请根据下方表格中的选项来挑选适合您的安装包。在安装过程中,您可以选择排除不需要的工具箱。那些没有通过初始安装程序进行安装的工具箱可以在以后使用插件管理器下载和安装。 请注意,SNAP 和各个 Sentinel 工具箱还支持除 Sentinel 以外的多种传感器。
  • 2号波段说明
    优质
    哨兵2号波段数据说明提供欧洲空间局Sentinel-2卫星多光谱成像仪所采集的数据详细信息,涵盖不同波长范围及其应用领域。 哨兵2号是最近发射的卫星,其分辨率相较于LandSat等卫星更高,最高可达10米。有关哨兵各个波段的详细文件对于希望利用哨兵数据进行遥感研究的研究人员非常有用。