对Landsat 4/5影像进行大规模水体提取。-ITADN社区

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本文提出了一种利用Landsat 4/5卫星数据进行大规模水体自动识别的方法，旨在提高遥感影像中水体信息提取的效率与精度。批量裁剪、预处理以及使用MNDWI方法提取水体。

ALOS PRISM立体影像对提取DEM指南

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本指南详细介绍了利用ALOS PRISM立体影像对进行数字高程模型（DEM）数据提取的技术流程与方法，旨在帮助用户高效获取高质量地形信息。 ### ALOS PRISM立体像对提取DEM指南 #### 一、ALOS PRISM传感器简介 ALOS（Advanced Land Observing Satellite）是由日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)开发的一颗卫星，它于2006年1月发射升空，并运行在太阳同步轨道上。该卫星的主要目标是为制图、土地覆盖监测、灾害评估和自然资源调查提供高质量的数据。ALOS卫星搭载了三种主要传感器，分别是： 1. **全色遥感立体测绘仪（PRISM）**：能够提供高空间分辨率的图像（星下点2.5米），并且可以生成立体像对，适用于DEM（数字高程模型）的提取。 2. **先进可见光与近红外辐射计-2（AVNIR-2）**：用于获取多光谱图像。 3. **相控阵型L波段合成孔径雷达（PALSAR）**：能够在云层覆盖和夜间条件下获取地面信息。本指南将重点关注如何利用PRISM立体像对提取DEM的过程。 #### 二、PRISM传感器特点 PRISM传感器具备以下特点： - **立体观测能力**：通过三个独立的光学系统，可以同时进行星下、前视和后视方向的观测，从而在卫星轨道方向上产生立体像对。 - **高空间分辨率**：PRISM数据的空间分辨率为2.5米（星下点），适用于详细制图、城市规划等领域。 - **观测范围**：PRISM的成像范围限制在北纬82度和南纬82度之间。 #### 三、PRISM产品级别及特性根据NEC东芝空间系统的资料，PRISM的不同产品级别的影像范围大小如下： - **1A级**：原始数据，星下点常规模式，约35km×35km，分辨率4992行×16000列；前视和后视模式约为4928行×16000列。 - **1B1级**：经过几何校正，尺寸与1A级相同。 - **1B2R级**（地理参考）：进一步处理，去除了倾斜区域，约35km×35km，分辨率(14000+а)行×14000列。 #### 四、使用Geomatica OrthoEngine提取DEM ##### 1. 准备工作 - **安装软件**：确保已经安装了Geomatica OrthoEngine软件。 - **获取数据**：获取ALOS PRISM立体像对数据，包括星下、前视和后视图像。 ##### 2. 数据预处理 - **影像配准**：使用控制点或特征匹配技术，确保立体像对之间的精确对齐。 - **辐射校正**：进行辐射校正以减少大气效应和其他干扰因素的影响。 ##### 3. 立体像对DEM提取 - **建立立体模型**：使用Geomatica OrthoEngine中的功能，基于立体像对构建立体模型。 - **DEM生成**：利用立体模型生成DEM。可以通过不同的算法调整DEM的精度和质量。 - **后处理**：对生成的DEM进行平滑、滤波等处理，提高DEM的整体质量。 ##### 4. 验证和优化 - **精度评估**：通过与已知高程点比较，评估DEM的精度。 - **修正**：根据评估结果，对DEM进行必要的修正和优化。通过以上步骤，用户可以有效地利用Geomatica OrthoEngine从ALOS PRISM立体像对中提取出高质量的DEM。这一过程对于地质研究、地形分析、灾害评估等多个领域都具有重要意义。

水体指数_Water Body_matlab NDVI_光谱分析_水体提取_遥感影像.zip

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本资源提供基于Matlab开发的NDVI算法用于水体指数计算及光谱分析，适用于从遥感影像中精确提取水体信息。利用MATLAB对多光谱遥感影像进行水体指数（NDWI）和植被指数（NDVI）的提取。

EarthEngine-Deep-Learning: 利用Google Earth Engine对Landsat-8影像进行土地分析...

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EarthEngine-Deep-Learning项目运用Google Earth Engine平台及深度学习技术，针对Landsat-8卫星图像开展高效的土地覆盖与利用变化分析研究。如果您使用EarthEngine深度学习进行学术研究，请引用以下存储库： @misc{das_2019, title={基于Landsat-8影像的Google Earth Engine土地覆盖分类}, url={https://ucalyptus.me/EarthEngine-Deep-Learning/index.slides.html}, journal={EarthEngine Deep Learning}, publisher={GitHub}, author={Das, Sayantan}, year={2019}, month={Sep} }

MATLAB提取多幅Landsat影像的重叠区域并输出

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本项目利用MATLAB编程技术，自动识别与处理多幅Landsat卫星影像数据，精准提取其中的重叠区域，并生成便于进一步分析和应用的数据输出。这段代码用于获取多景Landsat图像的重叠部分并输出，只需输入所有影像所在文件夹即可。由于Landsat影像在同一地点不同时间拍摄时可能会有不完全重叠的情况，这个代码可以帮助提取这些影像中的共同区域。

使用GDAL进行遥感影像单波段批量提取_GDAL提取波段_单波段提取_遥感影像处理

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本教程介绍如何利用GDAL库高效地从大量遥感影像中提取特定单波段数据，适用于遥感数据分析与处理。利用GDAL批量提取遥感影像中的单波段，并附带打包代码。

ENVI中利用立体相对比前后视影像提取DEM

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本研究介绍在ENVI软件环境中，采用立体相对技术分析前后视角卫星影像，精确提取数字高程模型（DEM）的方法和技术细节。在IT行业中，遥感图像处理是一项关键技术，用于获取地表的信息如地形特征、植被覆盖等。ENVI（Environment for Visualizing Images）是一款广泛使用的软件工具，能够处理各种类型的遥感数据，包括数字高程模型（Digital Elevation Model, DEM）。本段落将详细介绍如何使用ENVI进行立体相对法提取DEM，并解释相关的步骤和技术要点。操作中需要前后视的GF-7卫星影像。GF-7是中国对地观测系统的一颗分辨率和精度较高的卫星。在立体相对法中，前视影像与后视影像是从不同角度拍摄同一地区的两张图片，它们可以提供三维空间的信息。在此例中，前视影像分辨率为0.8米，而后视为0.65米的分辨率较低倾斜角较小，则有助于提高匹配精度。提取DEM的第一步是打开前后两幅图像，并选择具有更小拍摄角度、更高分辨率作为左图。因为视角小的照片通常能提供更加稳定和精确的结果。例如，如果同名点的距离是528米，我们可以通过将距离除以相应的像素大小（即0.65米）来计算出对应的像素数量。然后，在两张图片中找到对应的目标位置——这一般通过立体匹配算法实现，如SIFT或SURF。接下来的关键步骤之一是生成核共线方程。这种公式描述了相机参数、图像与地面点之间的关系。在这个过程中，我们通常会设定输出的分辨率高于原始影像两倍以上以获得更精细的结果，并且该结果会被保存为.dat文件供后续使用。在完成上述步骤后，可以创建数字表面模型（DSM）和数字地形模型（DTM）。前者包含地面上所有物体的高度信息而后者仅包括地面本身的高程。ENVI提供了多种方法来生成这些模型，如相位解缠的干涉测量法或基于匹配点的光束平差。最后一步是进行DEM编辑与优化以去除噪声和异常值确保最终结果的质量。这可能需要额外使用滤波器或其他手动工具完成。利用ENVI通过立体相对技术提取DEM是一个包括图像预处理、特征匹配、核共线方程建立及高程数据生成等多个环节的复杂过程，掌握这些步骤和技术对于遥感领域的研究至关重要。

基于立体像对的DEM提取

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本研究探讨了利用立体像对技术进行数字高程模型（DEM）构建的方法与应用。通过精确匹配和计算，生成地形高度信息，为地理信息系统提供基础数据支持。本段落详细介绍了利用立体像对提取DEM的方法。

利用Landsat遥感数据进行岸线提取的过程

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本研究探讨了基于Landsat卫星影像的数据处理技术在海岸线精准识别与动态监测中的应用方法和流程。使用Landsat遥感数据图像进行岸线提取的全过程记录如下：首先对图像进行预处理，包括辐射定标、区域选取以及大气校正；然后利用归一化水体指数（MNDWI）来精确提取岸线信息；整个过程中使用的软件为ENVI和ArcGIS。

基于Landsat 8的水体指数在海岸线提取中的应用

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本研究探讨了利用Landsat 8卫星数据开发的新型水体指数，在精确识别与绘制复杂地形下海岸线的应用潜力及其技术优势。基于Landsat 8影像，利用归一化水体指数在ENVI和ArcGIS平台提取海岸线。

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对Landsat 4/5影像进行大规模水体提取。

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