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Python 使用 sen2cor 对 Sentinel-2 影像进行批量大气校正

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本教程介绍如何使用Python和Sen2Cor工具对Sentinel-2卫星影像实施自动化的大气校正处理。 批量处理Sentinel-2影像数据可以使用cen2cor插件，该插件包含sen2cor工具及Python脚本。

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  • Python 使用 sen2cor 对 Sentinel-2 影像进行批量大气校正
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    本教程介绍如何使用Python和Sen2Cor工具对Sentinel-2卫星影像实施自动化的大气校正处理。 批量处理Sentinel-2影像数据可以使用cen2cor插件，该插件包含sen2cor工具及Python脚本。
     
  • Sentinel-2 Sen2Cor大气校正流程及在SNAP中的应用
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    本文详细介绍了Sentinel-2卫星图像使用Sen2Cor进行大气校正的方法与步骤，并探讨了其在SNAP软件平台上的具体应用，为遥感数据处理提供了实用指导。 Sentinel-2 Sen2Cor的大气校正步骤以及在SNAP中的操作方法，在哨兵2数据预处理过程中是非常重要的环节。
     
  • 在ArcGIS中使用Python进行栅格影像数据的批量裁剪
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    本文章介绍了如何利用ArcGIS平台结合Python脚本实现对大量栅格影像数据的自动化裁剪处理，有效提高工作效率。 在ArcGIS中使用Python语言批量裁剪栅格影像数据，并提供详细注释。只需更改被裁剪影像所在文件夹以及矢量数据裁剪范围的路径即可。
     
  • 大气校正：6S模型Python版，适用于GF1、GF2、Landsat-8和Sentinel...
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    这是一款基于Python开发的大气校正工具，采用先进的6S辐射传输模型，专门针对高分一号、二号卫星及Landsat-8和Sentinel等数据进行处理。 基于6S模型的影像大气校正工程OVERVIEW调用py6s接口，自动读取影像头文件信息，并对遥感影像进行大气校正批处理。 环境与依赖： - Python版本：3.6 - 安装gdal: `conda install gdal` - 安装py6s: `conda install -c conda-forge py6s` 脚本说明： - AtmosphericCorrection_Landsat8.py 针对Landsat 8影像，已可工程化使用。 - AtmosphericCorrection_Sentinel.py 针对Sentinel 影像，已可工程化使用。 - AtmosphericCorrection_GF.py 针对GF1、2影像，已可工程化使用。 为了减少校正结果的存储空间，在程序中将大气校正的结果放大了10000倍。
     
  • 使用Python进行批量改名
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    本教程介绍如何利用Python编写脚本来实现文件或图片的大规模重命名操作，提高工作效率。适合初学者快速上手。 Python3实现批量修改文件名的功能示例如下： 以批量修改某文件夹下所有图片名称为例，附有详细注释的模板代码可以帮助读者更好地理解如何使用此功能，并根据需要进行调整。 ```python import os import re def rename_all_images(): # 指定待处理的目录路径 folder_path = rC:\Users\Administrator\Desktop\stars file_list = os.listdir(folder_path) # 获取文件夹内所有文件列表 print(修改前： + str(file_list)) # 输出当前文件名信息 current_path = os.getcwd() # 获取当前工作目录 ``` 以上代码段展示了如何开始一个函数来处理特定路径下的图片重命名任务。你可以根据实际需求调整该模板中的变量和逻辑，例如更改目标文件夹、修改规则等。 希望这段简化的描述有助于读者理解和使用提供的Python脚本进行批量操作。
     
  • 使用Python进行批量改名
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    本教程介绍如何利用Python编写脚本来实现文件或图片的大规模重命名操作，提高工作效率。适合初学者快速上手实践。 本段落详细介绍了如何使用Python批量修改文件名，并提供了示例代码供参考。这些示例非常详尽，对于对此感兴趣的读者来说具有很高的实用价值。希望这能帮助大家更高效地处理大量文件的重命名问题。
     
  • 使用ArcGIS建模进行影像格式的批量转换
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    本简介介绍如何利用ArcGIS ModelBuilder工具实现遥感影像文件的大规模自动化格式转换，提高工作效率。 ArcGIS模型工具可以将指定路径下的所有或某种类型的栅格数据转换为其他格式的栅格数据。运行环境要求是ArcGIS10.0及以上版本。
     
  • 使用ENVI软件处理Sentinel-2数据的大气校正步骤汇总，已验证有效
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    本简介总结了利用ENVI软件对Sentinel-2卫星影像进行大气校正的有效步骤，并附带实际应用案例分析。 使用ENVI软件对Sentinel-2（哨兵2）数据进行大气校正的流程我已经整理完毕，并经过亲测确认有效。这是我自己总结的内容，方便以后查阅，同时也分享给其他需要的人参考。
     
  • 使用Python-YOLO进行批量截图
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    本项目利用Python结合YOLO目标检测技术实现自动化批量截图功能，适用于图像处理、数据分析等场景，提高工作效率。 在进行Python潮水识别的过程中（已经完成），由于需要对图片进行预处理操作，在给定的图片素材里截取每个识别框内的图像。因为一张图可能包含多个这样的识别框，所以每次执行完后都需要递增一个整型变量tt以确保不会重复截图。 下面是实现这一功能的相关代码片段： ```python test = thickness box = (left + test, top + test, right - test, bottom - test) region = image.crop(box) # 在这里增加tt的值，以便每次迭代时能获取不同的识别框。 tt += 1 ``` 这段描述说明了如何通过调整变量`test`来定义感兴趣区域（ROI）的位置，并且强调在循环中需要更新计数器`tt`以确保每个矩形被正确地处理。