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Hyp3-Gamma: 用于通过GAMMA进行辐射地形校正的HyP3插件

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简介:
Hyp3-Gamma是一款基于HyP3平台开发的插件,专门利用GAMMA软件工具包实现雷达影像的辐射地形校正,提升数据处理效率和精度。 HyP3 GAMMA 是一个用于使用GAMMA进行SAR处理的插件。开发人员建议在Ubuntu 18.04上安装以获得最佳支持。 **安装步骤:** 1. 克隆 Hyp3-Gamma 代码库: ```bash git clone https://github.com/ASFHyP3/hyp3-gamma.git ``` 2. 进入Hyp3-Gamma目录并创建conda环境: ```bash cd hyp3-gamma conda env create -f conda-env.yml ``` 3. 激活新创建的环境,并安装插件及其开发依赖项: ```bash conda activate hyp3-gamma pip install -e .[develop] ``` **检查安装:** 运行以下命令确认 Hyp3-GAMMA 已正确安装。 ```bash hyp3_gamma --help ``` 该命令将显示插件的使用说明。 ### 辐射地形校正(RTC) SAR数据集天然包含几何和辐射失真,这是由于侧视仪器成像方式所致。通过执行辐射地形校正(RTC),可以消除这些失真,并生成适用于GIS应用的分析就绪数据。对于许多基于幅度的SAR应用场景来说,进行RTC处理是必要的。

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客服
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  • Hyp3-Gamma: GAMMAHyP3
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    Hyp3-Gamma是一款基于HyP3平台开发的插件,专门利用GAMMA软件工具包实现雷达影像的辐射地形校正,提升数据处理效率和精度。 HyP3 GAMMA 是一个用于使用GAMMA进行SAR处理的插件。开发人员建议在Ubuntu 18.04上安装以获得最佳支持。 **安装步骤:** 1. 克隆 Hyp3-Gamma 代码库: ```bash git clone https://github.com/ASFHyP3/hyp3-gamma.git ``` 2. 进入Hyp3-Gamma目录并创建conda环境: ```bash cd hyp3-gamma conda env create -f conda-env.yml ``` 3. 激活新创建的环境,并安装插件及其开发依赖项: ```bash conda activate hyp3-gamma pip install -e .[develop] ``` **检查安装:** 运行以下命令确认 Hyp3-GAMMA 已正确安装。 ```bash hyp3_gamma --help ``` 该命令将显示插件的使用说明。 ### 辐射地形校正(RTC) SAR数据集天然包含几何和辐射失真,这是由于侧视仪器成像方式所致。通过执行辐射地形校正(RTC),可以消除这些失真,并生成适用于GIS应用的分析就绪数据。对于许多基于幅度的SAR应用场景来说,进行RTC处理是必要的。
  • MATLABGamma
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    本项目利用MATLAB软件实现图像处理中的Gamma校正技术,旨在改善显示设备上图像的色彩表现和亮度分布。通过调整Gamma值,优化视觉效果,适用于多种图像增强场景。 使用MATLAB进行图片的gamma校正,并成功实现了BMP格式图片的gamma校正。
  • MATLAB中Gamma
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    本简介探讨在MATLAB环境下实现Gamma校正的技术和方法,旨在提升图像显示质量。通过调整图像亮度级别,Gamma校正能够优化视觉呈现效果。 基于MATLAB的gamma校正代码包含两种不同的gamma值设置,代码相对简单。
  • LCD屏幕Gamma
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    本文介绍了LCD屏幕中Gamma校正的概念和作用,探讨了如何通过调整Gamma值来优化显示效果,使色彩表现更加自然。 TFT LCD显示屏的Gamma校正原理及方法涉及调整显示器的颜色显示特性,使其更接近人眼对亮度变化的感受曲线。Gamma校正是通过改变输入信号与输出光强度之间的关系来实现的,以确保图像在不同亮度级别下都能准确、自然地呈现。这一过程对于提升TFT LCD显示屏的整体视觉效果至关重要。
  • 6S.rar_6S与大气_6s.e_大气_
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    本资源包提供6S模型相关工具,包括用于进行辐射校正和大气校正的软件及文档。通过这些工具可以有效处理遥感图像中的大气影响。 6S(Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum)是遥感领域广泛应用的一个辐射传输模型,主要用于模拟太阳光在地球大气层中的传播过程以及大气对地表反射和辐射的影响。该模型为进行大气校正和辐射校正提供了关键工具,帮助研究人员从遥感图像中获取更准确的地表反射信息。 大气校正是指去除大气影响以获得真实地表反射率数据的过程。由于水汽、气溶胶及云层等成分会散射和吸收太阳光,导致到达地面的能量减少并改变光谱特性,6S模型通过计算这些因素对光线的影响来估算出真实的辐射值。 6S模型涉及多个关键参数如大气类型、压力、湿度、温度、气溶胶含量以及太阳高度角与观测角度等。正确选择这些参数对于校正结果的准确性至关重要。 此外,辐射校正是将遥感图像中的数字信号转换为物理量——即反射率或辐射亮度的过程。6S模型提供了从原始数据转化为地表反射率或大气顶部反射率的方法,并通常包括归一化、大气辐射校正和地形校正等步骤。 用户可以通过编写包含所需参数的ASCII文本段落件来运行6S.e程序,然后调用该程序进行计算并输出校正后的数据。这些数据可以用于多种应用如地物识别、植被指数计算及环境监测等。 在实际操作中,6S模型广泛应用于环境科学、农业以及地质和气象等领域。例如,在环境监测方面,通过使用6S校正过的图像能够更准确地分析地表覆盖变化与污染程度;而在农业领域,则可以评估作物生长状况;对于地质勘探而言,有助于识别矿物分布。 总之,深入理解和熟练运用6S模型及其相关技术是遥感数据分析不可或缺的部分。这不仅促进了科学研究的发展还为实际应用提供了有力支持。
  • 重要性——定标和大气
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    本段落探讨了遥感图像处理中的关键步骤——辐射校正,着重介绍了辐射定标与大气校正对于提高影像质量和保证后续分析准确性的重要作用。 辐射校正的意义在于纠正传感器测量值与目标光谱反射率或光谱辐射亮度之间的不一致。 辐射误差指的是目标的测量值与其实际物理量(如光谱反射率或光谱辐射亮度)之间的差异。 通过进行辐射校正,可以消除图像数据中的各种失真现象。这为定量遥感反演提供了必要的基础条件。
  • 图像处理中GAMMA研究与实现
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    本研究深入探讨了Gamma校正在图像处理中的应用,通过理论分析和实验验证,实现了对图像对比度及视觉效果的有效调整。 本段落对图像处理中的Gamma校正进行了深入分析,并从CRT显示器特性和人类视觉特性两方面探讨了其必要性。文中还介绍了RGB三原色的非线性编码方法,以及基于帧缓存颜色查找表实现Gamma校正的具体方案。
  • Python结合遥感技术绝对
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    本研究探讨了利用Python编程语言与遥感技术相结合的方法,对卫星影像数据实施绝对辐射校正的技术流程和应用效果。通过精确调整传感器获取的数据,确保图像的真实性和可靠性,为后续的环境监测、土地使用分析等提供高质量的基础资料。 使用遥感技术和Python进行绝对辐射定标。通过利用辐射定标参数Json表,对遥感影像进行处理,将影像的灰度值转换为辐亮度。
  • Gamma-Cruncher_v0.7.9.9510.zip
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    Gamma-Cruncher_v0.7.9.9510.zip是一款专注于伽玛函数计算和分析的专业软件。该版本优化了计算性能,提升了用户界面的友好度,并修复了先前版本中的多项错误与漏洞。 最新版的Windows版本的γ-cruncher用于评测电脑性能,并且是最快的Pi值计算程序之一。原作者将其放在网上供人使用。需要注意的是,第一个字母是gamma,而非y。