Advertisement

Sentinel-2 Sen2Cor大气校正流程及在SNAP中的应用

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Sentinel-2 Sen2Cor大气校正流程及在SNAP中的应用
    优质
    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。
     
  • Python 使用 sen2cor 对 Sentinel-2 影像进行批量大气校正
    优质
    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。
     
  • 基于ENVI的Sentinel-2数据大气校正流程梳理及实测验证
    优质
    本文详细阐述了利用ENVI软件进行Sentinel-2卫星影像的大气校正方法，并通过实际案例进行了效果验证。 使用ENVI软件对Sentinel-2（哨兵2）数据进行大气校正的流程整理如下：该方法已经亲测可用。
     
  • Sentinel2A的大气校正流程
    优质
    本文介绍了使用Sentinel-2A卫星数据进行大气校正的具体步骤与方法，旨在提高遥感图像的质量和准确性。 本段落主要介绍哨兵数据的大气校正方法，并详细讲解如何处理哨兵数据，非常值得学习。
     
  • SeaDAS在Envisat MERIS大气校正中的应用效果分析
    优质
    本文对SeaDAS工具在处理Envisat卫星MERIS传感器数据时的大气校正效果进行了深入分析，探讨了其准确性与适用性。 本教程基于 NASA 的 SeaDAS 项目。要了解更多信息，请参考相关文档。 在 Terradue 的 Developer Cloud Sandbox 平台上实施“使用 SeaDAS 进行 MERIS 1 级到 2 级大气校正效果”的应用程序入门指南，该平台提供了一系列用于开发、测试和利用可扩展的分布式地球科学处理器的服务。要运行此应用，您需要一个通过请求获得并经用户注册批准后的 Developer Cloud Sandbox。 安装 Java： 登录开发者沙箱并在 shell 中执行以下命令以安装 Java 7： ```bash sudo yum install -y java-1.7.0-openjdk ``` 然后选择 Java 7 版本： ```bash sudo /usr/sbin/alternatives --config java ``` 这将显示一个终端窗口，列出可用的 Java 运行时环境。您需要从中选择编号为 7 的选项以完成安装。
     
  • IDL大气校正及辐射定标_大气校正_IDL
    优质
    本课程专注于使用IDL编程语言进行卫星遥感图像的大气校正和辐射定标技术，旨在提升数据处理精度与效率。 使用IDL调用ENVI中的函数来实现影像的大气校正和辐射定标。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • 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
     
  • 大气校正：6S模型Python版，适用于GF1、GF2、Landsat-8和Sentinel...
    优质
    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。