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Sentinel-2云检测器:适用于Python的Sentinel Hub云...

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简介:
Sentinel Hub的Sentinel-2影像云探测器请注意:s2cloudless掩码现在已被整合为Sentinel Hub中的预计算层,供您使用。 您可以参考相关文档和资源。 s2cloudless Python软件包为Sentinel-2影像提供了便捷的自动云检测功能。 此分类方法基于Sentinel Hub研究团队精心研发的单场景像素云探测器,并进一步进行了更为详尽的阐述。 为了成功安装该软件包,您的Python版本必须大于等于3.6。 您可以在PyPI软件包管理器上轻松找到并安装该软件包,通过以下命令即可实现:$ pip install s2cloudless。 如果您选择手动安装软件包,请先克隆存储库并执行$ pip install .s2cloudless。 该软件包的依赖项之一是lightgbm软件包。 在安装过程中若遇到任何障碍,请务必查阅相关文档寻求帮助。 建议在Windows系统上安装s2cloudless之前,先通过 s2cloudlessshapely 地方式安装该软件包。

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  • Sentinel2-Cloud-Detector:Python中处理Sentinel-2图像Sentinel Hub插件...
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    简介:Sentinel2-Cloud-Detector是一款专为Python设计的Sentinel Hub插件,旨在高效地检测和剔除Sentinel-2卫星影像中的云层,确保数据的纯净与准确。 Sentinel Hub的Sentinel-2影像云探测器注意:s2cloudless掩码现在可以作为预计算层在Sentinel Hub中使用。 s2cloudless Python软件包为Sentinel-2影像提供了自动化的云检测功能,其分类基于由Sentinel Hub研究团队开发的一种单场景像素为基础的云探测算法。该软件包可在PyPI上获取,并可通过以下命令进行安装: ``` pip install s2cloudless ``` 若需手动安装,请先克隆存储库并执行如下指令: ``` pip install . ``` 在使用s2cloudless时,需要确保系统中已安装Python版本大于等于3.6。此外,该软件包依赖于lightgbm和shapely等第三方库;如遇到相关问题或需进一步信息,请参考相应文档进行解决与查询。
  • Sentinel-2-GEE监系统
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    Sentinel-2-GEE监测系统是一款基于Google Earth Engine平台开发的应用程序,它利用Sentinel-2卫星数据提供高效的地球观测与分析服务。该系统旨在简化遥感数据分析流程,支持用户轻松获取、处理和可视化全球范围内的高分辨率多光谱图像,适用于农业监控、环境评估及自然资源管理等多个领域。 Sentinel-2-GEE是一个与Google Earth Engine结合使用的卫星数据处理工具或方法,主要用于分析和利用来自欧洲航天局Sentinel-2卫星的高分辨率多光谱图像。通过这种方式,用户可以获得更高效、便捷的数据访问及处理能力,特别适用于农业监测、土地覆盖分类以及环境变化研究等领域。
  • CNN-Sentinel:利Keras解析PythonSentinel-2卫星数据(Minds Mastering系列...)
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    CNN-Sentinel是Minds Mastering系列的一部分,介绍如何使用Keras库在Python环境中解析和分析来自Sentinel-2卫星的多光谱图像数据。 使用TensorFlow.Keras在Python中分析Sentinel-2卫星数据,并基于开放数据集的卫星数据和CNN进行最新的土地利用分类。以下是脚本概述: 01_split_data_to_train_and_validation.py:将完整的数据集分为训练集和验证集。 02_train_rgb_finetuning.py:使用ImageNet上的预训练权重,在RGB数据上对VGG16或DenseNet201模型进行微调。 03_train_rgb_from_scratch.py:从头开始,使用RGB数据训练VGG16或DenseNet201模型。 04_train_ms_finetuning.py:使用ImageNet上的预训练权重,在多光谱数据上对VGG16或DenseNet201进行微调。
  • 荷兰_ Sentinel-2.txt
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    Sentinel-2文档聚焦于荷兰卫星影像数据的应用与分析,涵盖农业监测、城市规划及环境研究等领域,为用户提供详尽的数据解读和应用指南。 荷兰的哨兵二号卫星提供十米分辨率的图像数据。
  • Fmask:一款专为Landsat 4-8及Sentinel 2影像设计自动化、阴影与雪覆盖工具
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    Fmask是一款针对Landsat 4-8和Sentinel 2卫星图像开发的专业工具,能够自动识别并标记其中的云层、阴影以及积雪区域。 面膜名为Fmask的软件用于Landsats 4-8和Sentinel 2图像的自动云、云阴影、雪和水蒙版处理。如有疑问,请联系康涅狄格大学自然资源与环境系的相关研究人员。 重要提示:这个GitHub页面仅包含Fmask 4.3版本的Matlab代码,其中包含了GLOBAL AUXILIARY DATA(约1G)的Matlab软件包。autoFmask是用于图像处理的主要功能函数;而autoFmaskBatch则可以将所有Landsats 4-8和Sentinel-2图像批量处理到一个文件夹中。 请注意,使用源代码需要在Matlab环境中安装Mapping Toolbox。对于MATLAB版本为2020b或更高版本的用户,请删除Fmask Matlab软件包中的geotiffread.m和geotiffinfo.m这两个独立文件(不影响单独使用的功能)。
  • Sentinel-2卫星资料手册
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    《Sentinel-2卫星资料手册》详尽介绍了欧洲空间局Sentinel-2地球观测任务的各项参数、数据获取及处理方法,为用户掌握卫星图像应用提供全面指导。 哨兵-2(Sentinel-2)卫星是欧洲航天局开发的地球观测系列卫星之一,主要用于提供高分辨率、多光谱图像数据,以支持环境监测、土地利用管理等应用领域。该卫星配备了多种传感器,能够获取从可见光到近红外波段的数据,并且具有较高的空间分辨率和时间频率。 Sentinel-2的主要特点包括: 1. **成像能力**:搭载了MSI(多光谱仪器),提供多达13个不同的波段的图像数据。 2. **覆盖范围**:能够以每天或每五天一次的速度覆盖全球陆地表面,具体视轨道位置和天气状况而定。 3. **分辨率**:在红边及近红外区域达到10米的空间分辨率,在蓝色、绿色、红色以及海岸波段为20-60米不等的分辨率。 Sentinel-2卫星的应用范围广泛: - 土地利用与覆盖变化监测 - 农业作物生长状况评估 - 森林资源管理及保护 - 环境灾害(如火灾、洪水)响应和恢复情况跟踪 通过这些功能,Sentinel-2为科学家们提供了宝贵的数据支持,帮助他们更好地理解地球环境的变化趋势,并促进可持续发展政策的制定。
  • Snap-DPRVI插件:Sentinel-1 SAR数据DpRVI
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    Snap-DPRVI是一款专为Sentinel-1 SAR数据设计的差分极化合成孔径雷达植被指数(DpRVI)分析工具,集成于SNAP软件平台。 snap-dprvi-插件用于Sentinel-1 SAR数据的DpRVI处理,在SNAP软件环境中使用该工具需要先安装Python 3.5或Python 3.6(例如C:\ Python35),并配置好SNAP的路径,同时在同一python路径下安装Numpy。初学者可以参考相关帮助文档来学习如何设置Python和numpy。 在SNAP中要进行DpRVI处理时,请先下载snap-dprvi-1.0.0.nbm文件,并按照InstallationPPT.pdf中的说明完成插件的安装步骤。 该工具接收输入为双极化协方差矩阵C2,输出结果是经过DpRVI算法处理后的图像。
  • Cloud Masking for Sentinel 2 with Google Earth Engine
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    本研究利用Google Earth Engine平台开发了一种针对Sentinel-2卫星影像的云掩膜算法,有效提升了遥感数据处理效率和精度。 使用Google Earth Engine对Sentinel 2进行云遮罩 利用Google Earth Engine Python API来处理Sentinel 2图像的阴影和云层。此操作基于论坛上发布的JavaScript代码,现将其转换为Python版本。 ### 依存关系 确保已经安装了必要的库,并且环境配置完毕。 - 验证地球引擎 ```shell earthengine authenticate ``` ### 使用方法 1. 克隆GitHub仓库: ```shell git clone https://github.com/samsammurphy/cloud-masking-sentinel2.git ``` 2. 进入克隆后的目录并启动Jupyter笔记本。 ```shell cd cloud-masking-sentinel2 jupyter-notebook cloud-masking-sentinel2.ipynb ``` 请注意,上述命令中的URL和具体路径需要根据实际情况调整。
  • 大气校正:6S模型Python版,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。
  • Sentinel Dashboard Jar
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    Sentinel Dashboard Jar是一款用于管理和监控基于Sentinel规则的流控、降级及系统负载保护策略的Java工具包。它提供了直观的界面来配置和调整服务流量控制参数,确保微服务架构下的稳定性和高性能。 启动sentinel-dashboard.jar版本1.8的阿波罗持久化服务时,请使用以下命令: ``` java -Dserver.port=8080 \ -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 \ -Dproject.name=sentinel-dashboard \ -Dauth.password=123456 \ -Dapollo.portalurl=http://config.chaomeifan.com \ -Dapollo.token=7c87584219d56f5e672bfb48dc45bbe85665d4af \ -Dapollo.user=admin ``` 请确保按照上述格式正确设置各个参数。