Advertisement

高质量二号遥感影像数据集

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


简介:
本数据集包含高精度、多光谱的卫星遥感图像,旨在支持环境监测、城市规划及自然资源管理等领域的研究与应用。 高分二号遥感影像数据提供详细的地球观测信息。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本数据集包含高精度、多光谱的卫星遥感图像,旨在支持环境监测、城市规划及自然资源管理等领域的研究与应用。 高分二号遥感影像数据提供详细的地球观测信息。
  • 光谱
    优质
    高光谱遥感影像数据集是一套包含连续可见光到短波红外区域光谱信息的数据集合,用于精确的地物识别与分类。 常用的高光谱遥感图像数据集包括Indians Pines、Botswana、KSC、PaviaU和Salinas,以及它们的ground truth矩阵。这些文件的后缀为.mat。
  • 优质
    遥感影像数据集是一系列通过卫星或飞机等平台获取的地表观测图像集合,涵盖不同地区、时期及光谱范围,广泛应用于环境监测、城市规划和自然资源管理等领域。 遥感图像数据集采用tif格式,适用于图像融合、图像分割等领域,非常实用。
  • UCMerced_LandUse
    优质
    简介:UCMerced_LandUse 遥感影像数据集是一套针对土地利用多样性的高质量遥感图像集合,适用于土地覆盖分类与变化检测等研究领域。 本资源是UCMerced_LandUse遥感图像数据集,包含21类图像,每类有100张图片。该数据集可用于土地资源分类。
  • RSC11(.7z)
    优质
    RSC11遥感影像数据集包含丰富的高分辨率卫星图像,适用于多种地球观测任务和深度学习应用。以压缩文件形式提供(.7z)方便下载与存储管理。 RSC11 数据集是一个包含高分辨率遥感影像的数据集合,这些图像来源于 Google Earth。每张图片的尺寸为 512*512 像素,并且数据集中共有 11 类不同的场景图像,每一类大约有 100 张图,总计约有 1232 张图片。
  • 分一原始样本
    优质
    高分一号遥感影像原始样本数据提供高质量、高分辨率卫星图像资料,涵盖国土资源调查、环境监测等多个领域,为科研与应用提供坚实的数据基础。 高分一号是中国发射的一系列高分辨率对地观测卫星中的首颗卫星,其主要任务是获取高质量、多光谱及宽幅的地面图像数据,以支持国家科研、环境保护、灾害监测等多个领域的需求。这些遥感影像原始样例数据即是在执行任务过程中所捕获的实际地面信息。 遥感技术通过非接触式探测手段从远处收集目标的信息,包括地球上的陆地、海洋和大气等。获取的数据通常由安装在卫星、飞机或其他平台上的传感器提供,涵盖可见光、红外线及雷达等多种波段的资料。经过预处理后,这些数据可应用于科研活动、资源勘查、环境监测与城市规划等多个领域。 高分一号具备较高的空间分辨率,能够捕捉到小于1米甚至更小的目标细节,这对于地形测绘、城市规划和农业监测等应用至关重要。该卫星搭载了全色及多光谱两种类型的传感器:前者负责捕获高质量的黑白图像;后者则同时获取多个波段的信息,为分析地物光谱特征提供丰富的数据支持。 高分一号遥感影像原始数据包含丰富信息,并以多种文件格式存储,如.jpg、.rpb和.tiff等。例如,jpg通常用于快速查看预览图;而.rpb及.tiff则专门用来储存未经压缩的原版图像资料,保留详尽的地物细节。此外,xml格式主要用于保存元数据信息(比如拍摄时间、位置、传感器类型以及成像参数),这对于正确解读影像至关重要。 科研人员利用这些原始样例进行几何校正、辐射校正和大气校正等预处理工作以确保后续分析的准确性。由于高质量的数据是深入研究的基础,因此获取优质原始资料极为关键。 尽管高分一号遥感数据在科学研究中具有重要价值,但依据相关政策规定,这类信息不得用于商业目的,旨在保障合法合规使用这些资源的要求得到满足。
  • 帕维亚的光谱
    优质
    本数据集包含帕维亚大学校园内的高光谱遥感影像,涵盖多种地面覆盖类型,旨在支持各类高光谱图像分析与处理研究。 深度学习高光谱遥感图像数据集包含102个光谱波段,图像像素大小为1096*1096。
  • 哨兵处理
    优质
    哨兵二号遥感影像处理专注于欧盟哥白尼计划中的哨兵二号卫星数据的分析与应用,涵盖影像预处理、特征提取及实际案例研究等内容。 哨兵二号的遥感影像处理涉及一系列的技术步骤和方法,用于获取、分析和解释地球观测数据。这些过程通常包括图像预处理、几何校正、大气校正以及特征提取等关键环节,旨在提高影像的质量并为后续的应用提供支持。通过使用专业的软件工具和技术手段,可以有效地利用哨兵二号卫星提供的高分辨率多光谱数据来监测环境变化和进行资源管理。
  • 哨兵处理
    优质
    《哨兵二号遥感影像处理》旨在介绍如何使用Sentinel-2卫星数据进行高效的图像预处理、分析及应用,为环境监测和自然资源管理提供技术支持。 遥感影像处理是地球观测领域中的关键技术之一,它涉及到对卫星或航空传感器捕获的遥感数据进行分析、解释和应用。在这个过程中,哨兵二号(Sentinel-2)是一个重要的遥感卫星系统,由欧洲空间局(ESA)开发,主要用于土地覆盖监测、农作物生长评估、灾害管理和环境监测等任务。 1. **哨兵二号遥感影像获取**:哨兵二号卫星提供多光谱图像,具有高分辨率和大覆盖范围的特点。用户可以通过访问欧空局哥白尼开放中心官方网站来检索和下载所需时间段和地理区域的遥感数据。在网站上,需要选择特定的时间、地理位置以及所需的图像进行下载。 2. **SNAP软件处理**:Sentinel Application Platform (SNAP) 是一个强大的开源软件,用于哨兵系列卫星数据的预处理工作,包括校正、重采样和几何校正等步骤。例如,在使用SNAP时可以将原始影像转换为所需的像素大小,确保不同图像之间的空间一致性。 3. **ENVI处理**:Environmental Systems Research Institute (ENVI) 是一款专业遥感图像处理软件,支持多种遥感数据格式。在ENVI中,用户可以通过波段组合的方式,将哨兵二号的不同光谱带合并成特定的新型光谱指数以满足分析需求。 4. **GIS中的坐标投影**:进行地理信息系统(GIS)分析时需要确保影像与矢量文件(例如行政边界和地形图)之间的空间参考系统一致。通过使用GIS软件,可以将五原县的矢量数据转换为与遥感图像匹配的空间参考系统。 5. **ROI裁剪功能**:在ENVI中利用Region of Interest (ROI) 裁剪工具结合五原县的地理边界能够精确提取研究区域内的遥感影像,便于后续分析工作开展。 6. **遥感生态指数计算**:遥感生态指数(RSEI)是一种综合评估生态环境状况的方法。PSEI(潜在空间生态指标)是RSEI的一种变体,通过整合NDVI(归一化植被指数)、IBI(建筑影响指数)、NDSI(土壤湿度指数)和地表温度(LST),可以全面衡量土地的绿化程度、湿润度、热度及干燥状况以评估生态环境的整体健康状态。这些指标之间的数学关系能够反映不同环境因素对生态系统的影响。 遥感影像处理涵盖数据预处理、图像融合、空间分析以及生态指数计算等多个环节,每个步骤都是深入挖掘和理解原始信息的关键途径。通过这种方法可以从中提取出有价值的数据来支持环境保护、农业监测及城市规划等领域的工作。
  • 分三SAR
    优质
    本资料集包含多颗高分三号卫星获取的合成孔径雷达(SAR)图像,具有高空间分辨率和广泛的覆盖范围,适用于海洋、陆地及应急监测等应用。 我搜集了一些高分三号的SAR图像,但分辨率一般,并且这些图像是ipg格式的。