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高分一号二号遥感数据预处理流程

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简介:
本资料深入解析高分一号和二号卫星数据的预处理流程,涵盖几何校正、辐射校正及大气纠正等关键技术环节。适合从事遥感数据分析的专业人士参考学习。 详细的高分一、二号遥感数据预处理流程包括参数输入步骤,并附有操作截图。

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    本资料深入解析高分一号和二号卫星数据的预处理流程,涵盖几何校正、辐射校正及大气纠正等关键技术环节。适合从事遥感数据分析的专业人士参考学习。 详细的高分一、二号遥感数据预处理流程包括参数输入步骤,并附有操作截图。
  • 重庆检测
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    重庆高分二号遥感检测数据项目利用高分辨率卫星影像对重庆市进行详细监测与分析,为城市规划、环境评估等领域提供精准的数据支持。 高分二号测试数据可用于地块提取。
  • 重庆检测
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    重庆高分二号遥感检测数据项目利用高分辨率卫星影像对重庆市进行详细监测和分析,提供精确的土地覆盖、城市规划及环境变化信息。 高分二号测试数据可用于地块提取。
  • ENVIPMS步骤
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    本简介探讨了利用ENVI软件对高分二号卫星PMS数据进行预处理的方法与流程,包括辐射校正、几何精纠正及大气校正等关键步骤。 GF2数据的空间分辨率达到了亚米级,具有很高的数据质量及广泛的应用潜力。本段落将展示如何利用ENVI遥感数据处理平台对GF2数据进行高精度的辐射定标、大气校正、正射校正以及图像融合等一系列操作,以实现亚米级的高精应用目标。通过这些演示,我们希望能够充分发挥我国自主研发的GF2卫星数据的技术效能。
  • 影像原始样本
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    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。
  • 质量影像
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    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。
  • 哨兵影像
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    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。
  • 哨兵影像
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    《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。
  • 光谱图像
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    高分五号高光谱图像预处理流程介绍了一套针对高分五号卫星获取的高光谱数据进行系统化、标准化处理的方法和技术,涵盖辐射校正、大气修正及几何校正等关键步骤,旨在提升遥感影像的质量与应用价值。 高分五号卫星凭借其卓越的高光谱成像能力,在遥感研究领域提供了丰富的数据资源。然而,这些原始影像在实际应用之前通常需要经过一系列复杂的预处理步骤以确保数据质量和准确性。 本段落将围绕高分五号高光谱影像的预处理流程展开讨论,主要包括环境配置、坏波段去除和辐射定标等关键环节。 一、ENVI国产卫星插件安装 对高分五号影像进行预处理前,在ENVI环境中需要安装相应的国产卫星插件。有以下两种方法: 1. 通过官方网站的App Store下载并按照文档指示在ENVI中安装“国产卫星支撑工具”。 2. 将ChinaSatellitesSupport文件夹复制到ENVI安装路径下的extensions文件夹内。 二、坏波段去除 影像中的坏波段会影响数据质量和分析结果。可通过检查和剔除异常值来处理这些问题,在ENVI中打开影像,通过数据分析找出有问题的波段,并在后续步骤中排除它们。这里提供的计算方法仅供参考,请根据实际情况进行调整。 三、GF5辐射定标 将传感器测量的数字信号转换为真实地表反射率或亮度的过程称为辐射定标,旨在消除大气和仪器等因素的影响。对高分五号影像采用以下步骤进行: 1. 选择File - Open As - China Satellites - GF-5或GF-5B,并选取对应的XML文件。 2. 使用Radiometric Calibration工具并包含VNSW文件。 3. 在设置窗口中,将Output Interleave设为BIL,点击Apply FLAASH Settings使Scale Factor自动调整至0.1。 4. 设置输出路径建议以影像所在文件夹名加_RC作为名称,并不添加后缀名。 5. 点击OK启动定标过程。由于GF5波段数量多,处理时间可能较长,请耐心等待。 完成上述步骤之后,ENVI将自动加载经过预处理的影像数据,通过Cursor Value工具可以查看并验证定标的准确性和效果。 实际操作中还需关注Smile效应(几何失真)和条带问题的解决。这些现象分别由光学系统或传感器故障导致,并通常需要使用特定算法进行校正。此外,预处理流程还包括大气校正、噪声去除及影像配准等步骤,每一步都对最终分析结果产生重要影响。 高分五号高光谱影像预处理是一个复杂且细致的过程,涉及多种技术和方法的应用。持续学习和交流新的处理策略与技术能够提高数据处理效率,并为遥感研究提供更多支持。
  • 在ENVI 5.3中进行(GF2)
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    本文章介绍了如何使用ENVI 5.3软件对GF2卫星影像数据进行预处理的方法和步骤,包括辐射校正、几何校正等技术。 使用ENVI5.3对高分二号(GF2)遥感数据进行预处理的教程。