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利用Matlab编写的遥感影像批量空间插值代码,包括MODIS和Landsat等数据。

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简介:
在研究生学习期间,我独立编写了一套用于遥感影像批量空间插值的Matlab程序,现向大家分享。

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客服
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  • 基于MATLABMODISLandsat
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的代码库,用于对MODIS和Landsat卫星数据进行大规模的空间插值处理,有效提升数据分析效率。 研究生期间自己编写了一套用于遥感影像批量空间插值的Matlab程序,现在分享给大家。
  • .docx
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    本文档汇集了多种来源的夜间遥感影像数据,旨在为研究人员和相关领域工作者提供全面详实的数据支持。 92-13年的夜间遥感影像数据、DMSP_OLS夜间灯光数据以及VIIRS_NPP的2017年每月夜间灯光数据汇总,方便进行城市化进程与扶贫地区演变等应用分析及预测。
  • 2018年中国MODIS.7z
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    该文件为2018年中国的MODIS(中分辨率成像光谱仪)卫星遥感影像数据集,存储格式为压缩包(.7z),内含高精度地球观测信息。 标题中的“2018年中国modis遥感影像数据.7z”指的是一个包含2018年中国区域的MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪)遥感图像的数据集,它被压缩为7z格式的文件。MODIS是美国国家航空航天局(NASA)在两颗地球观测卫星——Terra和Aqua上搭载的传感器,用于持续监测全球环境和气候状况。 描述表明这些数据是从NASA官方网站下载的,但由于网络问题或其他原因,下载速度较慢。因此,分享者提供了这个压缩包以帮助有需要的研究人员或爱好者更快地获取所需的数据。“如果有需要的同学可以自行下载”这一句暗示这可能是针对学术界或者对遥感技术感兴趣的个人提供的共享资源。 标签“nasa modis 遥感数据 2018年中国遥感数据”进一步明确了数据的来源、类型和地域范围。NASA是提供这些数据的机构,MODIS是获取图像的主要工具,而2018年中国的标注则指出了具体的时间和地理区域。 压缩包内包括以下文件: - 501421460.csv:这是一个CSV(Comma Separated Values)文件,通常用于存储表格形式的数据。它可能包含有关MODIS图像的元数据信息。 - 501421460.json:JSON格式的文件,以键值对的形式存储了关于MODIS影像的信息或处理参数。 - 2018年modis遥感影像数据.txt:一个TXT文本段落件,可能包含了详细的使用指南、描述和说明。 这些遥感图像通常包括多光谱或者热红外成像信息。它们可以用于多种研究目的,例如气候变化的研究、土地覆盖分类以及植被健康评估等。MODIS的特点是高时间分辨率(每天至少一次全球覆盖)及中等空间分辨率(250米至1公里),因此非常适合于进行全球变化相关的科学研究。 在分析这些遥感图像时,研究人员通常需要执行辐射校正和大气校正的预处理步骤以提高数据质量。之后可以利用这些影像开展地物识别、变化检测或植被指数计算等工作,比如通过MODIS的红光与近红外波段来计算NDVI(归一化差异植被指数)。 这个数据集对于研究2018年中国区域内的环境和生态状况具有很高的价值,并且它也体现了遥感技术在科学研究及实际应用中的重要作用。
  • 使ArcGISPython裁剪
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    本教程介绍如何运用ArcGIS结合Python脚本实现对大量遥感图像数据进行高效自动化的裁剪处理。 利用ArcGIS Python批量裁切TIF格式的遥感影像。通过修改设置文件路径即可使用该方法。
  • 使GDAL在VC++中打开展示各种
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    本项目提供了一套基于GDAL库与VC++环境下的源代码,用于实现多种格式影像文件的读取、处理及显示功能,特别适用于遥感图像分析。 本程序利用GDAL打开bmp、tif、jpeg、img等多种格式的图像,并在VC环境下通过GDI绘图进行显示,适合初学者学习使用。请注意:此程序经过本人亲自编写并测试,能够正常编译运行。如果下载后无法运行,请检查您的开发环境是否正确配置了gdal库的相关设置。
  • GeoPS-V1.0(于Photoshop地理件,处理件)
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    GeoPS-V1.0是一款专为Adobe Photoshop设计的地理空间插件,能够高效处理和分析遥感影像数据,提供专业的图像校正、配准及渲染功能。 Photoshop地理空间插件能够将遥感影像批量转换为PS图层,并根据地理位置关系在PS中叠加显示这些图层;经过PS图层调色编辑后,可以一键将其转换回带有地理坐标的遥感影像。
  • Python中使GDAL进行
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    本简介介绍如何利用Python编程语言结合GDAL库来处理和分析遥感影像的空间数据,包括文件读取、操作及保存等基本步骤。 本段落主要介绍了如何使用Python进行空间数据处理中的GDAL读取与写入遥感图像,并通过示例代码进行了详细的讲解。内容对于学习或工作中需要应用到此类技术的人来说具有较高的参考价值,希望对大家有所帮助。
  • MATLAB中高光谱
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    本段落介绍了如何使用MATLAB编写代码来读取和处理高光谱遥感图像数据,包括加载、显示及保存高光谱影像的技术方法。 用于读写高光谱遥感影像的MATLAB代码支持BSQ、BIL、BIP三种格式。这三种文件格式在头文件*.lxw中的第5个数字中进行区分,而该头文件可以通过写字板编辑。
  • 快速自适应算法在高分辨率
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    本研究探讨了一种快速自适应插值算法,并分析了其在提升高空间分辨率遥感影像质量方面的效果与优势。 针对高空间分辨率遥感影像图幅较大、地物特征丰富以及边缘信息复杂等特点,本段落提出了一种新的快速自适应插值方法,在较低计算复杂度下有效改善了高空间分辨率遥感影像的插值效果。新算法按照坐标的奇偶性将待插值点分组,并利用Canny算子获取原始图像中的边缘;然后根据相邻4个像素所组成的矩形区域的不同边缘特性将其划分为5种类型,针对各类插值点完成快速插值操作;最后通过已插值点与原像素点之间的关系对剩余未处理的待插值点进行二次赋值。实验结果表明,新算法不仅计算复杂度较低,而且有效解决了传统插值方法产生的锯齿和模糊现象问题,并提高了峰值信噪比。因此,该研究对于遥感影像插值算法的实际应用具有重要的价值。