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通过ENVI软件,对Sentinel-2数据完成了大气校正流程,并已验证可用。

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简介:
通过使用ENVI软件,对Sentinel-2(哨兵2)数据完成了大气校正流程的整理,并经过验证确认其可操作性和有效性。再次强调,该流程同样能在ENVI软件中顺利运行。

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客服
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  • 使ENVI处理Sentinel-2步骤汇总,有效
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    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ENVISentinel-2梳理及实测
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    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。
  • ENVI中的Planet
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    本简介探讨如何在ENVI软件中对Planet卫星影像进行大气校正,以提升遥感图像的质量和准确性。 在使用ENVI软件处理Planet数据进行大气校正及预处理过程中遇到的问题及解决办法,希望各位能多交流分享经验。
  • Sentinel-2 Sen2Cor及在SNAP中的应
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  • Python 使 sen2cor Sentinel-2 影像进行批量
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    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。
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    ASTER-ENVI大气校正是利用ASTER和ENVI软件进行遥感图像处理的关键步骤,旨在消除或减少大气对地物反射光谱的影响,提升影像质量与分析精度。 ASTER1a和1b数据的大气校正方法涉及定标及大气校正参数的选择。查看头文件是获取这些参数的一个重要步骤。使用的模型为FLAASH模型。
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    本简介介绍在ENVI软件中利用FLAASH模块进行遥感图像的大气校正方法,包括参数设置与操作流程。 FLAASH大气校正是一种利用ENVI软件进行的技术,主要用于遥感图像处理以去除大气对信号的影响。在使用这项技术前,用户需要准备好相应的输入数据并熟悉软件的使用要求。 对于卫星或航空影像来说,波段范围的要求分别为400nm至2500nm和860nm至1135nm;并且这些数据必须是浮点型、4位有符号整型或2位无符号整型。此外,图像需以BIL或BIP格式存储,并且单位应为μWcm²nm sr(微瓦特每平方厘米纳米球面辐射度)。如果原始单位不符合要求,则需要进行转换。 水汽含量的获取依赖于特定波段范围内的通道:1050~1210nm、770~870nm或者870~1020nm,且这些通道必须拥有至少15纳米的光谱分辨率。对于气溶胶含量,则需要在660nm和2100nm附近有相应的通道,并满足特定反射率条件。 当使用FLAASH进行大气校正时,用户需输入波长信息。如果传感器类型未被预先定义,在处理高光谱数据时,必须提供波长及FWHM(全宽度半最大值)的信息;多光谱数据则需要用户提供相应的光谱响应函数设置在“MultispectralSettings”中。 对于多光谱影像的数据处理,由于其不具备水汽反演的通道且分辨率不足15纳米的要求,因此无法进行水汽反演。然而用户可以通过调整气溶胶和云相关的参数来优化校正结果,如KTUpperChannel、KTLowerChannel等用于确定黑暗像元以实现气溶胶反演。 在高级设置中,FLAASH提供了自动选择通道的功能或通过高光谱通道定义文件指定特定的波段进行分析。这些信息对于改善大气校正是至关重要的。 总的来说,利用FLAASH进行的大气校正能够显著提高遥感图像的质量,并使地物反射特性更加准确可靠。然而这项技术需要一定的专业知识和经验才能正确操作使用。
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    本研究探讨了利用ENVI软件中的FLAASH模块对MODIS 1B级数据进行大气校正的方法和技术流程,旨在提高遥感图像的质量和准确性。 利用ENVI对MODIS1B数据进行FLAASH大气纠正的成本较高,请谨慎操作。
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