基本思路：辐射定标-裁剪-大气校正-ndvi值计算-植被覆盖度计算-地表比辐射率计算-同温黑体辐射亮度计算-温度反演使用软件：ENVI5.3.1一、下载影像本次数据源来自美国usgs网站EarthExplorer注意1：最好有特殊上网方法，不然会加载的非常慢；注意2：要先注册usgs网站账号，有谷歌邮箱的用谷歌邮箱注册，没有的用163邮箱应该也可以（我没试过，具体可自己尝试）；注意3：影像产品分级
------------恢复内容开始------------ 研究冲淤问题需要利用WDM方法构建DEM，需要用到瞬时海面水深图。构建瞬时海面水深图有两个大方向，1.海洋数值模型 2.遥感反演水深。这里由于海洋数值模型不太熟悉（linux、fvcom不熟悉)，转而尝试去用遥感的方法反演得到水深平面图。 初步阅读遥感水深反演的相关论文，现进行总结。 （1）首先遥感水深反演有两种不同的方向。其一是
转载
2023-11-23 12:34:29
25阅读
1：星载传感器降水反演算法的主要原理2：星载传感器的降水反演算法2.1：可见光/红外( VIS /IR) 降水反演算法该算法利用了冷云和暖云的物理性质。冷云和暖云的存在与对流有关，对流云系会产生降水。在可见光及红外光波段测得的云顶信息，可用来间接估算地表降水。具体而言，即建立云顶红外温度与降雨概率和强度之间的关系。2.2：被动微波( PMW) 降水反演算法 与可见光和红外波段相比，微波拥有前者不可
转载
2024-07-18 21:59:08
211阅读
## Python进行遥感反演
### 1. 简介
遥感反演是利用遥感数据进行地表特征的定量分析和监测的过程。Python作为一种强大的编程语言，可以用来进行遥感反演的数据处理和分析。本文将介绍使用Python实现遥感反演的流程和步骤。
### 2. 流程
下面是使用Python进行遥感反演的整体流程，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
|
原创
2023-09-18 06:32:54
791阅读
这段时间有一个这种需求：给你一个shp文件，让你在一个有很多幅遥感影像的文件夹里面快速找到与shp相交的那几幅影像。方法如下：1、首先我们需要读取shp文件的经纬度范围：from osgeo import ogr
# 打开SHP文件
dataSource = ogr.Open('path_to_your_shapefile.shp', 1) # 1表示以读写模式打开
layer = dataS
理论模型理论模型是基于电磁散射理论，适用于不同传感器，考虑了地表粗糙度、土壤水分、极化方式、雷达入射角、波长等对于雷达后向散射系数的影响。主要包括：GOM、POM、SPM、IEM等。其中GOM适用于地表粗糙度较高的地面、其次是POM（中等粗糙）、再者SPM（较为平滑）。IEM模型是Fung统一了前面三种模型，该模型可以在一个很宽的地表粗糙度范围内实现对地表粗糙度的模型，从而反演土壤水分。（1992
转载
2023-12-15 13:59:04
91阅读
《环境物理学》刘树华，化学工业出版社，第八章 遥感环境物理学 本章主要介绍基于遥感技术获得地球表面的环境物理信息的方法以及遥感环境物理的一些概念。1.1 遥感数据的大气校正本节主要介绍徐兴奎的研究成果。徐兴奎将到达大气层顶的能量分成三部分：地表反射能、大气的分子散射、大气中气溶胶的散射。对于单通道之间的关系可表示为： Rayleigh散射表示为： 气溶胶散射能为：1.2 地表环境物理参数的反演技术
转载
2024-10-24 06:43:08
111阅读
ENVI5.1原生支持国产卫星数据处理，如高分一号；SARscape5.1更易于操作，可以快速进行地表沉降方面的应用；创新性的企业级ENVI产品ENVI Services Engine，可以将遥感模型发布为服务，构建B/S企业级应用。本讲座将介绍这些最新的遥感技术及在国土中的应用。地理底图生产利用ENVI软件进行地理底图生产的流程。首先是遥感影像的选择，通常用作底图的数据都是高分辨率的影像。在确定
转载
2023-09-17 11:30:17
2阅读
1．实习目的：理解叶面积指数（LAI）反演的各种方法，掌握LAI遥感反演的统计方法和过程， 能够利用实测数据和遥感数据建立LAI的统计反演模型并进行反演。2．实习内容：1）进行实测数据和遥感数据的匹配2）在EXCEL软件中计算植被指数、利用不同的植被指数，建立LAI反演的统计模型；3）利用实测数据进行验证；4）进行分类，提取出植被，利用最优统计模型对遥感数据进行反演3．实习步骤：3.3.1.寻找实
转载
2024-06-13 08:44:59
179阅读
文章目录概述方法原理代码实现结果分析SVMResnetLSTM 概述从2012年深度卷积神经网络（AlexNet）成功应用于图像识别以来，发展出多个改进的卷积神经网络构架，包括2014年牛津大学的VGG,Google公司的GoogleNet，2015年微软研究院Kaiming He推出的残差网络，网络层数越来越多，所得到的精度越来越高。深度学习能够通过提取遥感图像的高层次特征，表征出遥感场景间的
# 有机质遥感反演及其在生态监测中的应用
在生态学、农业和环境监测等领域，有机质含量是一个重要的指标。它直接与土壤的健康、生产力以及生态系统的稳定性相关。传统的土壤有机质检测方法较为耗时且成本高昂，而遥感技术提供了一种高效、经济的新途径来反演土壤有机质含量。本文将介绍有机质遥感反演的基本原理，并结合Python代码示例，展示如何利用遥感数据进行反演。
## 1. 概述
有机质遥感反演主要依赖
原创
2024-09-21 05:03:22
250阅读
植被是陆地生态系统中最重要的组分之一，也是对气候变化最敏感的组分，其在全球变化过程中起着重要作用，能够指示自然环境中的大气、水、土壤等成分的变化，其年际和季节性变化可以作为地球气候变化的重要指标。此外，由于生态工程保护建设和植被自然生长等因素，中国陆地生态系统发挥了重要的碳汇作用。因此，定量评估植被时空动态变化是制定生态系统可持续发展目标和衡量生态系统固碳潜力的重要前提，卫星遥感数据衍生的生态参量
引言 现在遥感应用领域，尤其是农业遥感、土地覆盖、矿物识别等等地物精细识别探测任务中，遥感指数已经如日中天。它们的共同特点都是采用了比值运算和归一化(normalization)处理。因此数值范围介于{-1，1}之间。由于进行了比值计算，所以其生成的指数影像还有助于消除地形差异的影响。这些指数创建的基本原理就是在多光谱波段内，寻找出所要研究地类的最强反射波段和最弱反射波段
转载
2023-12-01 13:30:46
188阅读
目前遥感指数多种多样，那怎么针对不同的应用领域选择合适的植被指数？不同卫星又有哪些可以反演的指数？Henrich等人开发了Index Database(网址：https://www.indexdatabase.de/)，总结了目前主流的遥感指数，并针对不同卫星、不同应用领域进行了归纳整理。用途一：根据卫星选择遥感指数该网站已经采集了上百种卫星数据，基本覆盖了主流的遥感卫星。选中相关遥感卫星，即可看
# 入门机器学习：遥感公开数据集的获取与应用指南
在人工智能与数据科学的快速发展中，遥感技术尤其引人注目。本文将教会你如何获取公共的遥感数据集，并运用机器学习进行分析。以下是整个流程的概述，你将会了解到每一步所需的具体操作和代码。
## 整体流程概述
以下表格展示了实现“机器学习与遥感公开数据集”所需要的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定目标和问题
原创
2024-09-09 07:24:43
136阅读
遥感影像的比例尺和分辨率 影像分 辨率是决定影像精度的一个重要指标，影像精度要满足相应比例尺地图更新对于影像识别能力和成图精度要求，同时又要考虑地图更新成本。冗余的分辨率会增加卫 星影像购买成本和加重内业处理的负担；而若分辨率达不到一定要求，细小的地物就无法判读、像片控制点精度得不到保证，满足不了成图精度。在选择合适的分辨 率时，还要考虑最不利的生产条件。
1 航空 摄影测量对影像的要求
# 如何使用A卡进行机器学习
在机器学习领域，图形处理单元（GPU）在训练深度学习模型时起着至关重要的作用。尽管NVIDIA的GPU在这一领域处于主导地位，但AMD的A卡（例如Radeon显卡）也越来越受到青睐。本文将对如何使用A卡进行机器学习进行详细探讨，包括环境配置、库选择、代码示例等多个方面。
## 1. 环境准备
### 1.1 硬件要求
在使用A卡进行机器学习之前，确保您的计算机
# 如何利用PyCharm进行机器学习
在现代数据科学中，机器学习算法的应用越来越普及。无论是在商业预测、图像处理还是自然语言处理，机器学习都展现出了其强大的能力。而在众多开发环境中，PyCharm因其强大的功能和良好的用户体验而备受青睐。本文将通过一个实际例子，展示如何在PyCharm中进行机器学习，解决一个具体问题。
## 问题背景
假设我们在一家在线零售公司工作，目标是预测顾客的购买行
基于dlib进行人脸检测Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口。由于Dlib对于人脸特征提取支持很好，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以Dlib人脸识别开发很适合做人脸项目开发。官网地址：http://dlib.net
Github 源码库：https://github.com/davisking/dlibHOG 方向梯度直方图（Histogram
引言 一谈到“遥感”，我们总觉得是如同火箭、导弹之类的高科技，似乎与我们距离很遥远，随着科技的发展，遥感的应用已经慢慢与我们的生活更近了，就像2000年前很多人还是电脑盲，现在已经非常普及了，所以我们也应该了解一些遥感的知识，以便与时俱进。比如，现在我们现在用到的百度地图、导航地图是遥感的二维影像的软件应用，Google earth
转载
2024-02-05 20:46:22
64阅读
