5.辐射定标和大气校正5.1 内容介绍太阳辐射通过大气以某种方式入射到物体表面然后再反射回传感器，由于大气气溶胶、地形和邻近地物等影像，使得原始影像包含物体表面，大气，以及太阳的信息等信息的综合。如果我们想要了解某一物体表面的光谱属性，我们必须将它的反射信息从大气和太阳的信息中分离出来，这就需要进行大气校正过程。 学习利用 ENVI 大气校正扩展模块（FLAASH 和 QUAC）对多光谱和高光谱数
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2024-07-24 17:00:35
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作者：ENVI-IDL
Landsat8的OLI陆地成像仪比之前的TM/ETM+多了两个波段，0.433–0.453μm和1.360–1.390μm，怎么多的波段对于地表反演更加有利。ENVI5.1直接支持Landsat8的大气校正（2013下半年发布），利用ENVI5.1提供的Landsat8波谱响应函数在ENVI5.0SP3下也能完成大气校正。 大气校正之前，启动E
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2024-01-08 22:37:28
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文章目录1、 数据的下载。2、 辐射定标3、大气校正 1、 数据的下载。下载网址：链接: GloVis (usgs.gov)。下载的数据为2022年8月1日湖南省北部的遥感影像数据。该数据为L1级产品，只经过了几何校正，没有经过辐射定标和大气校正。 图1-1.下载解压后的数据文件 图1-2.用ENVI打开数据（Linear 2%显示）2、 辐射定标（辐射定标是用户需要计算地物的光谱反射率或光谱辐
最近需要某市的遥感数据，去淘宝搜索后发现15m分辨率的全市图像需要80块钱，自己探索一下遥感图像处理的全过程。整个图像处理的流程是：遥感影像下载——遥感影像波段合成——遥感影像辐射校正——多个遥感影像镶嵌——遥感影像裁剪——遥感影像大气校正一、遥感影像下载1.遥感数据选择Landsat8 OLI（Operational Land Imager 陆地成像仪）传感器的数据，属于使用非常广泛的遥感数据，
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2023-09-16 12:24:09
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Landsat8 L1 T数据是辐射校正数据使用地面控制点和数字高程模型数据进行精确校正后的数据产品，还需要做辐射校正（辐射定标和大气校正）。 一、辐射定标 辐射亮度L=DN*Gain+Bias from osgeo import gdal from osgeo import gdal_array ...
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2021-09-11 12:38:00
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Landsat8 TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航
原创
2024-05-01 11:09:16
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美国陆地卫星（LANDSAT）系列卫星由美国航空航天局（NASA）和美国地质调查局（USGS）共同管理。自1972年起，LANDSAT 系列卫星陆续发射，是美国用于探测地球资源与环境的系列地球观测卫星系统，曾称作地球资源技术卫星（ERTS）。陆地卫星的主要任务是调查地下矿藏、海洋资源和地下水资源，监视和协助管理农、林、畜牧业和水利资源的合理使用，预报农作物的收成，研究自然植物的生长和地貌，考察和预
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2023-10-28 23:04:54
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基于ENVI5.3的Landsat条带去除、辐射定标、大气校正坏带修复辐射定标大气校正 坏带修复 1.下载landsat_gapfill插件，放入“安装目录\Exelis\ENVI53\extensions”，重启ENVI 2. 加载拟处理文件（MTL.txt格式） 3.打开landsat_gapfill 4.选择存放位置并命名文件 5.选择处理文件辐射定标1.选择工具Radiometric C
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2023-06-08 21:20:24
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# 如何使用 Python 融合 Landsat 数据
## 1. 概述
Landsat 卫星是一个提供地球表面多光谱影像的重要工具。融合 Landsat 数据的过程，包括获取影像、预处理、图像融合等步骤。本文将为刚入行的开发者提供一个详细的步骤指导，包括每一步所需的代码及其功能说明。
## 2. 流程步骤
以下是融合 Landsat 数据的流程：
| 步骤 | 描述
本文介绍基于ENVI软件，实现对Landsat 7遥感影像加以预处理与多种不同大气校正方法的操作~
原创
2023-10-16 20:56:37
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本文介绍基于ENVI软件，实现对Landsat 7遥感影像加以大气校正方法的地表温度反演操作~
原创
2024-01-01 14:29:10
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二氧化碳 (CO2) 和甲烷 (CH4) 等温室气体 (GHG) 会在大气中捕获热量，从而使我们的星球保持温暖，对生物物种友好。 无论如何，燃烧化石燃料等人类活动会导致大量温室气体排放，从而过度提高地球的全球平均温度²。 因此，向可持续的全球经济转型势在必行，这样我们才能减缓气候变化并确保我们物种的繁荣。 在本文中，我们将对大气 CO2 浓度数据应用时间序列预测，从而有机会探索机器学习与气候变化的
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2024-01-22 00:26:02
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1.功能概述电磁波在大气传输时，由于大气分子、气溶胶的散射以及臭氧、水汽等气体的吸收，均会影响传感器接收到的信号，导致传感器接收到的信息不能真实反映地表特性。要获得地表的准确信息，就必须尽量消除大气影响，大气校正的目的就是将获取的遥感数据定标后的表观反射率转换为能够反映地物真实信息的地表反射率。
大气校正分为绝对大气校正和相对大气校正。
绝对大气校正
将遥感图像的DN值转换为
大气模式(Atmospheric Simulation Model)为描写不同类型的大气运动而建立的闭合方程组。它能够由气象要素场的初始状态确定其未来的状态。大气模式是在不失去大气主要特征的情况下，将非常复杂的实际大气理想化和简化后的数学模型。实际大气的复杂性，既表现为从分子的个别杂乱运动到遍及整个大气圈的大范围的有规则运动，也表现为物理过程的复杂性和多样性。对于研究大气大尺度运动的短期变化来说，
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2023-10-19 21:36:03
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1. 算法功能简介 大气校正的目的消除大气对太阳和来自目标的辐射产生吸收和散射作用的 影响，从而获得目标反射率、辐射率、地表温度等真实物理模型参数。大多数情 况下，大气校正同时也是反演地物真实反射率的过程。 PIE 的大气校正模块是基于 6S 大气辐射传输模型。 6S 模型假定无云大气的 情况下，考虑了水汽、 CO2
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2023-07-02 22:39:54
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# 基于 Python 的大气模型简介
大气模型是用于模拟地球大气状态和变化的数学模型，广泛应用于气象预报、气候研究和环境监测等领域。本文将介绍大气模型的基本概念，并通过 Python 代码示例演示如何建造一个简单的大气模型。
## 大气模型的基本概念
大气模型通过物理和化学规律，建立气象要素（如温度、湿度、气压等）与时间和空间之间的关系。常见的大气模型包括：
1. **全球气候模型（GC
随着航空、航天、近地空间遥感平台的持续发展，遥感技术近年来取得显著进步。遥感数据的空间、时间、光谱分辨率及数据量均大幅提升，呈现出大数据特征。这为相关研究带来了新机遇，但同时也带来巨大挑战。传统的工作站和服务器已无法满足大区域、多尺度海量遥感数据处理需求。为解决此问题，全球涌现出多个地球科学数据在线可视化计算和分析云平台，如谷歌Earth Engine（GEE）、航天宏图PIE Engine和阿里
建议直接看结论paper： Selection of Landsat 8 OLI Band Combinations for Land Use and Land Cover ClassificationABSTRACT: 利用卫星图像进行土地利用和土地覆盖(LULC)分类是监测地球变化的重要手段。为了生成LULC地图，经常使用监督分类方法。对于
文章目录0. 前言1. 图像翻转1.1 函数简述和原型1.2 参数1.3 返回值1.4 实例展示2. 图像转置2.1 函数简述和原型2.2 参数2.3 返回值2.4 实例展示3. 仿射变换3.1 函数简述和原型3.2 参数3.3 返回值3.4 用法举例3.5 实例展示4. 仿射变换矩阵生成4.1 函数简述和原型4.2 参数4.3 返回值4.4 用法举例5. 透视变换5.1 函数简述和原型5.2
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2024-09-04 14:50:19
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# 实现大气模型的Python指南
## 1. 引言
大气模型用于模拟地球大气的行为，帮助我们更好地理解和预测天气变化、气候模式等。对于刚入行的开发者来说，创建一个简单的气候模型可能是一个挑战。本文将带您一步步走过这一过程，包括所需步骤的概述、代码示例，以及如何利用Python进行数据可视化。
## 2. 流程概述
我们将按照以下步骤实现大气模型：
| 步骤 | 描述
