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
Landsat8卫星包含OLI（Operational Land Imager 陆地成像仪）和TIRS（Thermal Infrared Sensor 热红外传感器）两种传感器。OLI包括了ETM+的所有波段，为了避免大气吸收部分特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整： 1、OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征； 2、O
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2023-11-16 12:29:14
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由于电磁波谱可见光波段在所有波段中是我们最熟悉的，因此，在这一波段的车昂想应用领域远远超过其他波段。红外波段常用与与可见光相结合成像。可见光处理的另一个主要应用领域是航天遥感，通常包括可见光和红外波谱范围的一些波段。从空间获得并传送地球图像，其目的是检测星星的环境条件。波段用波长来表示，1m等于m。 ...
原创
2021-08-13 09:48:23
1375阅读
Landsat TM （ETM+）7个波段可以组合很多RGB方案用于不同地物的解译，Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段，可以组合更多的RGB方案。OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式可以在
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2024-01-12 09:43:20
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2013年2月11日发射的Landsat系列最新卫星Landsat8，携带有OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器，Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段，OLI包括了ETM+传感器所有的波段，为了避免大气吸收特征，OLI对波段进行了重新调整，比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm)，排除了0.825μm处水汽吸收特征；OLI全色波段Band8波段范围较窄，这种方式
# Python读取Landsat头文件
## 引言
在遥感图像处理中，读取Landsat头文件是一项基本任务。Landsat头文件包含了关于图像的元数据信息，如波段数、图像大小、投影等。本文将指导你如何使用Python读取Landsat头文件。
## 流程概述
下表展示了读取Landsat头文件的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 打开Landsat
原创
2023-09-30 12:03:04
266阅读
在该专栏上一篇文章中，简单介绍了一些高光谱图像的一些知识。HSI图像的最明显的一个特点就是光谱波段非常多，光谱信息极为丰富。但是有些波段在实际应用中并非是我们所需要的，那么怎么对HSI中的波段进行指定提取，选择我们所需的波段？使用ENVI首先使用打开原始HSI，选择【file】->【Save as
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2024-03-13 11:48:57
188阅读
## Python读取多波段HDR的流程
### 1. 确定读取的HDR文件路径
首先，我们需要确定要读取的HDR文件的路径。可以使用Python的`os`模块来获取当前文件夹下的文件列表，并找到我们需要的HDR文件。
```python
import os
# 获取当前文件夹下的文件列表
files = os.listdir()
# 遍历文件列表，找到HDR文件
hdr_file = N
原创
2023-11-08 05:40:23
359阅读
# 如何实现"Python读取多波段遥感影像"
## 1. 整体流程
首先我们来看一下整体的流程，可以通过以下步骤来实现Python读取多波段遥感影像：
```mermaid
gantt
title Python读取多波段遥感影像流程
section 任务分配
准备数据集 :done, des1, 2022-01-01, 2d
导入必
原创
2024-04-02 06:31:16
226阅读
# Python读取Ka波段雷达BIN数据的指南
## 引言
在气象学和遥感领域，Ka波段雷达是一种重要的监测工具。它能够以高时间和空间分辨率收集数据。数据通常以二进制（BIN）文件的形式存储，如何使用Python读取这些数据对开发者而言是一个常见的挑战。本文将指导初学者如何实现这一目标，包含必要的步骤、代码示例及详细注释。
## 整体流程
以下是读取Ka波段雷达BIN数据的整体流程：
# Python读取TIF多波段数据
## 引言
在遥感技术及地理信息系统（GIS）中，TIF（Tagged Image File Format）是一种广泛使用的图像文件格式，尤其适用于存储多波段数据。多波段TIF文件能够同时包含来自不同光谱波段的信息，通常用于环境监测、农业监测及城市规划等领域。Python语言以其强大的数据处理能力，成为处理TIF文件的热门选择。本文将介绍如何使用Pytho
原创
2024-08-28 05:01:23
797阅读
# 用Python读取遥感数据不同波段属性
遥感数据通常是以多波段的形式存储的，每个波段可能代表不同的地物或现象。通过Python，我们可以方便地读取和分析这些数据。本文将为你详细介绍如何使用Python读取遥感数据的不同波段属性。
## 流程概述
首先，让我们概述一下读取遥感数据的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 | 代码示例 |
|------|------|----------
原创
2024-10-13 06:45:53
95阅读
1、python版说明： 数据类型：原类型16bit 4波段 (CV_16UC4)，转成32float(CV_32FC4)处理，处理完成后保存成CV_16UC41.1绘图与写文本# 画图
dst=cv2.line(img,(0,0),(2000,2000),(255,0,0),5,cv2.LINE_AA) # 画线
dst = cv2.rectangle(dst,(384,0),(510,128
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2024-09-13 15:54:19
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GEE 图表：Landsat波段的时序图表（doySeriesByRegion、doySeriesByYear和doySeriesByRegion）
# 如何用Python读取遥感数据不同波段
遥感数据的读取对于环境监测、土地利用等领域具有重要意义。对于初学者来说，掌握如何用Python读取遥感图像的不同波段是一个很好的起点。接下来，我将为你展示整个流程以及每一步所需的代码。
## 整体流程
以下是读取遥感数据各个波段的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------------|---
原创
2024-10-12 04:58:19
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传统微波雷达受限于电子技术，在大宽带高速毫米波信号的产生、控制和采样等方面遇到很多问题。微波光子雷达将光子技术与传统微波技术结合，具有大带宽，低传输损耗和抗电磁干扰等特性，突破了传统微波雷达的瓶颈，Nature 评价其为“照亮雷达未来”的关键技术。虽然微波光子雷达的大带宽和短波长大幅地提升了雷达分辨率，但是这也使得雷达信号对目标的运动非常敏感，甚至微小的运动误差都会造成雷达图像的散焦。图1 微波光
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2024-10-09 10:15:07
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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
256阅读
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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Python下载中央气象台卫星云图后保存为gif并播放，大致步骤：获取URL下载图片合成GIF播放GIF1.获取URL1.1 先下载一份网页源码看看网页结构保存为：response.txt
#http库
import requests
#准备http请求头
headers = {"user-agent": "firefox"}
#中央气象台卫星云图网页
url = 'http://www.nmc.
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2024-08-02 17:18:06
63阅读
# 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
