1.登录NASA官网下载MOD13Q1数据，红框标出来的是筛选条件，我的筛选条件列出符合要求的文件如下：MODIS数据的介绍：2.利用指定的MRT工具对MODIS数据进行批处理MRT下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1aqD4UAhPQAWq83zqsR3_2w 提取码：uv43 复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦MRT安装见：
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2023-08-23 18:03:51
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目录1 哨兵数据的下载1.1 欧空局官网下载1.2 USGS网址下载 2 哨兵处理软件下载—链接已更新2.1 下载Sen2cor软件2.2 下载SNAP软件3 哨兵数据产品介绍3.1 产品名称3.2 产品级别4 L1C数据处理为L2A数据过程4.1 单文件处理4.1.1 使用命令提示符，Win+R，输入cmd（命令提示符）
根据http://bbs.esrichina-bj.cn/ESRI/viewthread.php?tid=99423&highlight=实现：float get_ndvi(IplImage* img){ CvScalar Scalar; Scalar = cvSum(img);波段和 return float(Scalar.val[1]-Scalar.val[2])/float(Scalar.val[1]+Scalar.val[2]);}
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2011-09-06 22:51:00
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在现代农业与环境监测中，Normalized Difference Vegetation Index（NDVI）是一种广泛使用的植物生长健康度监测指标，尤其在使用Python进行数据分析时，它的应用日益普及。NDVI可以帮助研究人员及农民实时监测植被健康状况，优化农作物耕作，从而实现可持续农业的发展。
### 背景定位
适用场景分析：NDVI 在农业监测、生态研究、环境保护等领域有着重要应用。
[SARscape] （零）ENVI/SARscape介绍、SAR数据处理常用步骤、工具集说明 ENVI/IDL技术博客ENVI/IDL视频：优酷用户ENVIIDL中国InSAR技术优秀博文SNAP处理Sentinel-1 IW SLC数据（极化SAR预处理） Snap处理哨兵系列卫星介绍 SNAP 仅能实现一些比较基本的极化SAR处理，就是常见的几种极化分解，Freeman,H-A-α \alp
SENTINEL-2 is a European wide-swath, high-resolution, multi-spectral imaging mission.Sentinel-2 是高分辨率多光谱成像卫星，一颗卫星的重访周期为10天，两颗互补，重访周期为5天。分为2A和2B两颗卫星。2A于2015年6月23日01:52 UTC以“织女星”运载火箭发射升空。2B于2017年3月07日北京
可以按下快捷键Shift+Enter，在Chrome控制台输入多行Javascript代码
按下上下方向键，可以按先后顺序迅速得到之前在控制台输入的代码
我们知道在Chrome控制台可以修改网页元素的颜色背景色，那么如何快速拾取网页任意区域的颜色呢？而且颜色有多种表示方法和格式，能快速转换编码吗？本文即给大家分享如何通过Chrom
本文介绍基于Python中的gdal模块，批量基于大量多波段遥感影像文件，计算其每1景图像各自的NDVI数值，并将多景结果依次保存为栅格文件的方法~
原创
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2024-06-03 14:00:13
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0. 前言 正巧IDL实验课考核的作业是利用4个Function和主Pro过程写一个遥感图像处理的代码，要求是前一个方法的输出是另一个方法的输入。以前一直想着能不能计算NDVI和植被覆盖度(VFC)用IDL写出来，因为几乎所有老师上课一开始都是推荐用IDL写遥感图像处理的程序的。 先区分一些概念，ENVI、IDL、C++(cpp)。 ENVI(The Environment fo
# 提取NDVI指数的python实现
NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）是一种用于检测植被覆盖度和植被生长状况的指数，通过计算可见光波段和近红外波段的反射率之比得到。在遥感影像处理中，NDVI指数是一个非常重要的指标，可以用来监测植被覆盖变化、干旱监测和土地利用分类等方面。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python语言从遥感影像中提取
原创
2024-04-27 07:30:44
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# 使用Python进行NDVI时序分析
在遥感和生态研究中，归一化植被指数（NDVI, Normalized Difference Vegetation Index）是一个广泛应用的重要指标，它用于评估植被覆盖程度和健康状况。NDVI的值范围从-1到1，值越高表示植被越茂盛。通过NDVI的时序分析，我们可以监测植被变化，评估生态系统的健康状况，以及进行土地利用遥感分析。
本文将介绍如何使用P
最近在做gp服务，想在前端做ndvi的分析，但是发现网上借鉴的资料是少之又少，所以就自己探索。 1、首先发布自己的gp服务，关于这个方面我就不多讲了，跟普通的发布差不多。 提一下几个要点: 1)发布gp服务前要再运行一次，添加参数的时候记得将其设置为模型参数。 2）设置参数的类型，一定要记得设置模型参数的类型，不然发布后模型的输入参数就是GPString，这个参数是不对的，右键-属性-数据类型-设
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2023-11-20 08:40:40
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GEE计算指数
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2022-06-19 12:20:10
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GEE提取Landsat8/9的NDVI数据，并计算研究区的NDVI均值
原创
2022-10-08 16:18:04
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更新日志2024-09-27 更新：增加实时显示行政区划矢量的下载进度，修复其他已知问题2024-03-28 更新：优化网络响应速度，开放<保存矢量'包含下两级'>功能，每天限3次；其他功能每天限20次2023-08-15 更新：优化缓存文件目录设定，增加清除缓存和打开缓存矢量文件的功能2022-05-20 矢量下载时优化地名检索功能，支持模糊查询。例如输入“朝阳”，将得到如下列表。只
“ NDVI是遥感领域最常见的植被指数，本节分享的内容主要是通过GDAL批量计算MODIS数据的NDVI参数。其中，新的知识点涉及路径以及路径下文件名的截取，对于分母为0得出的NAN如何处理等。”首先，让我们来欣赏一下本节的封面图 — 冰盖消融后，奇幻北里海。不能够踏遍世界的每个角落，但可以遥感出地球的每个像元。NASA Landsat 8卫星上搭载的陆地成像仪（OLI）拍摄了这张大型自
前面一篇文章（使用Python实现子区域数据分类统计）讲述了通过geopandas库实现对子区域数据的分类统计，说白了也就是如何根据一个shp数据对另一个shp数据进行切割。本篇作为上一篇内容的姊妹篇讲述如何采用优雅的方式根据一个shp数据对一个栅格影像数据进行切割。废话不多说，直接进入主题。
目录前言涉及到的技术优雅切割总结一、前言 &nb
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2024-08-30 13:23:40
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目录Defining Clock Constraints 时钟约束：Identifying Clock SourcesClock Networks Report 报告工程中的时钟网络：Check Timing ReportCreating Primary ClocksInput PortsGigabit Transceiver Output Pins in 7 Series DevicesCert
目录
(附录) 技巧/快捷键盘点 ★
(一) 工具下载链接
(二) 问题情境
(三) 问题分析
(四) 具体步骤 ★(附录) 技巧/快捷键盘点1，导航技巧① 使用 Clover、Total Commander、XYplorer 等魔改型文件管理器② Alt+↑ ---- 查看父级文件夹，退格键(Alt+←) ---- 后退，Alt+→ ---- 前进③ End ---- 光标到底部，Home --
## NDVI最大值合成
归一化植被指数（NDVI）是一种用于监测植被健康和覆盖程度的常用遥感指标，其值范围在-1到1之间。NDVI的计算方式为：
\[ NDVI = \frac{NIR - RED}{NIR + RED} \]
其中，`NIR`为近红外波段的反射率，`RED`为红色波段的反射率。通过NDVI的计算，可以评估植被的生长状况和分布情况。
### NDVI最大值合成的意义
在
