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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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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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
# Python波段合成实现指南
## 简介
本文将指导你如何使用Python实现波段合成（Band Synthesis）。波段合成是将多个单波段图像合成为多波段图像的过程，常用于遥感图像处理和计算机视觉领域。在本教程中，我将向你展示如何利用Python的图像处理库和波段合成算法，将多个单波段图像合成为一张多波段图像。
## 波段合成流程
以下是实现波段合成的整体流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-12-28 11:53:36
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# Python多波段合成
## 简介
多波段合成是遥感图像处理中常用的技术之一，它将不同波段的遥感图像通过一定的算法合成为一幅综合信息更丰富的图像。Python作为一种流行的编程语言，拥有丰富的图像处理库和工具，使得多波段合成变得更加简单和高效。本文将介绍如何使用Python进行多波段合成，并给出相应的代码示例。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A[加载多波段图像数据
原创
2023-11-30 14:49:59
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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
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目录波段组合批处理Landsat波段组合加载需要处理的影像选择波段组合顺序点击“处理”按钮，等待处理完成Sentinel-2波段组合加载数据选择波段组合顺序点击“处理”按钮，等待处理完成珠海一号辐射定标与波段组合加载数据选择波段组合顺序、勾选辐射定标点击“处理”按钮，等待处理完成软件下载地址波段组合批处理Landsat波段组合L8原始数据如下所示：Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段，可
# Python 波段合成 差值法实现教程
## 一、整体流程
### 1. 数据预处理
- 读取原始影像数据
- 对数据进行预处理，如裁剪、去噪等
- 确定波段合成的波段数
### 2. 波段合成
- 使用差值法进行波段合成
- 生成波段合成后的影像数据
- 可视化波段合成结果
### 3. 结果分析
- 对波段合成结果进行分析、评估
- 可以进行进一步的后续处理或应用
## 二、代码
原创
2024-06-02 03:18:55
48阅读
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
方法一：Band Math方法二： 在catalog下找到多波段影像，点击前边的+号，然后单独将band1/band2/band3拖入ArcMap中即为单波段影像，然后将数据导出即可。按照方法二：提取单个的波段 如何合并呢？生成 导出即可。>>扩展：用ArcGIS中Band Collection Statistics做相关性分析可能存在错误
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2023-06-22 16:55:30
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此代码是从sentinel2原始文件包中，选出B、G、R、NIR进行波动合成，保存成tif. python代码 # -*- coding: utf-8 -*- from osgeo import gdal import os import numpy as np from osgeo import ...
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2021-09-12 21:42:00
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多光谱/高光谱遥感影像最佳特征“波段”及其组合的选择方法基于类别可分性的波段选择方法高光谱遥感数据不仅具有一般常规遥感的空间特征，更重要的是具有连续光谱特性，因此，在最佳波段选择时可从基于空间维和光谱维的特性出发来考虑问题。从分类的角度来说，波段选择也就是特征子集的选择，即要从所有光谱波段中选择起主要作用的子集，该子集既能减小维数，又能保留所希望的感兴趣信息，并且易于区分所研究的地物。空间维在进行
1.技术流程2.数据源本次实验采用高分卫星遥感3波段多光谱影像共6景（2019年和2021年各3景），分辨率为0.8米，范围为南昌市新建区周边1380平方公里，影像已镶嵌为2019年和2021年相同范围两幅研究区影像。3.预处理3.1几何校正在ENVI Classic中分别打开两时期影像，利用几何校正功能下的Image to Image模块以2019年影像为基准影像，2021年影像为待校正影像人工
GEE 图表：Landsat波段的时序图表（doySeriesByRegion、doySeriesByYear和doySeriesByRegion）
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
雷达的波段
雷达波段(radar frequency band)是指雷达发射电波的频率范围。其度量单位是赫兹(Hz)或周/秒(C／S)。大多数雷达工作在超短波及微波波段，其频率范围在30－300000兆赫，相应波长为10米至1毫米，包括甚高频(VHF)、特高频(UHF)、超高频(SHF)、极高频(EHF)4个波段。第二次世界大战期间，为了保密，用大写英文字母
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2023-11-11 23:09:09
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## Python选择波段的实现流程
### 1. 确定波段范围
在实现"Python选择波段"之前，首先需要明确波段的范围。通常来说，波段可以用一个起始值和一个结束值来表示。
### 2. 获取输入图像
选择合适的输入图像作为处理对象。可以使用Python的OpenCV库来读取图像。以下是读取图像的代码示例：
```python
import cv2
image = cv2.imread
原创
2023-09-05 03:58:04
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# 查看多波段影像的单波段 Python 实现
在这篇文章中，我将教你如何使用 Python 查看多波段影像的其中一个波段。多波段影像通常来自遥感数据，这些数据用于分析环境、氣象、農業等多个领域。我们将用一个简单的示例来解释整个流程和实现步骤，帮助你更好地理解。
### 流程概述
以下是查看多波段影像单波段的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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