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
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2023-12-15 13:59:04
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## 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
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------------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
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2023-11-23 12:34:29
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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
《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
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2024-10-24 06:43:08
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# 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
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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
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2024-06-13 08:44:59
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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
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2024-07-18 21:59:08
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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
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
在这篇博文中，我将探讨如何使用Python实现地表温度热红外遥感反演算法。这种技术在地球科学、气候变化和生态环境监测等领域非常重要。我们从背景开始，逐步深入到技术细节、架构设计，以及实际的代码实现和性能优化，最后通过案例分析来验证我们的算法效果。
### 背景描述
地表温度的监测是生态环境研究中的重要组成部分。利用热红外遥感反演地表温度的方法已广泛应用于气象学、农业以及城市热岛效应的研究中。为
运用GEE云计算平台反演其地表温度并使用线性内插的方法对时序影像中的部分缺失数据依据其时间前后的光谱信息对其插值
原创
2022-06-18 22:30:48
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本章节主要参考《python地理空间分析指南》第六章。文章中的所有操作都可以在ENVI中完成，这里只提供一个图像处理的思路。一、图像波段变换波段变换最常用的地方就是进行图像显示，例如使用假彩色图像以凸显植被信息。图像波段变换即将图像波段的组合顺序重新排列并显示的方法，主要使用GDAL库。下面以一个例子进行实验，首先给出数据的下载地址：http://git.io/vqs41打开原图可以看到，植被明显
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2023-11-04 22:12:29
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基于Python的遥感可视化
写在前面首先本文原作者为：Mohit Kaushik最近在做一些基础遥感分析，需要对处理后影像可视化，课本上的方法很原始，带着你造一遍轮子，从地理坐标到转到像素坐标……，本着偷懒的原则，有意中发现这篇遥感可视化文章。使用Python读取图像非常简单，因为针对不同的图像格式，它提供了简便的第三方库，用来读取、可视化、编辑等，例如Matplotlib、Ope
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2023-07-03 17:04:15
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遥感影像中的知识点1 安装环境1.1 ubuntu py3 GDAL环境1.2 win10 py3 GDAL环境1.3 win10 ArcGIS环境1.4 将mask写入shp1.5 TIFF的切割2 提取道路3 提取水面Acknowledge 1 安装环境有幸遇到一个机会，接触到遥感影像，将其中遇到的所有问题记录一下。1.1 ubuntu py3 GDAL环境安装GDAL库apt-get in
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2023-12-05 15:54:16
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前言 在写波段配准相关代码时经常需要用到tif影像的波段合成和分解，虽然可以用ENVI才处理，但是每次都要打开再设置一些参数有些麻烦，所以本着“独立自主、自力更生”的原则就写了些脚本来处理这个需求。又写了个批量裁剪影像的脚本。这里简单总结归纳一下。1.波段合并# coding=utf-8
import sys
import cv2
import functions as fun
import o
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2023-08-20 21:46:48
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" 当单幅遥感影像较大时，也就是分辨率较高或者像元数量较多时，如果批量处理这些影像，计算机内存可能不够，程序容易报错：内存溢出。这时需要对影像进行分块读取与处理，也是本节所要分享的重点。"按块读取遥感影像在上一节中，程序一次读取并保存了整个波段的数据。但是，如果单幅图像尺寸较大（行列数较大）的话，我们可以将其分解为块来读取。可能是因为你只需要图像中的某一块，或者你的本本没有足够的内存来同
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2023-09-07 17:36:05
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0.前言近50年来，Landsat系列卫星为我们提供了非常长时间序列的地球表面观测信息，现阶段Landsat卫星仍然在服役，为全球治理和科学研究提供了非常宝贵的数据。图源：USGS现在是大数据时代，作为地球科学领域来说，遥感资料是不折不扣的宝贵的一手实测资料，且数据量非常的庞大。现阶段来说，可能大部分遥感资料生产的速度远远大于我们去利用它的速度，所以大部分遥感资料还是处于沉睡状态，在等待着技术的继
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2023-08-29 21:20:54
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主要功能批量读取文件，借助GDAL以及numpy分块遥感数据——固定行列像元数量环境配置主要版本如下：python 3.9.7gdal &n
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2024-02-27 10:30:12
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Python遥感影像定标 Python遥感tiff影像定标 作为一个遥感专业的学生，通常处理影像的第一步就是就是对遥感影像进行定标，使像元尽可能真实的反映地表情况，初学者我们通常是使用软件进行定标，随着学习的深入，我们会逐步地接触多种语言，如IDL、Python等。这篇博客的主要内容是使用python进行遥感tiff影像的定标，IDL语言进行定标语言类似。 文章目录Python遥感影像定标辐射
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2023-08-18 20:52:52
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