Questions tagged «remote-sensing»

从远处收集和解释有关环境和地球表面的信息，主要是通过感测地球表面或大气自然发出或反射的辐射，或者通过感测从设备传输并反射回去的信号。

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使用rasterio读取S3 Sentinel-2图像文件
使用rasterio打开Sentinel-2 AWS .jp2图像文件（当前由Sinergise托管，可以在此处找到）后，我当前遇到“访问被拒绝”错误。 我的代码如下所示： import rasterio access_key = '*****************' secret_access_key = '***********************' region_name = 'eu-central-1' Session = rasterio.env.Env(aws_access_key_id=access_key, aws_secret_access_key=secret_access_key, region_name=region_name) url = 's3://sentinel-pds/tiles/10/S/DG/2015/12/7/0/B01.jp2' with Session: with rasterio.open(url) as dataset: print dataset 响应为： --------------------------------------------------------------------------- CPLE_AWSAccessDenied Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-4f6da7274649> in <module>() 12 13 with Session: ---> 14 with rasterio.open(url) …
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太阳同步卫星的通过时间有多精确？
顾名思义，太阳同步卫星在一天中的同一太阳时间经过同一位置时会获取场景。根据此站点，通过利用节点回归并将卫星发射到轨道上，从而实现了太阳共时性，在该轨道上，节点回归几乎完全抵消了地球上任何点引起的太阳位置的每日变化绕太阳公转。事实证明，这取决于卫星的高度，约为95到100度。 卫星描述文件中通常会提到下降节点的本地时间（或立交时间）。我想知道这些说明性文件中提供的太阳时间实际上有多精确，以及如何根据可能影响的参数（海拔，纬度，经度，一年中的天数，卫星的年龄）提高这一精度。我的理解是，主要区别来自当地的太阳时间与平均太阳时间（请参见时间方程，最多18分钟），但我正在寻找宣布的立交时间与道路通行时间之间其他差异来源的数量级。世界上任何地方的实际本地太阳能。 我有几个卫星（前哨，MODIS，Landsat等），但是我对PROBA-V特别感兴趣。PROBA-V在太阳同步轨道上以820公里的高度飞行，并在发射10:45 h时具有本地立交时间。由于该卫星没有机载推进剂，因此预计过桥时间将与发射时的值逐渐不同。还欢迎对Sentinel-2等卫星进行漂移校正的示例。
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正面检测sst和叶绿素图像
我正在研究海面温度卫星图像，并在基于温度的开放源中寻找轮廓梯度。是否有诸如ArcGIS的Cayula和Cornillon前端检测工具之类的工具[1]可以对此提供帮助。 向我建议的一种方法是使用高通滤波器和轮廓。但是在两种情况下，我都无法在特定温度的前沿上画一条线。在高通滤波器中，它检测到所有我不感兴趣的边缘，而轮廓中则基于间隔。 我正在QGIS（或任何开放源代码）中搜索一种自动生成的工具： 根据温度识别梯度（前）， 划清界限 生成shapefile。 根据评论者的请求：Cayula Cornillon前端检测工具会自动从卫星SST数据中检测SST前端。原始论文发表在这里： Cayula，JF和Cornillon，P。（1992）。SST图像的边缘检测算法。大气技术学报，9（1），67-80。 这是一个示例数据集：https : //www.dropbox.com/s/rtxhln299szonb1/may25.csv?dl=0
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城市环境中的NDVI
尝试从城市环境中获取NDVI时应考虑哪些因素？ 我从LAR-IAC数据中提取了一个树冠层，并使用了0.38的NDVI。但是，本《遥感植被常见问题解答》建议使用> 0.8，而我将> 0.6视为茂密植被的良好NDVI。0.38是否太低，是否可能由于城市环境而降低（加利福尼亚州帕萨迪纳）？我是否应该使用替代指标，例如SAVI（土壤调整的植被指数），但可能适用于城市地区？
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是否有用于移动资产记录的智能手机应用程序？
这个问题的答案是社区的努力。编辑现有答案以改善此职位。它目前不接受新的答案或互动。 我建议使用智能手机应用程序（iPhone或Android）记录垃圾箱的资产信息。我需要以下功能 全球定位系统 带有地理标签的照片 带有下拉菜单的表格，用于用户定义的属性，例如建筑材料，分类，条件等 导出到csv或shp
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用潘带潘沙彭landsat反射产品科学上是否正确
我需要知道将/ pan-harpen Landsat 8表面反射产品与相应波段的pan波段融合是否在科学上有效？Landsat反射产品的详细信息可以在这里找到。需要指出的是，要获得该产品，需要单独订购表面反射产品。该产品仅包含7个波段（30m），不包含IR和Pan波段。因此，我的问题再次是，将7个波段（30m）的表面反射率产品与正常（而非表面反射率）的潘波段（15m）融合在一起是否有效。我想用这种锐化的图像进行分割和土地覆盖图绘制，所以我需要知道在学术界是否有建立这种泛锐化的实践，请参考。
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查找特定长/纬度坐标的前哨瓦
我正在构建一个工具，可从“ Sentinel-2 on AWS”下载图像 将Long / Lat坐标转换为特定的Sentinel磁贴时遇到麻烦。我知道Sentinel 2使用MGRS，并且我尝试将Long / Lat简单地转换为MGRS，但由于精度低，我得到了S2A tile ID。它有效，但并非总是如此。 例如，Long / Lat 34.665,31.625在MGRS中解析为“ 36R XA”，但前哨瓦36RXA不存在。 使用长/纬度坐标确定前哨瓦的正确方法是什么？
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Sentinel-2卫星图像未正确对齐
我正在从Amazon S3下载Sentinel-2磁贴，但它们似乎没有100％对齐。右边的图像是添加到ArcGis Desktop的波段08 Sentinel-2（我所做的不过是将08.jp2添加到地图上），左边的是esri底图照片。Sentinel中的偏移量约为35-40米。我该如何纠正它们？ 这是下载的磁贴。等级1C，前哨2： 解： 从HDunn的答案，我做到了： 我使用道路矢量层添加了五个点对，并计算了x和y坐标的差。我在Shift工具中将平均差用作xvalue和y值。结果：
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如何下载MOD16（Modis Evapotranspiration）图像？
我使用“ R”脚本下载MODIS图像。但是，它不提供MOD16产品。我在Earthexplorer网站上都找不到MOD16产品。虽然可以从http://www.ntsg.umt.edu/project/mod16#data-product获得所需的产品，但是我找不到要下载的任何脚本。 有可用的脚本吗？或我需要单击每个图像进行下载。 例如，如果我想从一年中的每个月下载“ h02v08 ”图像，该怎么做？
11 qgis  r  remote-sensing  modis 
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使用Python，GDAL和Scikit-Image进行图像处理
我正在努力进行处理，希望可以在此解决。 我使用应用于林业的遥感技术，尤其是处理LiDAR数据。想法是使用Scikit图像进行树顶检测。由于我是Python的新手，因此我认为完成以下工作非常有个人才能： 导入CHM（使用matplotlib）； 运行高斯过滤器（带有scikit-image包）； 运行一个最大值过滤器（带有scikit-image包）； 运行peak_local_max（带有scikit-image包）； 显示带有局部最大值的CHM（带有matplotlib）； 现在我的问题。当我使用matplot导入时，图像会丢失其地理坐标。因此，我拥有的坐标只是基本图像坐标（即250,312）。我需要获取图像中局部最大值点（图像中的红色点）下的像素值。在论坛的这里，我看到一个人在问同样的事情（在没有NumPy的情况下，在OGR点下获取GDAL栅格的GDAL像素的像素值？），但是他已经在shapefile中包含了这些点。在我的情况下，这些点是使用scikit-image计算的（这是一个具有每个树顶坐标的数组）。所以我没有shapefile。 总之，我最后想要的是一个txt文件，其中每个局部最大值的坐标都在地理坐标中，例如： 525412 62980123 1150 ...
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自动检测轨道
给定的区域，从其开阔区域有凹陷；说所有在软地面上行驶的越野车。车辆将导致深度约10-20厘米，宽度约15-30厘米的平行凹陷（路径），长度随表面的坚固性而变化。 哪些遥感平台与以后的分析有关？快鸟，小型无人机，激光雷达，航空摄影？ 工具（FME / QGIS / ESRI / other）中是否有任何可用的过程可用来记录路径？ 为了简化这个问题，让我们假设我们确实知道该区域没有其他路径，或者它们已从图像中过滤掉。 完全自动化不是必需的，甚至可能甚至不可能。 这是曲目外观的一个示例。
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使用R的自然资源应用的多光谱图像分割
R具有图像分割的能力，尽管我遇到的所有示例都使用单个波段进行分割（示例）。我对将R的随机森林图像分类能力与面向对象的分割方法结合起来很感兴趣。 R对于适合基于自然资源的分析的多光谱图像分割具有什么功能？或如何链接单个波段分割的结果以进行进一步分析。
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您如何解释MODIS频段的带宽和相对光谱响应不匹配？
为了定义相对光谱响应，我引用了大卫·詹姆斯·弗莱明（David James Fleming）于2006年发表的《相对光谱响应对多光谱测量和来自不同遥感系统的NDVI的影响》。 通常被忽略的一个因素是传感器的相对光谱响应（RSR）或光谱响应函数（SRF）对宽带光谱测量的影响。RSR描述了在光谱带范围内特定波长下传感器的量子效率。当前，一般的描述符，例如带宽和平均带通，通常是传感器光谱测量分析中考虑的唯一光谱特征。但是，RSR中的跨传感器波长变化会导致传感器测量之间的测量差异，从而使其无法直接比较（Teillet等，1997）。为了提供一致的植被土地覆盖物定量光谱测量结果和派生指标（例如光谱植被指数）， [...] 如图11所示，通常以半最大带宽的全宽和对应于响应函数最大值的中心波长（Liang，2004）来概括谱带（Pagnutti等，2003）。 鉴于此，我对此感到惊讶，例如，此处定义的MODIS频段7（虚线）的带宽似乎与上述定义的相对光谱响应不匹配。 我对这些概念的理解不正确吗？
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