python對landsat8數據進行輻射校正和大氣校正
Landsat8 L1 T數據是輻射校正數據使用地面控制點和數字高程模型數據進行精確校正后的數據產品，還需要做輻射校正（輻射定標和大氣校正）。 一、輻射定標 輻射亮度L=DN*Gain+Bias 結果 二、大氣校正 表觀反射率ρ=π*L*D²/（ESUN ...
原文：利用Landsat8 進行利用土地分類
波段合成 數據管理工具 柵格 柵格處理 波段合成 選取 或 ，推薦 裁剪 裁剪范圍為所選矢量圖 或者用掩模工具也可以 分類 利用影像分類工具選取訓練樣本，自己選取分類的數量 利用散點圖判別訓練樣本的精度，分散越明顯越精確 然后交互式監督分類 分類后處理 Spatial analyst工具 柵格綜合 眾數濾波 邊界清理 用眾數濾波后的柵格 區域合並 邊界清理后柵格 然后Spatial analys ...
2017-08-17 15:14 0 4176 推薦指數：
相關推薦
全國30米土地利用分類數據分享下載（1980-2020）
1980年-2018年中國土地利用現狀遙感監測數據，1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2018、2020共9期30米土地利用現狀數據，二級分類支持Arcgis、Envi顯示數據精度：30m數據類型：柵格數據數據范圍：全國（含港澳台）數據分類：包括耕地、林地、草地 ...
通過整合遙感數據和社交媒體數據來進行城市土地利用的分類（ Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data）DOI: 10.1080/13658816.2017.1324976
Classifying urban land use by integrating remote sensing and social media data Xiaoping Liu, Jialv ...
利用CNN進行多分類的文檔分類
...
【Google Earth Engine】GEE實例學習（3）--土地利用分類
在數字圖像處理中最多的就是應該對圖像進行土地利用分類，因此下面是監督分類的流程以及代碼案例。 1.首先分類最開始應該建立樣本數據集，在這里我分了四類，然后就開始自己的采樣吧。 設立好分類后，對目標進行分類。 然后對每個樣本進行顏色選擇和屬性定義 2.下面就開始進行編程 ...
土地覆蓋/土地利用簡介及數據集
1 簡介 土地覆蓋：地球表面當前所具有的自然和人為影響所形成的覆蓋物，是地球表面的自然狀態，如森林、草場、農田、土壤、冰川、湖泊、沼澤濕地及道路等。 土地利用：是人類在生產活動中為達到一定的經濟效益、社會效益和生態效益，對土地資源的開發、經營、使用方式的總稱。 兩者的區別: • 土地利用 ...
landsat8波段疊加（layer stacking）
許久沒更。最近一直在看IDL,忽略了gdal的學習。 今天做了landsat8的輻射定標，需要通過reflectance gains/bias來進行波段運算。由於landsat8 oli未提供一個完整的疊加數據，所以首先第一步就是要將所有波段進行一個疊加。這里分享一下代碼。 解釋一下 ...
Landsat8數據不同波段組合的用途
2013年2月11日發射的Landsat系列最新衛星Landsat8，攜帶有OLI陸地成像儀和TIRS熱紅外傳感器，Landsat8的OLI陸地成像儀包括9個波段，OLI包括了ETM+傳感器所有的波段，為了避免大氣吸收特征，OLI對波段進行了重新調整，比較大的調整是OLI Band5(0.845 ...