在下面操作中我能使用没有进行裁剪过程的影像融合数据 第三步 监督分类 1 选择训练样本 1.1样本选择 在这里我们对影像数据进行标准假彩色显示(近红、红、绿) 之后右键点击“融合的影像“,在弹出的面板中选中”New Region Of Interest“,建立感兴趣样本数据 在出现的建立样本面板中,我们首先在“ROI Name“中为第一...
Sensor Type选择Landsat-8 OLI, 其对应的传感器高度以及影像数据的分辨率自动读取; 设置研究区域的地面高程数据:0.043; 影像生成时的飞行过境时间:在 Layer Manager 中的 Lc8 数据图层右键选择 View Metadata,浏览 time 字段获取成像时间; 大气模型参数选择:Sub-Arctic Summer(根据成像时间和纬度信息选择); 气溶胶模型...
1 1、Landsat8通常使用十一个波段，在工具箱中进行波段合成，2 对合成的波段进行对应的组合以适应不同的解译需求。3 3、进行iso非监督分类。4 4、人工对解译结果进行分类命名。
与哨兵影像非监督分类的流程相同,并在ArcGIS中制图输出。 图2、3|某市哨兵数据非监督分类图、Landsat8非监督分类图 由于非监督分类精度不高,只分出了三种地类,其中由于不同水体的情况不一样,系统分成了两类,在此以清水,浊水区别,由于浑浊度不同导致反射率不同,DN值相差较大。 02 监督分类 ◐ 哨兵影像监督分...
中选择【融合】功能，以“Class_Name”字段融合数据。li >符号化显示：进行唯一值的分类符号化。li >裁剪：加载矢量边界数据并进行裁剪，以适应研究区域。p >至此，基于 Landsat8 遥感影像的监督分类过程完整结束，从数据准备到格式转换和 ArcMap 后处理，每一步都确保了数据的准确性和实用性。
其中,Landsat 8遥感影像数据是一种重要的土地覆盖分类研究工具。 Landsat 8是美国国家航空航天局和美国地质勘探局在2013年联合发射的一颗卫星,它能够提供全球覆盖的高分辨率、多光谱、免费的遥感影像数据。作为一种重要的土地覆盖分类研究工具,Landsat 8遥感影像数据具有以下几个优点: 一、高空间分辨率。Landsat 8卫星的...
利用GEE做监督分类 训练器我们选择随机森林;数据选择Landsat-8;训练样本是我们自己的样本,包括作物,不透水层等几类地物。 选择训练样本 用要素集来标记训练样本,每个要素都有一个表示类别的属性。 对影像进行分类 其中一部分进行分类器的训练,还有一部分留下来做精度验证。
超全的LANDSAT8卫星影像介绍 1.简介 1.1 数据简介 2013年2月11日,美国航空航天局(NASA) 成功发射Landsat-8卫星。Landsat-8卫星上携带两个传感器,分别是OLI陆地成像仪(Operational Land Imager)和TIRS热红外传感器(Thermal Infrared Sensor)。 Landsat-8在空间分辨率和光谱特性等方面与Landsat 1-7保持了基本一致,卫星...
我们先来看一下本文需要实现的需求。现有香港部分地区landsat-8遥感影像数据,如下图所示,我们需要对其加以分类操作,因此称其为“待分类影像”。通过目视可分辨四类地物:林地,城市用地,水体和裸地。明确了具体需求,接下来就可以开始土地利用监督分类操作。
在Google Earth Engine (GEE) 中，Landsat 8 影像集合扮演着关键角色，它提供了详尽的数据资源供用户进行分析。Landsat 8平台以其高分辨率和广泛的覆盖范围，为地球表面观测提供了宝贵的资料。该系列的影像被划分为不同的处理层次，包括Surface Reflectance (SR)、Top of Atmosphere (TOA) 等，以便用户...