Sentinel 2是一个卫星系统,可提供地球表面的高分辨率多光谱图像。这些图像包含大量信息,可用于监测土地利用、植被、水资源和许多其他环境因素的变化。分析Sentinel 2图像可能是一项艰巨的任务,但在ChatGPT和Python的帮助下,它可以变得更加简单和高效。在本文中,我们将讨论如何使用ChatGPT分析Sentinel 2图像,我们将提供一些...
首先将原始影像做拉伸处理。 elman_arr=elmanagel.read()# Read the imagevmin,vmax=np.nanpercentile(elman_arr,(5,95))# 5–95% contrast stretch# show the original and predicted imagefig,(ax1,ax2)=plt.subplots(figsize=[15,15],nrows=1,ncols=2,sharey=False,)show(elmanagel,cmap='gray',vmi...
Sentinel 2(哨兵2) 的波段共有 13 个,每个波段的像素大小为 10、20 或 60 米不等。Sentinel 2 由 2 颗卫星组成: 第一个是 2015 年发行的 Sentinel 2A 卫星,另一个是 2017 年发行的 Sentinel 2B 卫星。另外两颗卫星(Sentinel 2C 和 2D)计划于 2024 年发射,总计共四颗 Sentinel-2 卫星。总体而言,这...
二、将Sentinel-2的JP2数据批量转换为GeoTiff数据 我们下载下来的哨兵2号数据是以一个压缩包的形式存在,解压之后里边有各个文件夹,其中我们所需要的图像数据储存在GRANUL文件夹里,具体如下图所示: 我们打开其中的10m分辨率文件夹,查看里边的数据,会发现并不是我们熟知的GeoTiff格式数据,而是经过JPEG2000压缩算法压缩后...
3.sentinel卫星数据应用-surface water 1.sentinel卫星数据介绍 1.1 sentinel1 哨兵一号(Sentinel-1)是由两颗极轨卫星组成的,通过C波段合成孔径雷达成像仪,不受天气影响情况下获取图像。它是欧空局为哥白尼计划开发的五个任务中的第一个卫星计划。 1.2 sentinel2 ...
本教程介绍了使用地球引擎在Sentinel-2 (S2) 表面反射 (SR) 数据中屏蔽云和云阴影。云是从 S2 云概率数据集 (s2cloudless) 中识别的,阴影是由云投影与低反射近红外 (NIR) 像素的交集定义的。 组装云MASK组件 本节构建了一个 S2 SR 集合,并定义了为集合中的每个图像添加云和云阴影组件层的函数。
问Sentinel-2数据:使用Python3绘制RGB合成图像EN所有的事情都会有一个起因。 最近产品上需要做一个这样...
处理Sentinel-2 JP2数据时，首先，数据以压缩包形式存在，GRANUL文件夹内存储图像数据。原始的10m分辨率文件夹中的JP2格式数据需要转换为GeoTiff。虽然手动解压缩繁琐，但通过编写Python代码可以实现高效自动化。程序功能包括解压缩压缩包、自动查找并转换jp2数据为GeoTiff，用户只需指定解压和保存路径。代码允许...
4.2.2 手动搜索 直接通过浏览器编辑url并打开,不需要身份验证,例如:下载Sentinel-2 2017年1月14日L1C级产品瓦片1 C CV数据产品。 该方法返回一个包含有数据下载信息的文件 4.2.3 使用Sentinel Hub Web Feature Service(WFS)按位置和时间间隔自动检索(注意:对于此功能,必须根据配置段落配置...
这样就出现了问题,因为Sen2Cor是对单波段进行导出,如果我们一个个导入ENVI去波段组合,那岂不是浪费了很多时间,所以我这里使用Python实现Sentinel-2数据的批量波段组合(PS:Sen2Cor也可以批量大气校正,后面可以出一篇教程) 注意:遥感影像的本质就是多维数组,所以原理并不复杂!看懂这篇文章后同样也可以对其他卫星数据进行...