Global Web-Enabled Landsat Data (GWELD)[1] NASA 原先的 Web-Enabled Landsat Data Conterminous U.S. Seasonal and Alaska Latitude/Longitude products 于 2019-12-2退役.由GWELD产品取代. GWELD产品包括 月度产品 GWELDMO v031 https://lpdaac.usgs.gov/products/gweldmov031 年度产品 GWE

1 数据下载 根据时间选择不同的Landsat卫星传感器 根据经纬度选择对应的条带: Lansdat Analysis Ready Data (ARD) Tile Conversion Tool: 把 Landsat WRS-2 path/rows 或者 latitude/longitude 坐标转换为对应的Landsat ARD tiles. Landsat Path/Row - Latitude/Longitude Conversion Tool: 把 latitude/longitude

从usgs网站或者马里兰大学下载TM或Landsat原始数据,数据可能包括9个tif数据,两个txt文件和一个gtf文件.示例结构如下: ENVI下可以直接打开*_MTL.txt文件打开,打开后波段列表如下: IDL程序用envi_open_data_file打开后只能获取到一个fid,此时需要用ENVI_GET_FIDS函数.示例代码如下: PRO SAMPLE_IMPORT_LANDSAT_META COMPILE_OPT idl2 ENVI, /RESTORE_BASE_SAVE_FILE

  产品描述           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,卫星一共有11个波段,波段1-7,9-11的空间分辨率为30米,波段8为15米分辨率的全色波段,卫星每16

目录 前言 landsat数据情况简介 下载元数据 总结 一.前言        最近由于工作需要,需要下载部分landsat数据的元数据,老板大手一挥,给了十几年的landsat的path.row以及日期等,就算交待完了.于是我就开始准备吭哧吭哧到USGS官网上去一个个找.程序员应该是世界上最懒的人,懒到哪怕只有几百个也不愿意一个个手动弄,于是在官网上翻腾半天,终于找到这么一个页面(https://landsat.usgs.gov/landsat-bulk-metadata-service),

Landsat系列卫星提供的数据,一般都是每个波段一个tif文件,然后外加一个MTL.txt的元数据文件,使用gdal可以直接打开每个波段的tif文件,但是有时候想在打开tif数据的同时能够自动读取MTL文件里面的元数据信息,这个时候就只能自己再解析这个文件了.比较麻烦,下面就是针对这种情况,直接在gdal库里面扩展一种支持landsat的mtl的格式,直接打开mtl文件的同时自动打开tif数据以及元数据. 关于扩展GDAL库可以参考我之前写的CNSDTF格式扩展,以及gdal的官网说明,网址为

本文转载自:http://malagis.com/landsat-data-download.html 本文介绍下载Landsat数据的方法. Landsat(美国陆地卫星)是遥感应用中常用的卫星数据,最早于1972年发射,在地球资源探索,农.林.畜牧业管理,自然灾害(如地震)和环境污染监测等方面有着广泛的应用.目前通过国内国外的许多网站均可下载到Landsat数据,不过实话说:国内的不好用(除了地理空间数据云).笔者推荐使用EarthExplorer来下载.方法如下: 1.注册账号 访问这个网

  1★ ard 不好的人   2★ ar ~的:~人物     1● arian ~人.物     2● arium 地点,场地   3●aster   不怎么样的人     1● ast ~人     2● ary ~人,场地 ,人,物,场所     ﹎﹎﹎﹎     1◆ ator   做事的人.物   2◆ ation 结果     3◆ atic 有~性质 的     4◆ arive adj 有~倾向     5◆ atory   有~性质的人: 地点,场所  

GRWL数据库,全称Global River Widths from Landsat Database,是由Allen, George H & Pavelsky. Tamlin M等人基于Landsat数据制作的全球河网(宽度)数据库(Global extent of rivers and streams,Allen, George H. & Pavelsky, Tamlin M. DOI: 10.1126/science.aat0636),主要包含三种数据: GRWL矢量产品  :[GR

日地距离计算参见<中华人民共和国气象行业标准太阳能资源评估方法>  

许久没有更新遥感类软件开发了,都有点生疏了,这一次我带来了一个老的算法,新的东西, 为什么这么说呢,我们知道Landat8.Landsat5等影像,单个影像去做温度反演,并没有什么太大的难度, 但是呢,如果遇到大批量.多源的数据怎么办呢,如果一景景去调参.去设计模型,那就是在太浪费时间了,我看过市面上面所有的同类温度反演软件,几乎没有人做到全自动Landat系列的温度反演, 但是规划类的业务应用需求,往往需要大尺度范围的高精度温度反演结果,这就有点尴尬了,源于这个需求,我开发了市面上第一个全自动

感觉主要是数据的创新,方法就是比较了传统方法(RF,SVM,Adaboost)和CNN,输入比较了单像素输入和像素周围3,5,7大小的范围.也不是语义分割,最基本的CNN,单像素时还用的1*1的卷积 用的数据是landsat8作为检测的图,真值点用欧空局的2014年全球38m建城区数据为基准随机生成,再利用OpenStreetMap, 和 MOD13Q1-NDVI来对生成的点进行校正. 数据的处理方面除了landsat8的原始波段,将1-7波段最近邻法上采样到15m分辨率,再计算了NDBI, I

目录 前言 复杂原因及思路分析 实现过程 总结 一.前言        今天我们来研究一下这个看似简单的问题,在地理信息系统中颜色渲染应当是最基本的操作和功能,比如我们将一幅Landsat数据拖拽到Arcgis或者QGis等软件中,软件会自动为我们呈现出漂亮的图案,一切看似来的那么容易,但是在分布式海量空间数据的情况下实现色彩渲染操作实在也是要了命的.今天我们就接着上一篇文章中的数据处理(权且将色彩渲染归结到数据处理中)来介绍一下如何在Geotrellis中为栅格数据渲染漂亮的色彩. 二.复杂原

目录 前言 前台实现 后台实现 总结 一.前言        看到这个题目有人肯定会说这有什么可写的,最简单的我只要用文件系统一个个查找.打开就可以实现,再高级一点我可以提取出所有数据的元数据,做个元数据管理系统就可以实现查找功能,有必要用geotrellis用分布式吗?这不是杀鸡用牛刀吗?理论上是这样的,但是要看我们考虑问题的尺度,如果你只是一些简单的数据用传统方法当然好,省事.省时.简单.速度快,但是当我们将数据的量放大到一个区域乃至全球的时候恐怕事情就不是那么简单了,比如我们有了全球Lan

一.JSTL标签库介绍 JSTL标签库的使用是为弥补html标签的不足,规范自定义标签的使用而诞生的.使用JSLT标签的目的就是不希望在jsp页面中出现java逻辑代码 二.JSTL标签库的分类 核心标签(用得最多) 国际化标签(I18N格式化标签) 数据库标签(SQL标签,很少使用) XML标签(几乎不用) JSTL函数(EL函数) 三.核心标签库使用说明 JSTL的核心标签库标签共13个,使用这些标签能够完成JSP页面的基本功能,减少编码工作. 从功能上可以分为4类:表达式控制标签.流程控制

一.AOP框架        Encase 是C#编写开发的为.NET平台提供的AOP框架.Encase 独特的提供了把方面(aspects)部署到运行时代码,而其它AOP框架依赖配置文件的方式.这种部署方面(aspects)的方法帮助缺少经验的开发人员提高开发效率.        NKalore是一款编程语言,它扩展了C#允许在.net平台使用AOP.NKalore的语法简单.直观,它的编译器是基于Mono C#编译器(MCS).NKalore目前只能在命令行或#Develop内部使用.NKa

from multiprocessing import Process,Queue import os,time,random def write(q): print('Process to write:%s' % os.getpid()) for value in ['A','B','C']: print('Put %s to queue...'% value) q.put(value) time.sleep(random.random()) def read(q): print('Proce

1.前言 我们每个程序员都渴望搭建自己的技术博客平台与他人进行交流分享,但使用别人的博客模板没有创意.做网站后台的开发人员可能了解前端,可是自己写一个不错的前端还是很费事的.幸好我们有Bootstrap,来自 Twitter,是目前很受欢迎的前端框架.Bootstrap 是基于 HTML.CSS.JAVASCRIPT 的,它简洁灵活,使得 Web 开发更加快捷.我以后端程序员的角度讲一下前端设计(好别扭),网站的颜色搭配不那么理想.你可以自己改css样式,达到自己的目的. 下面是我自己用Boot

目录 前言 变化情况介绍 总结 一.前言        之前版本是0.9或者0.10.1.0.10.2,最近发现更新成为1.0.0-2077839.1.0应该也能称之为正式版了吧.发现其中有很多变化,在这里为大家简单介绍. 二.变化情况介绍 2.1 数据导入变化        之前数据导入参数基本都要写在命令行,刚查看之前写的博客发现没有介绍数据导入的,只有一个老版的调用本地数据的,本文就在这里简单介绍Geotrellis的数据导入.        Geotrellis可以将数据(Tiff)从本

python正则表达式知识预备 正则表达式使用反斜杠" \ "来代表特殊形式或用作转义字符,这里跟Python的语法冲突,因此,Python用" \\\\ "表示正则表达式中的" \ ",因为正则表达式中如果要匹配" \ ",需要用\来转义,变成" \\ ",而Python语法中又需要对字符串中每一个\进行转义,所以就变成了" \\\\ ". 上面的写法是不是觉得很麻烦,为了使正则表达式