1.MODIS数据的特点 (1)全球免费:NASA对MODIS数据实行全球免费接收的政策(TERRA卫星除MODIS外的其他传感器获取的数据均采取公开有偿接收和有偿使用的政策),这样的数据接收和使用政策对于目前我国大多数科学家来说是不可多得的.廉价并且实用的数据资源:     (2)光谱范围广:MODIS数据涉及波段范围广(共有36个波段,光谱范围从0.4um-14.4um),数据分辨率比NOAA-AVHRR有较大的进展(辐射分辨率达12bits,其中两个通道的空间分辨率达250m,5个通道为5

前言: 本篇文章的出发点是因为之前接触过相关研究,困囧于该系列资料匮乏,想做一个系列.个人道行太浅,不足之处还请见谅.愿与诸君共勉. 数据准备: MODIS数据产品MOD13Q1—以2010年河南省3.4.5三个月为例: 一.MRT单次数据操作 (1).进入GUI界面操作 1.将所需处理的一个.hdf原始数据加载进来 2.通过左右选项选择所需波段(MOD13Q1已将NDVI提供,只需保留选择就行) (若用的数据比如MOD12Q1计算NDVI,则Modis算法如公式:NDVI=(Band2-Ban

spot 5监督分类RGB：412 ALOS分类波段RGB：432

2013年2月11日发射的Landsat系列最新卫星Landsat8,携带有OLI陆地成像仪和TIRS热红外传感器,Landsat8的OLI陆地成像仪包括9个波段,OLI包括了ETM+传感器所有的波段,为了避免大气吸收特征,OLI对波段进行了重新调整,比较大的调整是OLI Band5(0.845–0.885 μm),排除了0.825μm处水汽吸收特征:OLI全色波段Band8波段范围较窄,这种方式可以在全色图像上更好区分植被和无植被特征:此外,还有两个新增的波段:蓝色波段 (band 1; 0.

L.S.C.X都是电磁波波段的划分代号. 最早用于搜索雷达的电磁波波长度为23cm,这一波段被定义为L波段(英语Long的字头),后来这一波段的中心波长度变为22cm. 当波长为10cm的电磁波被使用后,其波段被定义为S波段(英语Short的字头,意为比原有波长短的电磁波). 在主要使用3cm电磁波的火控雷达出现后,3cm波长的电磁波被称为X波段,因为X代表坐标上的某点. 为了结合X波段和S波段的优点,逐渐出现了使用中心波长为5cm的雷达,该波段被称为C波段(C即Compromise,英语“结合

321:真彩色合成,即3.2.1波段分别赋予红.绿.蓝色,则获得自然彩色合成图像,图像的色彩与原地区或景物的实际色彩一致,适合于非遥感应用专业人员使用. 432:标准假彩色合成,即4.3.2波段分别赋予红.绿.蓝色,获得图像植被成红色,由于突出表现了植被的特征,应用十分的广泛,而被称为标准假彩色.举例:卫星遥感图像示蓝藻暴发情况我们先看一看蓝藻爆发时遥感监测机理.蓝藻暴发时绿色的藻类生物体拌随着白色的泡沫状污染物聚集于水体表面,蓝藻覆盖区的光谱特征与周围湖面有明显差异.由于所含高叶绿素A的作用,

目录 简述 修改源码 1.修改DatasetProperty结构体 2.修改VRTBuilder::AnalyseRaster函数 3.修改VRTBuilder::CreateVRTNonSeparate函数 简述 GDALBuildVRT工具和函数默认都是不支持异构波段的(即要建立虚拟影像目录的文件中有波段与其它有异的,少于指定波段等特征的),公司一个项目中需要支持这个特性,不足的以第1波段替代(除非波段数为0,那这在影像质检的时候就已经检查完了),这里记录一下修改方式. 修改源码 使用的GD

先打开栅格文件所在的工作空间(文件),然后获取其所有的波段,访问每一个波段有时候波段中已经有直方图或统计信息,有时候没有这些信息,可以使用ComputeStatsAndHist()函数对其进行计算(数据量较大时,可能耗时较长) IWorkspaceFactory workspaceFactory = new RasterWorkspaceFactory();IWorkspace workspace;workspace = workspaceFactory.OpenFromFile(filePat

1.算法功能简介 波段运算(Band Math)工具能够方便的执行图像中的各个波段的加减乘除.三角函数.指数.对数等数学函数计算,也可以使用IDL编写的函数. 由于每个用户都有独特的需求,利用此工具用户可以自己定义处理算法,应用到某个波段或者整个图像中.波段运算实质上是对每个像素点对应的的像素值进行数学运算,运算表达式中的每一个变量不仅可以对应于单一波段,也可以是一个多波段的栅格文件.例如,在表达式 b1﹢b2 中,如果 b1 是一个多波段的图像, b2 为单一波段,则结果为 b1 所对应图像的

1.算法功能简介 波段合成功能主要用于将多幅图像合并为一个新的多波段图像(即波段的叠加打包,构建一个新的多波段文件),从而可根据不同的用途选择不同波长范围内的波段合成 RGB 彩色图像. PIE支持算法功能的执行,下面对波段合成算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法参数 C#算法DLL PIE.CommonAlgo.dll C#算法名称 PIE.CommonAlgo.BandCombinationAl

很好的波段抄底机会 个人浅见看,目前染料股跌出的机会明显,养殖股波段机会明显,芯片.半导体.集成电路.北导.软件.国产操作系统等科技股短线机会不错.另外,大盘指数2856/2806区域的波段操作机会不错,前面3286区域清仓,等的就是这区域的机会.而且风险控制线是2756点左右,整体风险可控! 越是摇摇欲坠的感觉,越要坚持! 个人浅见,仅供参考!

作者:朱金灿 来源:http://blog.csdn.net/clever101 有时打开一些geotif文件,可以看到它的波段描述,但是它究竟存储在文件的什么位置呢?今天研究了一下,大致搞清了这个问题. 我首先搜索了一下geotif的格式说明,没有找到它的存储波段描述的tag,稍微和它接近的tag是TIFFTAG_IMAGEDESCRIPTION,但这个是存放整幅图像的描述信息的. 既然在它的格式说明中没有找到,我就研究下gdal是怎么解决这个问题的.找到相关的一段代码: if( TIFFGe

博主之前在做一款K波段有源移相器,所用工艺为smic55nmll工艺,完成了几个主要模块的仿真,现对之前的工作做个总结. K波段的频率范围是18G——27GHz,所设计移相器的工作频率范围是19G——24GHz.其基本结构和我前面发布的一篇随笔类似,只不过用了45nm的工艺. 首先是正交信号产生电路,分别仿真了两种结构,即RC结构(图1)和RLC结构(图2). 图1 RC结构正交信号产生电路 图2 RLC结构正交信号产生电路 经过仿真发现,RC电路和RLC电路都能产生近乎无误差的四路正交信号,如

波段分离一般最常用的还是OpenCV,使用OpenCV的split方法可以直接对波段分离,并且效果不错,但是有一个问题是只能处理有限波段的数据,比如波段超过一定的数目就无法完成波段分离工作,或者数据有损失,所以就需要使用GDAL处理,并且可以实现不同的驱动方式实现图像的处理. OpenCV的波段发分离方式 OpenCV中自带两个方法split方法和merge方法,两个方法可以实现图像的波段分离和波段的合并. #include <iostream> #include <opencv2/op

许久没更.最近一直在看IDL,忽略了gdal的学习. 今天做了landsat8的辐射定标,需要通过reflectance gains/bias来进行波段运算.由于landsat8 oli未提供一个完整的叠加数据,所以首先第一步就是要将所有波段进行一个叠加.这里分享一下代码. 解释一下: 首先获取tiff驱动,通过第一个波段读取prj\geotransform,然后创建tiff文件导入这两个信息. 随后遍历文件,每次都打开波段文件,读取数组,随后通过GetRasterBand方法来新增波段,用Wr

MRT(MODIS Reprojection Tool)简介: MODIS的全称为中分辨率成像光谱仪(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer),是搭载在Terra和Aqua卫星上的一个重要的传感器.MRT是一种针对MODIS数据的处理工具.它可以帮助用户把MODIS影像重新投影到更为标准的地图投影,而且可以选择影像中的空间子集和波段子集进行投影转换,输出格式为raw binary,GeoTIFF和HDF-EOS.MRT可在多种系统平台上进行运行

时间序列S-G滤波之Python 根据上上篇博文(MODIS系列之NDVI(MOD13Q1)五:NDVI处理流程)做出的NDVI.我们求NDVI时间序列图,但该NDVI时序图为地表各土地类型综合的NDVI时序图.(详情同样参考该系列五博文的文底) 建议:大家应该也能发现从网上粘贴的代码,大部分在各自实际运行中会出现报错,不能运行.这其中有代码本身的错误,但也不乏运行环境的欠缺.误操作.电脑自身特点等原因.本博客的所有代码都经过实际运行再上传,哪怕比较熟悉的代码,再上传前都会尽可能实际运行.目的便

前言:(个人建议) 1.进行数据处理工作,由于通常数据量比较大.所以在个人电脑中,要将基础数据.不断增长的过程数据.结果数据等分门别类,使得简单易找. 2.将重要数据备份,因为在数据处理过程中,由于出错使重要数据损失,勿让重要数据成绝版.所以生成或保存压缩文件是很好的选择. 3.当数据量大,需要进行批量处理时.模板文档或代码要杜绝出现细节错误.容易一锅端,费时间且低效率. 处理工具:ArcMap 处理数据:MOD13Q1的NDVI成品(.tif)文件 研究区矢量文件(以河南省省界为例) 处理流程

  源码: 1: PRO TIFF_NDVI,F1,F2,FOUT 2: F1 = DIALOG_PICKFILE(TITLE = 'B4 TIFF',FILTER='*.TIF',/READ) 3: F2 = DIALOG_PICKFILE(TITLE = 'B3 TIFF',FILTER='*.TIF',/READ) 4: FOUT =DIALOG_PICKFILE(TITLE = 'RESULT PATH',FILTER='*.TIF',/WRITE) 5: IF(FILE_TEST(F1

此处用到了ArcGIS栅格处理中的Composite Bands工具( Data Management Tools --> Raster --> Raster Processing).具体操作如下图所示.