前言 叶面积指数精度是正确预测产量的重要参数之一。同时，还有那么多疑问，如何才能正确？以及如何使用最有效的方法计算叶面积指数（LAI）？什么是最佳LAI？哪些估算叶面积指数精度的方法比较好？ 本文为初学者做了简要介绍，并在文章末尾附了两种估算LAI的方法的代码。一种为基于PROSAIL模型进行反演，另一种为SNAP软件进行LAI批处理算法，可以支持landsat8与哨兵二号影像。一、为什么需要叶面积指数？ 这是植物科学和作物研究的基石问题。为什么叶面积指数如此重要？这个索引的知识价值是多少？ 答案和往常一样简单。叶面积指数（或LAI）是两个值之间的比例——绿叶量和土壤量。换句话说，它有
最近想训练遥感实例分割，纵观博客发现较少相关iSAID数据集的切分及数据集转换内容，思来想去应该在繁忙之中抽出时间写个详细的教程。iSAID数据集下载iSAID数据集链接下载上述数据集。百度网盘中的train和val中包含了实例和语义分割标签。上述过程只能下载标签，原始图像为DOTA，DOTA图像链接上述下载完毕后，train图像：1411张原始图像；1411张实例标签；1411张语义标签。将所有训练图像放置在一起创建iSAID/train/val图像：458张原始图像；458张实例标签；458张语义标签。将所有验证图像放置在一起创建iSAID/val/切图并分割标签下载切图代码：切图及标签转
本文介绍基于Python中whitebox模块，对大量长时间序列栅格遥感影像的每一个像元进行忽略NoData值的多时序平均值求取。 在文章PythonArcPy批量计算多时相遥感影像的各像元平均值中，我们介绍了基于Python中Arcpy模块实现多时相遥感影像数据的平均值求取方法。但是这一方法具有一个问题，即对于任意一个像元，只要该像元在任意一个时相的图像中是无效值（即为NoData），那么该像元在最终求出的平均值结果图中像素值也将会是无效值NoData。这就导致在我们最终计算得到的平均值结果图层中，具有很多空白区域（像素值为NoData的区域）。 为了解决这一问题，这里我们再介绍一种
1.DMSP/OLS始于20世纪70年代的美国国防气象卫星计划DMSP（DefenseMeteorologicalSatelliteProgram）搭载的线性扫描业务系统OLS（OperationalLineScanSystem），本用于捕捉夜间云层反射的微弱月光并获取夜间云层分布，却被意外发现可以捕捉城镇地表夜间发出的灯光，开启了夜间灯光遥感影像应用的时代。美国国家海洋和大气管理局（NOAA）发布了1992年—2013年，空间分辨率1km左右的年合成稳定夜间灯光数据（StableLight），至今仍是应用最广泛的夜间灯光遥感数据之一。缺陷：①受制于传感器较低的辐射分辨率，城市中心亮度较高的区
叶面积指数叶面积指数（LeafAreaIndex,LAI）是反映一个生态系统中单位面积上的叶面积综合的一半，是模拟陆地生态过程、水热循环和生物地球化学循环的重要参数。本文主要介绍LAI的遥感反演方法，其主要分为统计方法、植被辐射传输模型反演方法、混合方法与数据同化方法。统计方法尽管地面实测可以提供较为准确的LAI，不过由于地面实测只能获取点尺度的数据，并且数据获取比较困难，因此受到了极大限制。遥感可以获取大范围、多时相、多光谱的数据，因此可以应用于LAI的估算中。通常使用遥感反演LAI使用的变量都为植被指数，例如NDVI,EVI等。LAI与植被指数之间的经验关系形式一般为以下几种：其中，x为植
利用ENVI处理SPOT遥感影像提取水体、植被、不透水面文章目录前言一、获取研究区Shp文件二、下载SPOT遥感影像三、影像预处理四、地物提取总结前言简单记录遥感数字图像处理——针对SPOT4遥感影像进行地物提取的操作，方便日后回忆。一、获取研究区Shp文件（一）在Arcmap中打开shp文件，选择SelectFeatures选中研究区域：（二）选中研究区，在文件上右击选中Data——ExportData导出所选区域shp文件：二、下载SPOT遥感影像（一）首先打开SPOT影像免费获取网站:https://regards.cnes.fr/user/swh/modules/60，点击login，
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的
#多波段数据：data为[band,line,sample]#单波段数据：data为[line,sample]#data为要保存的数据importgdalresultname=“F:/result”driver=gdal.GetDriverByName(“ENVI”)#单波段dataset=driver.Create(resultname,line,sample,1,gdal.GDT_Float32)dataset.GetRasterBand(1).WriteArray(data)#多波段dataset=driver.Create(resultname,line,sample,band,gda
最近在做毕设，感觉网上信息不是很全，把自己的训练过程写下来供做这个方向的友友学习。只有简单的复现，其余的还没探索到。一、数据集以及数据预处理首先就是数据集：我用的数据集是西工大发布的数据集，NWPUVHR-10链接：https://pan.baidu.com/s/1vfhDU2ORWUpL-aGM1PllGw 提取码：d5au西工大数据集有十个类别，有三个文件夹，分别是positiveimageset（650张图片），negativeimageset（150张图片）和groundtruth（650个txt文件）。negativeimageset中的影像无对应的地物目标，positiveimag
目前，GEE以其强大的功能受到了国外越来越多的科技工作者的重视和应用，然而在国内应用还十分有限。应广大科学工作者的要求，本学习将结合具体范例，重点介绍利用GEE进行数据处理的常用方法，并通过土地遥感信息提取进行进阶训练，掌握实际操作能力。>>> 海量遥感数据处理与GEE云计算技术实践应用【基础、进阶】及多领域遥感自选【自选目录】：A:第三期：GEE-Python遥感大数据分析、管理与可视化实践技术应用【时间】：9月3日-4日、17日-18日、24日B:陆面生态水文模拟与多源遥感数据同化的实践技术应用【时间】：8月20日-21日、27日-28日C:植被参数光学遥感反演方法(Python)及遥感与
