Представление и объединение спутникового диапазона Landsat 8
Представление и объединение спутникового диапазона Landsat 8

Всем привет, мы снова встретились, я ваш друг Цюаньчжаньцзюнь. Исходный адрес: Представление и объединение спутникового диапазона Landsat 8

Landsat 8 Спутник содержит OLI (оперативный Land Imager Land Imager) и TIRS (термометрический Infrared Sensor Тепловой инфракрасный датчик) два датчика. OLI включает все диапазоны ETM+. Чтобы избежать поглощения некоторых характеристик атмосферой, OLI перенастроила диапазоны. Основные изменения:

1. OLI Band5 (0,845–0,885 мкм), исключающий характеристики поглощения паров воды на длине волны 0,825 мкм;

2. Панхроматический диапазон OLI Band8 имеет узкий диапазон. Этот метод позволяет лучше различать растительные и нерастительные особенности на панхроматических изображениях;

3. Добавлены два новых диапазона: синий диапазон океана (диапазон 1; 0,433–0,453 мкм) в основном используется для наблюдений в прибрежной зоне; коротковолновый инфракрасный диапазон, также известный как перистый диапазон (диапазон 9; 1,360–1,390 мкм); содержит сильные характеристики поглощения водяного пара и может использоваться для обнаружения Yuyun;

4. Ближний инфракрасный диапазон5 и коротковолновый инфракрасный диапазон9 ближе к диапазонам, соответствующим MODIS.

Таблица 1. Сравнение спутников Landsat7 и Landsat8

Таблица 2: Синтез полос OLI

R、G、B

Основная цель

4 、3 、2 Red、Green、Blue

Естественный истинный цвет

7、 6 、4 SWIR2、SWIR1、Red

Город

5、 4 、3 NIR、Red、Green

Стандартное изображение в искусственных цветах, растительность

6 、5 、2 SWIR1、NIR、Blue

сельское хозяйство

7 、6、 5 SWIR2、SWIR1、NIR

Проникнуться атмосферой

5、 6、 2 NIR、SWIR1、Blue

здоровая растительность

5 、6、 4 NIR、SWIR1、Red

земля/вода

7、 5 、3 SWIR2、NIR、Green

Натуральные поверхности, устраняющие атмосферные эффекты

7 、5 、4 SWIR2、NIR、Red

коротковолновый инфракрасный

6、 5 、4 SWIR1、NIR、Red

Анализ растительности

Таблица 3: Краткое описание синтеза диапазонов Landsat TM

R、G、B

тип

Функции

3、2、1

изображения в истинном цвете

Используется для идентификации различных типов земель. Изображение тусклое, тон темный, цвет ненасыщенный, объем информации относительно уменьшен.

4、3、2

Стандартное изображение в искусственных цветах

Изображения наземных объектов насыщенные, четкие и многоуровневые. Они используются для классификации растительности и идентификации водоемов. Растительность отображается красным цветом.

7、4、3

моделированиеизображения в истинном цвете

Используется для обозначения жилых территорий и водоемов.

7、5、4

Нет Стандартное изображение в искусственных цветах

Изображение синего цвета и используется для специальных исследований геологического строения.

5、4、1

Нет Стандартное изображение в искусственных цветах

Растений стало больше,Используется для изучения классификации растений.

4、5、3

Нет Стандартное изображение в искусственных цветах

(1) Используются один красный диапазон и два инфракрасных диапазона, поэтому все объекты, связанные с водой, будут относительно четкими на изображении; (2) Подчеркните отображение водных объектов, особенно водных объектов с четкими границами, что помогает различать реки и дороги; (3) Поскольку используется красный или инфракрасный диапазон, четкого отображения других функций недостаточно, но он больше подходит для исследования побережья и его приливных отмелей. (4) Имеет Стандартное; изображение в искусственных в некоторых местах цвета, но цвета не очень насыщенные и изображение выглядит недостаточно ярким; (5) Легко отличить орошаемые земли от засушливых. Хотя внешние границы жилых массивов не очень четкие, структурные характеристики внутренних блоков ясны; (6) Растения будут лучше отображаться, но разделение растений будет затруднено.

3、4、5

Нестандартные изображения в искусственных цветах, близкие к реальным цветам.

Выгоднее интерпретировать изображения водных систем, жилых районов, городских пейзажей, улиц, парков, водоемов и лесных массивов.

Группа Landsat8комбинацияИллюстрация:

Синтез 432 полос изображения в истинном цвете,Близок к реальному цвету наземных объектов,Изображение пресное,Серый тон

Синтез 543 полос Стандартное изображение в искусственных цветах,Яркие функции,Подходит для классификации растительности (красный цвет),Идентификация водного объекта

564 лента синтетическая нестандартная изображение в искусственных цветах,Синтез инфракрасного диапазона и красного диапазона,Четкие границы водных объектов,Способствует идентификации побережья; лучше отображается растительность.,Но выделить конкретные категории растительности непросто.

765 обладает сильной способностью проникать в атмосферу. Например, влияние облаков в красной рамке на изображении значительно уменьшено.

652 имеет богатую растительность, что позволяет легко классифицировать растительность.

654легко Анализ растительности

ссылка:

  http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d01019urt.html

  http://landsat.usgs.gov/landsat8.php

Личный блог:http://liuzeshu.com/

При перепечатке просьба указывать адрес статьи: Представление и объединение спутникового диапазона Landsat 8

Издатель: Лидер стека программистов полного стека, укажите источник для перепечатки: https://javaforall.cn/163461.html Исходная ссылка: https://javaforall.cn

boy illustration
Неразрушающее увеличение изображений одним щелчком мыши, чтобы сделать их более четкими артефактами искусственного интеллекта, включая руководства по установке и использованию.
boy illustration
Копикодер: этот инструмент отлично работает с Cursor, Bolt и V0! Предоставьте более качественные подсказки для разработки интерфейса (создание навигационного веб-сайта с использованием искусственного интеллекта).
boy illustration
Новый бесплатный RooCline превосходит Cline v3.1? ! Быстрее, умнее и лучше вилка Cline! (Независимое программирование AI, порог 0)
boy illustration
Разработав более 10 проектов с помощью Cursor, я собрал 10 примеров и 60 подсказок.
boy illustration
Я потратил 72 часа на изучение курсорных агентов, и вот неоспоримые факты, которыми я должен поделиться!
boy illustration
Идеальная интеграция Cursor и DeepSeek API
boy illustration
DeepSeek V3 снижает затраты на обучение больших моделей
boy illustration
Артефакт, увеличивающий количество очков: на основе улучшения характеристик препятствия малым целям Yolov8 (SEAM, MultiSEAM).
boy illustration
DeepSeek V3 раскручивался уже три дня. Сегодня я попробовал самопровозглашенную модель «ChatGPT».
boy illustration
Open Devin — инженер-программист искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который меньше программирует и больше создает.
boy illustration
Эксклюзивное оригинальное улучшение YOLOv8: собственная разработка SPPF | SPPF сочетается с воспринимаемой большой сверткой ядра UniRepLK, а свертка с большим ядром + без расширения улучшает восприимчивое поле
boy illustration
Популярное и подробное объяснение DeepSeek-V3: от его появления до преимуществ и сравнения с GPT-4o.
boy illustration
9 основных словесных инструкций по доработке академических работ с помощью ChatGPT, эффективных и практичных, которые стоит собрать
boy illustration
Вызовите deepseek в vscode для реализации программирования с помощью искусственного интеллекта.
boy illustration
Познакомьтесь с принципами сверточных нейронных сетей (CNN) в одной статье (суперподробно)
boy illustration
50,3 тыс. звезд! Immich: автономное решение для резервного копирования фотографий и видео, которое экономит деньги и избавляет от беспокойства.
boy illustration
Cloud Native|Практика: установка Dashbaord для K8s, графика неплохая
boy illustration
Краткий обзор статьи — использование синтетических данных при обучении больших моделей и оптимизации производительности
boy illustration
MiniPerplx: новая поисковая система искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, спонсируемая xAI и Vercel.
boy illustration
Конструкция сервиса Synology Drive сочетает проникновение в интрасеть и синхронизацию папок заметок Obsidian в облаке.
boy illustration
Центр конфигурации————Накос
boy illustration
Начинаем с нуля при разработке в облаке Copilot: начать разработку с минимальным использованием кода стало проще
boy illustration
[Серия Docker] Docker создает мультиплатформенные образы: практика архитектуры Arm64
boy illustration
Обновление новых возможностей coze | Я использовал coze для создания апплета помощника по исправлению домашних заданий по математике
boy illustration
Советы по развертыванию Nginx: практическое создание статических веб-сайтов на облачных серверах
boy illustration
Feiniu fnos использует Docker для развертывания личного блокнота Notepad
boy illustration
Сверточная нейронная сеть VGG реализует классификацию изображений Cifar10 — практический опыт Pytorch
boy illustration
Начало работы с EdgeonePages — новым недорогим решением для хостинга веб-сайтов
boy illustration
[Зона легкого облачного игрового сервера] Управление игровыми архивами
boy illustration
Развертывание SpringCloud-проекта на базе Docker и Docker-Compose