本文介绍基于C++语言的GDAL库，基于一个存储大量遥感影像的文件夹，依据每一景遥感影像的文件名中表示日期的那个字段，找出这些遥感影像中缺失的成像日期，并新生成多个像元值全部为0的栅格文件，作为这些缺失日期当日的遥感影像文件的方法...首先，我们需要基于文件夹中遥感影像文件的文件名称特征，遍历生成文件名列表。在这里，我们使用两个嵌套的for循环，生成所有可能的栅格图像文件名，并将这些文件名保存在all_file_path向量中。...其中，栅格图像的文件名根据年份和天数生成，并通过setfill('0')与setw(3)这两个函数保证我们生成的日期满足YYYYDDD这种格式。 ...接下来，我们遍历文件名列表all_file_path，对每个文件名进行处理。对于不存在的栅格图像文件，使用GDALDriver创建一个新的数据集（poDataset），并将其中的像元值设置为0。...随后，我们用0填充新创建的栅格图像，并使用RasterIO函数对栅格图像的像元进行写入操作。 最后，在上述处理完成后，使用GDALClose函数关闭数据集，并输出新创建的栅格图像的文件名。
本文介绍基于Python语言，针对一个含有大量遥感影像栅格文件的文件夹，从其中第2景遥感影像开始，分别用每一景影像减去其前一景影像，从而求取二者的差值，并将每一个所得到的差值结果保存为新的一景遥感影像文件的方法...，且我们已经按照文件名，对这些遥感影像文件加以排序了；如下图所示。...这个函数简单的流程如下：首先，打开影像image1_path和image2_path，并读取两幅影像的第一个波段的数据（如果大家有多个波段需要计算，那么就可以通过循环，分别对每一个波段加以处理），随后直接计算两幅影像数据的差异...；接下来，创建一个新的影像文件output_path，并将差异数据写入其中；同时，设置新影像的地理转换和投影信息。...这个函数简单的流程如下：首先，获取文件夹中的文件名，并按升序进行排序；其次，遍历文件名列表，对每对相邻的影像文件进行差值计算（调用subtract_images函数）；接下来，将输出影像保存到指定的结果文件夹中
本文介绍基于Python中的gdal模块，批量基于大量多波段遥感影像文件，计算其每1景图像各自的NDVI数值，并将多景结果依次保存为栅格文件的方法。 ...如下图所示，现在有大量.tif格式的遥感影像文件，其中均含有红光波段与近红外波段（此外也可以含有其他光谱波段，有没有都不影响）；我们希望，批量计算其每1景遥感影像的NDVI。 ...随后，对于每个以.tif结尾的文件，首先使用gdal.Open()打开文件——其中的os.path.join()用于构建完整的文件路径；接下来获取影像数据集的宽度和高度，并使用gdal.GetDriverByName...()获取GTiff驱动程序，用于创建输出影像文件；同时，使用driver.Create()创建一个与原始影像具有相同大小的输出影像文件。 ...同时，需要清理和关闭数据集，将数据集和输出数据集设置为None以释放资源。还可以打印文件名和finished!，表示当前文件处理完成。
Landsat 图层包含世界不同年份的许多场景，过滤影像图层以捕获 2018 年 1 月 26 日和 1 月 27 日的所有影像。...1.点击Map选项卡上的SelectBy Attributes，对影像进行过滤。完成之后，点击Select By Location，进行位置过滤。 ?...构建栅格函数模板创建栅格函数模板来分析滑坡敏感性 该模板将包含栅格重分类输入数据并组合结果。它将生成一个输出图层，可识别更容易发生滑坡的区域。...选项卡上，根据下表进行重分类->General选项卡中，Name输入NDVI Remap->OK。...对于此分析，将为 NDVI 输入赋予更高的权重，以表明绿色植被密度对结果的影响是坡度或降雨量输入的两倍。 4.单击OK，并保存模板。
本文介绍批量下载大量多时相的遥感影像文件后，基于Python语言与每一景遥感影像文件的文件名，对这些已下载的影像文件加以缺失情况的核对，并自动统计、列出未下载影像所对应的时相的方法。 ...在我们之前的文章下载大量遥感影像后用Python检查文件下载情况中，就介绍过同样基于文件名称，对未成功下载的遥感影像加以统计，并自动筛选出未下载成功的遥感影像的下载链接的方法；在本文中，我们同样基于Python...与栅格文件的文件名称，对类似的需求加以实现。 ...在这里，我们已经下载好了大量的、以遥感数据成像时间为文件名的栅格文件，如下图所示。 ...随后，我们使用嵌套的循环遍历每一年和每一天。在每一天的循环中，构建文件名，如"2020017.tif"，并构建文件的完整路径。
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量不同时相的栅格遥感影像按照其成像时间依次执行批量拼接的方法。 ...在前期的文章Python中arcpy栅格创建与多景遥感影像批量拼接中，我们介绍了利用Python实现栅格遥感影像批量拼接的方法；但这篇文章实现的操作是将某个保存路径下全部的栅格图像文件加以拼接，换句话说...在这里，我们需要首先在资源管理器中，将tif_file_path路径下的各文件以“名称”排序的方式进行排序；随后，利用arcpy.ListRasters()函数，获取路径下原有的全部.tif格式的图像文件...，并截取第一个文件的部分文件名，从而获取其成像时间；接下来，做好创建一个新的栅格文件的准备，这一部分代码的含义在本文开头提及的文章Python中arcpy栅格创建与多景遥感影像批量拼接中已有提及，这里就不再赘述...如果是的话，就需要将当前成像时间的所有图像进行拼接，并完成代码的运行。 在 IDLE (Python GUI) 中运行代码。代码运行完毕后，我们开看一下结果文件夹。
Google Earth Engine谷歌地球引擎数据导入与筛选显示中内容，我们将Landsat 8 Collection 1 Tier 1的大气表观反射率TOA Reflectance产品导入GEE，并对其做好重命名...其中，.select()表示从遥感影像中选择对应的波段，.subtract()函数表示波段之间进行相减的操作；同理，.add()函数表示相加操作，.divide()表示相除操作。...这里还有一点需要注意：在对最原始的Landsat 8 Collection 1 Tier 1大气表观反射率TOA Reflectance产品（数据类型为ee.ImageCollection）按照时间进行选取并求取对应时间范围内的平均值后...（数据类型为ee.Image），遥感影像各波段才可以参与计算。...此外，我们还可以按照Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格数据可视化代码嵌入中方法，对NDVI图层加以手动可视化配置，并将配置嵌入到代码中，从而实现每一次代码运行得到的NDVI图层可视化设置都是一致的
本文介绍基于Python中ArcPy模块，对大量栅格遥感影像文件进行批量掩膜与批量重采样的操作。 首先，我们来明确一下本文的具体需求。...我们希望，依据一个已知的面要素矢量图层文件，对上述文件夹中的全部.tif格式遥感影像进行掩膜，并对掩膜后的遥感影像文件再分别加以批量重采样，使得其空间分辨率为1000 m。 ...ExtractByMask()函数进行掩膜操作；其次，对于掩膜好的图层，在其原有文件名后添加"_Mask.tif"后缀，作为新文件的文件名。 ...对全部图像文件完成掩膜操作后，我们继续进行重采样操作。...和前述代码思路类似，我们依然还是先遍历文件，并在其原有文件名后添加"_Re.tif"后缀，作为新文件的文件名；随后，利用Resample_management()函数进行重采样。
ndvi是通过筛选日期和选择NDVI波段来创建的MODIS NDVI影像集合。chinaBoundary是本文中研究区域边界的矩形几何对象。...随后，定义一个函数filterAndClip，用于筛选指定时间范围内的NDVI影像集合，并对每个影像进行边界裁剪；最后，它返回裁剪后影像集合的平均值。...接下来，使用ee.Filter.calendarRange函数对ndvi影像集合进行筛选，根据day、start和end的值，筛选出位于指定时间范围内的影像；这里使用'day_of_year'参数表示筛选基于一年中的日期...随后，使用map函数对筛选后的影像集合中的每个影像进行边界裁剪；image.clip(chinaBoundary)将每个影像裁剪为中国边界范围内的部分。裁剪后的影像集合存储在filtered变量中。...其次，我们使用循环处理每个时间段。在循环中，我们遍历selectedDays列表中的每个时间值。对于每个时间值，我们调用filterAndClip函数来获取裁剪和筛选后的NDVI影像的平均值。
本实验拟分析艾比湖地区2010年至2020年间的NDVI数据，数据从MODIS遥感影像中提取的NDVI值，在GEE遥感云平台上将影像数据下载下来。...get_mean_ndvi(y) 影像会下载到Google云盘中，通过手动下载到本地，其根目录结构如下： 图1 根目录结构 下载该10年间的数据后，打开RStdio并导入将趋势检验中将使用的R包。...-2020年间艾比湖地区NDVI均值图层 图3 R语言运行界面 图4 p值 图5 sen斜率 图6 Z统计量 R语言计算完slope和Z值后，根据这两个结果就可以进行NDVI趋势制图了。...进行划分 由于slope.tif文件研究区范围外的值非空，所以在这里先裁剪了一下 裁剪所用矢量和栅格数据坐标系需要一致，否则范围容易出错 统一使用了WGS84地理坐标系作为空间参考 使用Model...builder构建地理处理流 图7 重分类 三、Slope划分过程 重分类结果： -1退化 0稳定 1改善 图8 重分类结果 四、Z值划分 对Z值进行重分类，确定显著性 |Zs|≤
首先获取需要的遥感图像数据，并对其进行包括上述文章内容在内的预处理步骤——数据导入、辐射定标、几何校正、大气校正、图像拼接与裁剪等。...目前，在一些网站（如NASA官方网站）具有NDVI成品数据，可供我们直接下载、利用；而通过初始遥感影像中的近红外波段数据和红光波段数据，我们可以直接利用前述定义公式，即 对其加以计算。...计算NDVI时需要注意，所选用的遥感影像不能具有过多的云干扰。 再次，需要视实际情况对计算得出的NDVI结果图像进行重采样。...将这一错误纠正后，重新生成地表实际温度图像，并对其进行统计检查。 （7） 可以看到，经过修改后的地表真实温度图像数据符合实际情况，可以认为错误已被排除。...2.5 图像导出 由于在实验后期需要制作专题地图，以将温度分为不同等级并比较不同地物的温度特性，因此需要将ENVI中得到的地表实际温度结果图像另存为“.tif”格式，从而方便利用ArcGIS系列软件对其加以进一步分级
本文介绍基于Python中的gdal模块，对大量长时间序列的栅格遥感影像文件，绘制其每一个波段中、若干随机指定的像元的时间序列曲线图的方法。 ...在之前的文章Python GDAL绘制遥感影像时间序列曲线中，我们就已经介绍过基于gdal模块，对大量多时相栅格图像，批量绘制像元时间序列折线图的方法。...其中，所有遥感影像都是同一地区、不同成像时间的图像，其各自的空间参考信息、像元行数与列数等都是一致的，文件名中有表示成像日期的具体字段；且每1景遥感影像都具有2个波段。...在这个函数的内部，我们通过os.listdir函数获取image_folder中所有以.tif结尾的影像文件，并将这些文件名存储在image_files列表中。...然后，我们创建两个空列表band1_merge和band2_merge，用于存储所有影像文件的2个波段数据。
，从而将每1种分幅中，处于同1个8天时间间隔的遥感影像放在一起；for循环遍历image_list中的每个影像文件，并使用正则表达式re.search提取影像文件名中的日期信息——其中，需要提取年份image_year...和天数image_days；接下来，使用正则表达式re.search提取影像文件名中的分幅号信息，并根据天数和分幅号生成字典的键dict_key；随后，将影像文件添加到相应的字典值中，如果字典键已存在，...再次，for循环遍历image_dict中的每个字典键和对应的影像文件列表——首先拆分字典键，获取天数和分幅号的信息；接下来，获取文件列表中第一个影像文件的信息，如像元大小、值类型、空间参考等（因为后期需要基于其来作为模板图像...）；随后，使用CreateRasterDataset_management()函数创建输出栅格数据集，命名规则为年份+天数+分幅号。...同时，打印信息，指示栅格数据集创建完成。 最后，即可使用Mosaic_management()将影像文件列表拼接为一个栅格数据集，命名规则同上；同时，打印信息，指示栅格数据集拼接完成。
具体的前期操作方法大家可以参考： 点击这里[2](https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/article/details/113915477) 首先获取需要的遥感图像数据，并对其进行包括上述文章内容在内的预处理步骤...目前，在一些网站（如NASA官方网站）具有NDVI成品数据，可供我们直接下载、利用；而通过初始遥感影像中的近红外波段数据和红光波段数据，我们可以直接利用前述定义公式，即 ? 对其加以计算。...计算NDVI时需要注意，所选用的遥感影像不能具有过多的云干扰。 再次，需要视实际情况对计算得出的NDVI结果图像进行重采样。...将这一错误纠正后，重新生成地表实际温度图像，并对其进行统计检查。 ? ? ? ? （7） 可以看到，经过修改后的地表真实温度图像数据符合实际情况，可以认为错误已被排除。...2.5 图像导出 由于在实验后期需要制作专题地图，以将温度分为不同等级并比较不同地物的温度特性，因此需要将ENVI中得到的地表实际温度结果图像另存为“.tif”格式，从而方便利用ArcGIS系列软件对其加以进一步分级
方法描述 使用Rasterio创建并写入栅格数据比GDAL还简单一些，基本使用到两个函数： rasterio.open() write() 在open()函数当中，我们可以像GDAL中的Create(...设置数据类型，数据尺寸，投影定义，仿射变换参数等一系列信息 另外，Rasterio中的数据集提供了一个profile属性，通过该属性可以获取这些信息的集合，这样我们读取源数据文件的时候获得该属性，然后对源数据进行处理...但是Rasterio比CreateCopy()更为强大的地方是：你可以修改profile以适配你的目标文件，而CreateCopy()通过提供的原型文件进行创建，无法直接对这些元信息进行修改。...代码示例 下面的代码通过读取一个三个波段的Landsat影像，计算NDVI指数，然后创建输出并保存的例子。 注意计算NDVI的时候对于除数为0的处理。...指数（对除0做特殊处理） with np.errstate(divide='ignore', invalid='ignore'): ndvi = (raster[2] - raster
那么，最新的GEE外部数据导入方式（包括栅格与矢量数据）则显得非常简洁；由于目前GEE中栅格与矢量数据导入方法已经统一，我们本文就仅以一景外部栅格遥感影像的导入与数据管理为例进行介绍。 ...我们这里就直接以刚刚上传好的遥感影像为例进行下载；但是遇到一个问题：我们上传的遥感影像空间区域比较大，波段数量比较多，导致整幅图像下载时超出了GEE下载最大数据量的限制。 ? ...依据Google Earth Engine谷歌地球引擎栅格代数与NDVI计算中内容，依据波段名称对某一波段加以选择，并对选择后的单波段栅格图像加以下载： var band=Wuhan.select("b10...因此，我们手动划定一个矢量矩形区域，并对单波段图像进行裁剪，从而减少下载数据的空间范围，看看能不能下载。 在地图左上角，选择以下按钮： ? 并在原有遥感影像范围内划定一个小的区域： ? ...对其加以重命名后，我们依据Google Earth Engine谷歌地球引擎矢量数据裁剪栅格数据中内容，依据刚刚划定的矢量区域对单波段遥感影像加以裁剪，并重新执行.getDownloadURL({})函数
已知我们对大量遥感影像进行了批量读取与数据处理操作；而随后，就需要对我们处理后的栅格数据再进行输出，即建立新的大量的栅格遥感影像，并将我们处理后的像元数据依次输入进去。 ...首先，因为是需要对大量的栅格进行批量操作，所以代码整体是在for循环中进行的，每一个循环都是对一个独立的栅格文件的创建、数据写入与文件保存操作；其中，"GTiff"表示我们将要生成的栅格文件是.tif格式的...完成以上全部配置后，即可依据CreateCopy()函数进行新的栅格文件的创建。 ...完成以上工作后，我们就完成了对其中一景遥感影像的创建、写入，此时资源管理器中就会看到这一景图像的文件已经存在。随后，通过GDALClose()函数将刚刚指向的栅格遥感文件关闭，并进行下一次循环。...对全部需要生成的栅格遥感影像文件都完成遍历后，则通过delete[]、 = NULL等语句释放内存、取消指针。 此时，即可在目标文件夹中看到我们批量生成的栅格文件。
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 Python 示例代码以帮助您入门。本文中的代码是由 chatGPT 创建的。...每个波段提供有关地球表面不同特征的信息，通过以各种方式组合这些波段，我们可以提取更多信息。例如，波段 4、3 和 2 的组合通常用于创建以鲜红色突出植被的假彩色图像。...回答： Sentinel-2影像有13个光谱波段，编号从1到13。...rasterio以下是使用 计算 `Sentinel-2` 栅格文件的归一化差异植被指数 (NDVI)并绘制结果的示例 Python 代码： 代码如下： import rasterio import...rasterio包打开 Sentinel-2 栅格文件，读取红色和近红外波段，使用公式 计算 NDVI (nir - red) / (nir + red)，并使用 绘制结果rasterio.plot.show
本期分享如何Google Earth Engine实现地区年度最大NDVI值的影像合成，相比于传统方法，GEE方法简单、高效且对电脑硬件要求较低！...(2) 使用ENVI或者其它影像处理软件，进行NDVI计算，由于影像数量极多，所以这个工作量也不少。 (3) 利用波段计算器进行最大值合成，生成广州市全年的，逐像素位置的最大NDVI结果。...NDVI计算，并将结果命名为ndvi //并将生成的ndvi添加到原有的image中 var addNDVI = function(image) { var ndvi = image.normalizedDifference...('2019-01-01', '2019-12-31'); //将筛选出来的2019年的影像均执行NDVI计算并添加该结果至原影像 var withNDVI = lc82019.map(addNDVI)...; //对筛选出来的像素，执行NDVI计算（由于筛选出来的是包含所有波段 //所以可以直接输出全波段影像而不仅仅是NDVI） //接下来显示NDVI最大值合成的结果，可以有2个方案： var bestndvi
的丰富度以保证分类精度。...，如果更换数据源的话云掩膜函数和指标计算也要一并调整。...，别忘记上面我们写下了各种指数 这里就要使用这些合成影像计算指数生成各指数的波段，并进行命名，代码如下： var ndwi_wi = NDWI(img_winter).rename('ndwi_wi'...然后我们把引用的产品中的波段也提出并进行重命名，代码如下： var imperchange = impervious.select('change_year_index').rename('imperchange...如果选择手点的话，可以先随便点几个点，然后再根据显示的季节影像和分类影像再增加数据集，慢慢达到精度，代码如下： // show images var class_color = { min: 0,
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