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landsat8tm影像GEE计算纹理特征
gee
提取的17个
纹理特征
分别是
答:
纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征,
它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性
。
GEE
学习笔记 十五:
landsat8
的NDWI指数
计算
答:
NDWI = (绿波段 - 近红外波段) / (绿波段 + 近红外波段)</在
landsat8
中,这个公式具体表现为:landsat8: NDWI = (band3 - band5) / (band3 + band5)对于landsat5/7,公式稍有调整:landsat5/7: NDWI = (band2 - band4) / (band2 + band4)而Sentinel-2数据则采用:sentinel2: ND...
landsat
遥感
影像
分类怎么区分盐碱地和建筑用地?
答:
纹理特征:盐碱地和建筑用地在纹理特征上也存在差异
。通过对影像进行纹理分析,识别出不同类别的地物。形状特征:盐碱地和建筑用地的形状特征通常也有所不同。例如,盐碱地可能呈现不规则的形状,而建筑用地则常常具有规则的几何形状。
ENVI下的
LandsatTM8影像
融合
答:
一、图像融合 图像融合,是将 低分辨率的多光谱
影像
与 高分辨率的单波段影像 重采样生成一副高分辨率多光谱影像遥感的图像处理技术,使得处理后的影像既有较高的空间分辨率,又具有多光谱
特征
。 ...
Landsat8
卫星及波段信息
答:
1.390 μm) 包含水汽强吸收
特征
,可用于云检测;4、近红外band5和短波红外band9与MODIS对应的波段更加接近。参考:https://baike.baidu.com/item/
landsat8
/5644767?fr=aladdin https://blog.csdn.net/linjcai/article/details/81262751 https://www.cnblogs.com/bigbigtree/p/3584085.html ...
ENVI软件对
Landsat
-8数据进行辐射定标、大气校正、提取NDVI、估算植被...
答:
ENVI,作为遥感数据处理的强大工具,为我们揭示了
Landsat
-8数据的深度解析过程。它不仅包含了辐射定标、大气校正等基础操作,还涵盖了更高级的分析方法,如植被指数提取和覆盖度估算。辐射与反射的科学转换DN值,遥感
影像
的基础亮度值,是地物辐射率的直接反映,ENVI通过Radiometric Correction将其转换为辐射亮度...
landsat8
的技术指标
答:
OLI陆地成像仪包括9个波段,空间分辨率为30米,其中包括一个15米的全色波段,成像宽幅为185x185km。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,...
基于ENVI5.3的遥感
影像
最佳波段选择——以
Landsat8
数据为例
答:
根据遥感图像彩色合成的原理,彩色图像能够更好地识别目标地物。而
Landsat
-8 OLI 包括9个波段,因此如何选择合适的3个波段进行组合,来识别地物目标显得尤为重要。一般情况下以OIF指数为标准,其值越大说明波段的相关性越低,组合效果越好。接下来介绍利用ENVI5.3
计算
OIF指数。一、计算条件 要计算的
影像
...
landsat8
的基本数据
答:
2 2.090–2.350 30 Band 8 Pan0.500–0.680 15 Band 8 Pan 0.520–0.900 15 Band 9 Cirrus1.360–1.390 30 TIRS负责人说,
LandSat
-8上携带的TIRS载荷,将是有史以来最先进,性能最好的TIRS。TIRS将收集地球两个热区地带的热量流失,目标是了解所观测地带水分消耗,...
如何利用envi 5.1进行
landsat 8影像
的融合
答:
但不同地物的波谱之间的关系发生了部分变化. Pansharp 融合算法在信息量、光谱
特征
、边缘特征等方面具有综合优势。融合后的
影像
不仅很好地保留了原多光谱图像的光谱特征,而且在增加融合结果的信息量、增强信息透明度和锐化度、改善解译的精度、可靠性以及使用率等方面均收到了很好的效果。
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