遥感图像下载地址大全主要涉及的是获取遥感影像资源的途径，这些资源通常用于地理信息分析、环境监测、灾害评估等多个领域。以下是一些重要的遥感图像下载网站及其提供的服务： 1. NASA MODIS L1B 1km: 这是NASA地球观测系统的一个组成部分，提供1公里分辨率的MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）数据，包括大气、陆地和海洋的各种参数。 2. USGS EarthExplorer: 美国地质调查局的地球探索者平台提供了广泛的遥感影像，包括Landsat系列卫星数据，以及其他各种陆地观测数据。 3. GloVis: 又一个USGS的服务，用户可以搜索并下载全球范围内的卫星影像，包括Landsat和ASTER等。 4. Landsat ETM+ and TM images for free: 提供免费的Landsat ETM+（增强型多光谱扫描仪）和TM（多光谱扫描仪）图像，这些数据对于土地覆盖变化、植被状况监测等非常有用。 5. NOAA: 美国国家海洋和大气管理局提供了各种气象和海洋相关的遥感数据，包括卫星云图和海洋环境信息。 6. GLCF: 地球系统数据中心（Global Land Cover Facility）提供全球土地覆盖数据，包括遥感图像和GIS数据。 7. DigitalGlobe: 提供高分辨率商业遥感图像，包括样本库，适用于地图制作和地理分析。 8. SRTM DEM: SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）数据是通过航天飞机雷达地形测绘任务收集的全球数字高程模型，提供30米和90米分辨率的数据。 这些网站不仅提供了多种分辨率和类型的遥感图像，还有DEM（数字高程模型）数据，可用于地形分析和制图。例如，SRTM3是3弧秒（约90米）分辨率的DEM数据，适合大范围的地形分析。用户可以通过输入坐标或选择特定区域来下载所需的图像和DEM文件。 除此之外，还有其他如中巴卫星数据和NOAA的数据服务，以及全球各国的矢量数据、DEM数据和遥感图像的下载链接。这些资源对于科研、教育和实际应用中的地理空间信息处理都非常有价值。 在全球范围内，遥感图像的应用越来越广泛，从气候变化研究到城市规划，从灾害响应到农业产量预测，都离不开这些高质量的遥感数据。因此，了解并掌握这些免费或低成本的遥感图像下载地址对于相关领域的专业人士至关重要。

### 遥感影像下载知识点概述 #### 一、遥感影像基础知识 遥感技术是一种非接触式的探测方法，通过传感器记录目标地物反射、发射或散射的电磁波信息来获取地球表面或其他物体的信息。遥感影像作为遥感技术的重要成果之一，在自然资源管理、环境监测、灾害评估等多个领域具有广泛的应用价值。 #### 二、常用遥感数据类型 - **Landsat系列卫星**: Landsat是美国地质调查局（USGS）运营的一系列地球观测卫星，自1972年开始运行至今，提供了长期连续的地表影像资料。 - **MODIS卫星**: MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）是安装在Terra和Aqua两颗卫星上的多光谱成像仪，主要提供中等分辨率的地球表面观测数据。 - **NOAA系列卫星**: NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）系列卫星主要用于气象预报和气候研究，搭载有AVHRR（Advanced Very High Resolution Radiometer）等传感器。 - **ASTER卫星**: ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）是安装在日本地球观测卫星“ADEOS-2”上的高分辨率成像系统，主要用于地表温度测量和地形绘制等。 - **SRTM雷达数据**: SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）是由美国宇航局（NASA）进行的一项全球性雷达地形测绘任务，其数据被广泛应用于地形分析。 #### 三、中国境内遥感数据获取平台 1. **国家基础地理信息中心**：提供包括Landsat、MODIS、NOAA AVHRR、RTM等多种遥感数据下载服务。 - 官网：[http://219.143.215.3/](http://219.143.215.3/) - 注册验证：用户需完成实名认证才能下载部分数据。 2. **国家卫星气象中心**：提供FY3等气象卫星数据下载。 - 官网：[http://fy3.satellite.cma.gov.cn/PortalSite/default.aspx](http://fy3.satellite.cma.gov.cn/PortalSite/default.aspx) 3. **中国地理空间数据云**：提供MODIS、Landsat、ASTER等多种遥感数据。 - 官网：[http://www.geodata.cn/Portal/?isCookieChecked=true](http://www.geodata.cn/Portal/?isCookieChecked=true) 4. **黑河生态水文遥感试验数据共享平台**：提供遥感数据及相关的生态水文数据。 - 官网：[http://heihe.westgis.ac.cn/](http://heihe.westgis.ac.cn/) 5. **中国科学院遥感与数字地球研究所**：提供MODIS、Landsat、ASTER等多种遥感数据。 - 官网：[http://ds.rsgs.ac.cn](http://ds.rsgs.ac.cn) #### 四、国际遥感数据获取平台 1. **MODIS数据服务网**：由美国国家航空航天局（NASA）运营，提供MODIS数据。 - 官网：[http://modis.gsfc.nasa.gov/](http://modis.gsfc.nasa.gov/) 2. **NASA Earthdata网**：提供MODIS、Landsat等多种数据下载服务。 - 官网：[http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/](http://ladsweb.nascom.nasa.gov/data/) 3. **Landsat归档数据下载**：提供早期Landsat数据下载服务。 - 官网：[http://glcfapp.umiacs.umd.edu:8080/esdi/index.jsp](http://glcfapp.umiacs.umd.edu:8080/esdi/index.jsp) 4. **USGS EarthExplorer网**：提供多种遥感数据查询和下载服务。 - 官网：[http://edcsns17.cr.usgs.gov/EarthExplorer/](http://edcsns17.cr.usgs.gov/EarthExplorer/) 5. **SRTM数据FTP下载**：提供SRTM雷达地形数据。 - FTP地址：[ftp://e0mss21u.ecs.nasa.gov/srtm/](ftp://e0mss21u.ecs.nasa.gov/srtm/) 6. **ASTER GDEM数据下载**：提供全球数字高程模型数据。 - 官网：[http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp](http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp) 7. **NASA WIST网**：提供多种遥感数据下载服务。 - 官网：[https://wist.echo.nasa.gov](https://wist.echo.nasa.gov) #### 五、注意事项 - 使用上述网站获取数据时，请确保遵守各平台的数据使用政策和法律法规。 - 部分数据下载可能需要注册账号并通过实名认证。 - 对于特定的研究需求，建议提前了解所需数据的具体格式、分辨率等相关参数，以便更高效地利用这些资源。 以上是对遥感影像下载相关知识点的详细介绍，希望能够帮助到从事相关领域的研究人员和技术人员。

本教程是为遥感和计算机视觉领域专业人士编写的，内容涵盖了如何使用Python语言对高光谱数据进行加载和可视化。通过本教程，读者将能够掌握利用Python工具处理遥感数据的核心技能，具体而言，就是针对高光谱遥感数据集进行有效的数据加载和图像展示。 在高光谱遥感技术中，我们可以获取地表反射光的高分辨率光谱信息，这为地物识别、农作物分类和环境监测等研究提供了丰富数据资源。然而，高光谱数据通常体积庞大、维度高，对数据处理能力有着较高的要求。因此，如何高效准确地加载和处理这些数据成为了技术应用的瓶颈之一。 本教程通过提供相应的资源文件，帮助读者理解并实践高光谱数据的加载过程。资源文件包括印度松果数据集（Indian_pines_corrected.mat）及其对应的真实标签数据集（Indian_pines_gt.mat），这些数据集对于理解和应用高光谱图像的分类和分析至关重要。除此之外，教程还包含了一个Python脚本（Load_and_visual.py），该脚本提供了加载高光谱数据集并进行基本图像可视化的操作示例。 在教程中，首先会对高光谱数据的概念进行详细介绍，包括其数据结构、特点以及在遥感领域的应用。接下来，将深入讲解如何使用Python中的特定库（例如scikit-learn、NumPy等）来读取数据集，并进行必要的数据预处理操作。为了使数据可视化，教程还会介绍如何利用Python的可视化工具（如Matplotlib、OpenCV等）来展示高光谱图像。 通过本教程的学习，读者不仅能够学会如何加载和处理高光谱数据，还能够对数据进行深入分析，从而进行高光谱图像的分类和识别。这对于未来在遥感图像处理和计算机视觉领域的进一步研究和应用将提供宝贵的基础知识和实践经验。 此外，由于高光谱数据的复杂性和多维性，本教程还将介绍一些降维技术，比如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等，这些技术能够帮助我们更好地理解高维数据并提取有用信息。最终，通过一系列的实例和练习，教程旨在帮助读者加深对高光谱数据处理和可视化的理解和应用。 无论读者是遥感领域的研究者，还是对计算机视觉感兴趣的学者，本教程都将是一个宝贵的资源。通过实际操作和案例分析，读者将能够掌握高光谱数据处理的核心技术，并能够将这些技术应用于各自的专业领域中。

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内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 进行Sentinel-2卫星数据处理与分类的全流程。首先，通过筛选特定区域（AOI）、时间范围和云覆盖度的数据，去除云层和阴影干扰，并计算云掩膜后的图像中值以提高质量。接着，对图像进行分割并选取关键波段和聚类信息，准备训练数据集，包括多种地表覆盖类型（如非正式定居点、植被、裸地、水体等）。然后，使用随机森林算法训练分类器，并对分割后的图像进行分类。此外，还进行了像素级别的分类作为对比。最后，将分类结果导出到Google Drive，并评估了模型的训练和验证精度。 适合人群：遥感数据分析人员、地理信息系统（GIS）从业者以及对地球观测数据处理感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①掌握Sentinel-2数据的预处理方法，如去云、降噪等；②学习基于GEE平台的地物分类流程，包括样本准备、模型训练、结果评估等；③理解不同级别（对象级与像素级）分类的区别及其应用场景。 其他说明：本教程侧重于实际操作步骤，提供了完整的Python代码示例，帮助读者快速上手GEE平台上的遥感影像处理任务。同时，通过比较对象级和像素级分类的效果，可以更好地选择合适的分类方法。

内容概要：本文旨在分析慕尼黑特蕾西恩维斯地区在2023年和2024年不同时间段（包括 Oktoberfest 期间）的地表温度（LST），以研究城市热岛效应。文中通过 Landsat 9 和 Sentinel-2 卫星影像数据，利用 Split-Window 算法计算 LST，并进行归一化处理和差异分析。此外，还计算了 NDVI、NDBI、NDWI 和 Albedo 等指数，并进行了土地覆盖分类。为了提高分辨率，采用了随机森林算法对 LST 数据进行降尺度处理。最后，通过统计分析和散点图验证了降尺度结果的有效性。 适合人群：具备一定遥感和地理信息系统（GIS）基础知识的研究人员和技术人员，尤其是对城市热岛效应和地表温度分析感兴趣的学者。 使用场景及目标：①分析特定区域（如 Oktoberfest 场地）在不同时间段的地表温度变化；②评估城市热岛效应的影响；③通过降尺度技术提高 LST 数据的空间分辨率；④验证降尺度方法的准确性。 阅读建议：此资源涉及多种遥感数据处理技术和算法，建议读者在阅读时结合实际案例进行实践操作，并重点关注代码实现和结果验证部分。同时，建议读者熟悉 Python 或 JavaScript 编程语言，以及 Google Earth Engine 平台的基本操作。

内容概要：本文档由Amirhossein Ahrari提供，作为Google Earth Engine教程的一部分，主要介绍植被光学深度（VOD）产品的处理方法，使用Python API（Xee）。文档首先介绍了环境配置与初始化，包括安装所需库如xee、geemap、xarray等，并进行Earth Engine认证与初始化。然后，通过定义地理区域（以水文流域为例），获取并处理了2015年至2020年间L波段VOD数据集。对数据进行了年度和月度平均值计算，并通过matplotlib库绘制了不同时间尺度下的VOD分布图，最后将年度数据保存为netCDF格式。; 适合人群：对遥感数据处理、植被监测感兴趣的科研人员或学生，特别是熟悉Python编程且对Google Earth Engine有一定了解的用户。; 使用场景及目标：①学习如何利用Google Earth Engine平台获取和处理植被光学深度数据；②掌握使用Python API进行空间数据分析的方法；③了解植被光学深度数据的时间序列变化特征及其可视化表示。; 阅读建议：由于涉及到较多的技术细节，建议读者提前准备好相关软件环境，并按照文档步骤逐步操作，同时可以参考作者提供的视频教程加深理解。

本研究利用Sen+MK方法分析了特定区域内的ET（蒸散发）趋势，重点评估了使用遥感数据的ET空间变化。该方法结合了Sen斜率估算器和Mann-Kendall（MK）检验，为评估长期趋势提供了稳健的框架，同时考虑了时间变化和统计显著性。 主要过程与结果： 1.ET趋势可视化：研究利用ET数据，通过ET-MK和ET趋势图展示了蒸散发在不同区域的空间和时间变化。这些图通过颜色渐变表示不同的ET水平及其趋势。 2.Mann-Kendall检验：应用MK检验来评估ET趋势的统计显著性。检验结果以二元分类图呈现，标明ET变化的显著性，帮助识别出有显著变化的区域。 3.重分类结果：通过重分类处理，将区域根据ET变化的显著性进行分类，从而聚焦于具有显著变化的区域。这一过程确保分析集中在具有实际意义的发现上。 4.最终输出：最终结果以栅格图和png图的形式呈现，支持各种应用，包括政策规划、水资源管理和土地利用变化分析，这些都是基于详细的时空分析。 ------------------------------------------------------------------- 文件夹构造： data文件夹：原始数据，支持分析的基础数据（MOD16A2H ET数据 宁夏部分）。 results文件夹：分析结果与可视化，展示研究成果。 Sen+MK_optimized.py：主分析脚本，适合批量数据处理和自动化分析。 Sen+MK.ipynb：Jupyter Notebook，复现可视化地图。

内容概要：本文档展示了如何利用Google Earth Engine（GEE）和geemap库来分析和可视化尼日利亚拉各斯海岸线在2016年和2024年之间的变化。首先初始化Earth Engine并定义感兴趣区域（拉各斯海岸线）。接着定义了一个计算归一化差异水体指数（NDWI）的函数，用于区分水体和其他地物。通过加载和过滤Sentinel-2卫星图像，分别获取2016年和2024年的NDWI图像。然后应用阈值提取水体掩膜，并将这些掩膜叠加到地图上进行可视化，使用不同颜色表示两个年份的水体分布情况。最后，导出变化检测图像到Google Drive，以便进一步分析海岸侵蚀情况。 适合人群：具有基本地理信息系统（GIS）知识和Python编程经验的研究人员或学生。 使用场景及目标：①研究特定区域内的水体变化，如海岸线侵蚀或湖泊面积变化；②学习如何使用Google Earth Engine和geemap库处理遥感数据；③掌握基于NDWI的水体提取方法及其应用。 阅读建议：读者应熟悉Python编程语言以及遥感基础知识，在阅读过程中可以尝试运行代码片段并调整参数以加深理解。同时，可以通过查阅相关文献来补充对NDWI的理解。

在研究辽东湾海域悬浮物遥感监测的定量模式时，主要涉及的关键知识点包括卫星遥感技术、悬浮物浓度测量方法、水体光谱特征以及遥感参数与悬浮物浓度间的相关关系建立。 卫星遥感技术是本文研究的基础工具。其核心是利用卫星携带的遥感器捕获地表信息，包括海洋表面的光学特性。NOAA/AVHRR（National Oceanic and Atmospheric Administration/Advanced Very High Resolution Radiometer）卫星搭载的遥感器可以提供多时相的海面信息，这对于分析悬浮物的时间变化非常有帮助。遥感技术在海洋学领域可以大范围、快速地提供悬浮物分布信息，是传统采样方法所不能比拟的，尤其适用于辽阔海域的动态监测。 悬浮物浓度是影响水质的首要参数之一，它影响到水体的透明度、混浊度和水色等光学性质，对水域生态环境有直接影响。通过遥感技术，研究者可以间接地监测悬浮物的浓度变化。常规方法是通过船只对特定点进行采样分析，但这种方法速度慢、成本高，且数据离散，难以进行大面积同步监测。因此，建立一个基于遥感数据的悬浮物浓度定量判读模式显得尤为重要。 在遥感监测悬浮物浓度的过程中，水体光谱特性是核心原理。水体中不同的悬浮物含量和组成成分会导致水体的反射光谱发生变化，这在遥感影像上表现为色调、灰阶、形态和纹理等的变化。通过分析这些光谱信息，可以推断出相应的水质参数。具体来说，悬浮物的光谱特性是随着悬浮物含量的增加，光谱反射率增大，反射峰向长波方向移动，这通常被称为“红移”现象。 在实际的悬浮物遥感监测中，通常会涉及到透明度和悬浮物浓度的测量。透明度一般采用Secchi盘来测量，而悬浮物浓度的测定通常采用特定孔径大小的滤膜过滤水样，然后用灼烧重量法进行定量分析。这些现场测量的数据与遥感数据同步采集，以便后续建立起遥感数据与实际悬浮物浓度间的数学关系。 通过对同步采集的遥感数据和实地测量数据的分析，研究者们可以建立一个适合特定海域条件的遥感定量模式。该模式能够将遥感数据转换为悬浮物浓度的具体数值。由于不同地区悬浮物的成分和特性可能存在差异，因此即便在同一海域，可能也需要根据不同情况调整模型参数，以提高监测结果的准确度。 辽东湾海域悬浮物遥感监测的定量模式研究主要涵盖了卫星遥感技术的应用、水体悬浮物浓度的测量与分析、水体光谱特性的研究以及遥感参数与悬浮物浓度相关关系的建立等多方面内容。该研究不但具有理论意义，同时也具有很高的实际应用价值，尤其对于环境监测、海洋资源保护和管理等领域有着重要意义。通过卫星遥感技术的推广与应用，可以实现对辽东湾等海域悬浮物的实时监测，为海洋生态的保护与治理提供重要数据支持。