内容概要：本文档提供了Landsat-7 SLC-off影像空隙填充算法的实现代码。SLC-off是Landsat-7卫星扫描仪的一个故障，导致成像时出现条带状的缺失数据。该算法基于美国地质调查局（USGS）的L7 Phase-2空隙填充协议，使用Google Earth Engine (GEE) 平台进行实现。代码首先定义了一些参数，如最小和最大缩放比例、最少邻近像素数量等。接着，通过定义`GapFill`函数来实现主要的空隙填充逻辑。该函数接收源影像和填充影像作为输入，并利用核函数计算两个影像之间的共同区域，再通过线性回归计算缩放因子和偏移量，对无效区域进行处理，最后应用缩放和偏移并更新掩膜，完成空隙填充。此外，还展示了如何使用该函数对两幅具体的Landsat-7影像进行处理，并将结果可视化显示。; 适合人群：对遥感影像处理有一定了解的研究人员或开发者，特别是那些熟悉Google Earth Engine平台及其JavaScript API的人群。; 使用场景及目标：①适用于需要处理Landsat-7 SLC-off影像的研究或项目；②帮助用户理解如何在GEE平台上实现影像空隙填充算法；③为用户提供一个可复用的代码示例，以便根据具体需求调整参数或扩展功能。; 阅读建议：读者应先熟悉Landsat-7 SLC-off现象及其对影像质量的影响，以及GEE平台的基本操作。在阅读代码时，重点关注`GapFill`函数内部的工作流程，特别是如何通过线性回归计算缩放因子和偏移量，以及如何处理无效区域。同时，可以通过修改输入影像和参数值来探索不同情况下的空隙填充效果。

内容概要：本文详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台进行遥感数据分析的完整流程。首先，定义了研究的时间范围（2024年全年）和感兴趣区域（AOI），并设置了一个云掩膜函数来去除影像中的云和云阴影干扰。接着，从Landsat 8卫星影像集中筛选符合条件的影像，并对每个影像进行了预处理，包括计算归一化植被指数（NDVI）和地表温度（LST）。然后，通过线性回归方法确定了NDVI与LST之间的关系，进而计算了土壤湿度指数（TVDI）。最后，对样本点进行了统计分析，绘制了散点图，并计算了皮尔逊相关系数，同时将结果导出为CSV文件。 适合人群：具有遥感数据处理基础知识，特别是熟悉Google Earth Engine平台操作的研究人员或工程师。 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Landsat 8影像；②掌握云掩膜技术的应用；③理解NDVI和LST的计算方法及其相互关系；④探索TVDI作为干旱监测指标的有效性；⑤了解如何进行数据可视化和统计分析。 阅读建议：由于涉及到多个步骤和技术细节，建议读者按照文中提供的代码顺序逐步执行，并尝试调整参数以观察不同设置下的效果变化。此外，对于不熟悉的地理信息系统概念或术语，可以通过查阅相关资料加深理解。

目标边界约束下基于自适应形态学特征轮廓的高分辨率遥感影像建筑物提取

9.10 多范围波谱特征拟合 Multi Range SFF选项允许对用于ENVI多范围波谱特征拟合制图方法的波谱范围进行限定和编辑。波 谱信号通常表现为多个吸收特征。多范围波谱特征拟合功能允许围绕每个端元的吸收特征定义多个不同的 波长范围。每个范围都被交互式的限定，并绘制包络线去除的吸收特性。也可以选择把权重引入计算，从 而使重要特征被重视起来。限定的波长范围可以被保存到一个文件中，以备再次使用（详细介绍，请参阅 第418页的“多范围波谱特征拟合”）。 提示：要运行多范围波谱特征拟合功能，选择Spectral >Mapping Methods >Multi Range SFF。 （1） 限定新的波谱范围 选择Spectral > Multi Range SFF >Define New Range。选择所需的波谱库，然后点击“OK”。通过在列 表中点击波谱名，从波谱库中选择所需的端元波谱。使用“Ctrl”键可以选择多个波谱，点击“OK”。将 出现Edit Multi Range SFF Endmember Ranges对话框，其中显示所选端元的列表。点击端元名，将出现相 应波谱。 使用第418页“多范围波谱特征拟合”中描述的方法，选择要在波谱特征拟合时使用哪些波谱范围。 键入一个输出文件名并点击“OK”。可以将这些波谱范围应用于多范围波谱特征拟合制图工具中。 （2） 编辑先前定义的波谱范围 选择Spectral > Multi Range SFF >Edit Previous Range。选择SFF参数文件名。点击端元名，将出现相 应的波谱和先前定义的范围。使用第418页“多范围波谱特征拟合”中描述的方法，编辑波谱范围。点击 “OK”来更新参数文件。可以将这些波谱范围应用于多范围波谱特征拟合制图工具中。 9.11 波谱运算 Spectral Math TM 功能是一种灵活的波谱处理工具，它允许用数学表达式或IDL程序对波谱（以及选择 的多波段图像）进行处理。波谱可以来自一幅多波段图像（即一个Z剖面）、波谱库或ASCII文件（参见 第190页的“Z剖面提取”、第382页的“打开波谱库”以及第300页的“从波谱库输入波谱”）。如果已经 打开了一幅或多幅图像，且波段数与其中一个显示的波谱的维数相匹配，这些图像也可以被处理。如果波 段数和波谱维数相匹配，波谱运算也可以将数学表达式应用到多波段图像的所有波段中去。

内容概要：本文档介绍了利用Google Earth Engine平台计算Landsat 8和Landsat 9卫星影像的叶面积指数（LAI）的方法。首先定义了时间范围为2022年到2024年，并设置了云量覆盖小于10%的筛选条件。然后通过影像集合操作，对每个影像进行了波段选择、反射率转换、NDVI（归一化植被指数）、EVI（增强型植被指数）计算，最终基于EVI得到LAI。为了确保数据的时间连续性和完整性，以8天为间隔创建了时间序列，并对每个时间段内的最大值进行合成，同时去除了无有效数据的影像。最后，绘制了LAI和NDVI的时间序列图表，以便于分析特定区域在指定月份内的植被变化情况。 适合人群：从事地理信息系统、遥感科学或生态学研究的专业人士，以及对植被动态监测感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：①用于研究植被生长周期与环境因素之间的关系；②评估不同季节或年度间的植被覆盖变化；③为农业、林业管理和环境保护提供科学依据。 其他说明：此文档提供了详细的代码示例，用户可以根据自身需求调整参数设置，如时间范围、空间范围和云量阈值等，以适应不同的研究目的。此外，建议用户熟悉Google Earth Engine平台的基本操作和Python/JavaScript编程语言，以便更好地理解和应用这些代码。

该ppt按照遥感卫星简述、人工智能技术、智能遥感解译、总结与展望，主要介绍了 从数据到应用实现智能解译一体化、遥感卫星、数据源、样本库、人工智能中的深度学习及遥感解译解译算法（语义分割、目标识别、变化检测），并根据具体的算法进行说明。ppt共计40页，设有不同的动画，该PPT也可作为学术会议的模板，该ppt模板非本人成果，内容才是。忘悉知。

遥感影像图质量的评价研究近些年主要集中在色彩质量评价及影像质量评价上,并有部分评价软件推出。笔者在研究的基础上,设计了遥感影像质量评价体系,提出了影像质量评价二级指标及相应权比,介绍了几何质量、色彩质量评价原理,最后设计并实现了遥感影像质量评价系统,并选择6种遥感影像图进行了色彩质量评价试验,以机助形式实现了半自动化的影像生产质量定量评价。结果表明:系统具有操作简单,定量客观等特点,可应用于遥感影像质量评价实践。

### ENVI遥感影像处理使用手册关键知识点解析 #### 一、ENVI软件概述 **1.1 ENVI简介** ENVI（The Environment for Visualizing Images）是一款由美国RSI公司开发的强大遥感影像处理软件。它基于交互式数据语言（IDL）构建，拥有丰富的功能模块，能够支持多种遥感数据的读取、显示与分析。 **1.2 ENVI、ENVIRT与IDL的关系** - **ENVI**: 遥感影像处理的核心软件。 - **ENVIRT**: 是ENVI的扩展模块之一，主要用于虚拟现实和三维可视化。 - **IDL**: Interactive Data Language，一种高级编程语言，ENVI的底层开发平台，用户可以通过IDL进行自定义开发和扩展功能。 **1.3 ENVI功能概览** - **影像预处理**: 包括辐射校正、大气校正、几何校正等。 - **信息提取**: 波谱分析、特征提取等。 - **数据融合**: 多源数据融合、空间分辨率增强等。 - **图像分析**: 分类、变化检测、矢量分析等。 - **三维地形模拟**: DEM分析、三维建模等。 - **雷达数据分析**: SAR图像处理、InSAR技术等。 - **专题制图**: 图像渲染、地图制作等。 **1.4 启动ENVI** 通过双击桌面图标或从开始菜单中选择“ENVI”启动程序。 **1.5 ENVI图形用户界面（GUI）** ENVI的GUI包括菜单栏、工具栏、状态栏、图像显示窗口、控制面板等组成部分。 **1.6 通用图像显示概念** - **单波段显示**: 显示单一波段的图像。 - **多波段合成**: 将多个波段组合成彩色图像。 - **直方图调整**: 调整图像亮度和对比度。 - **伪彩显示**: 使用不同的颜色表示不同的灰度值。 **1.7 数据管理** - **文件导入**: 支持多种遥感数据格式的导入。 - **文件导出**: 可将处理后的数据导出为多种格式。 - **数据浏览**: 快速查看数据的基本信息。 - **数据转换**: 进行格式转换或投影变换等。 **1.8 内存管理** ENVI提供高效的内存管理机制，可以处理大型遥感数据集而不会占用过多的系统资源。 **1.9 ENVI基础** - **基本操作**: 包括打开文件、保存文件、关闭文件等。 - **文件格式**: 支持多种常见的遥感数据格式。 - **数据处理流程**: 从数据读取到结果输出的整个处理流程。 #### 二、ENVI文件管理与操作 **2.1 File菜单** File菜单提供了对文件进行操作的命令，如打开、保存、关闭等。 **2.2 打开图像文件** 通过File菜单下的“Open Image File”选项，可以选择并加载遥感图像文件。 **2.3 打开外部文件** 除了标准的图像文件外，还可以打开其他类型的文件，如文本文件、ASCII文件等。 **2.4 打开矢量文件** 支持打开GIS矢量文件，如Shapefile等，用于地理信息的叠加分析。 **2.5 打开以前的文件** 可以通过历史记录快速打开最近使用过的文件。 **2.6 编辑ENVI头文件** ENVI头文件包含了图像的基本属性信息，如波段数、像素大小等，可通过此功能进行修改。 **2.7 生成测试数据** 用于创建示例数据集，便于测试和演示软件功能。 **2.8 数据浏览器的使用** 数据浏览器帮助用户快速浏览和预览数据集的基本信息，提高工作效率。 **2.9 文件的存储** 提供了多种方式保存文件，包括保存当前文件、另存为新文件等。 **2.10 输入IDL变量** 可以直接输入IDL变量，方便进行更复杂的编程操作。 **2.11 输出为IDL变量** 将处理结果输出为IDL变量，便于进一步的数据分析或编程使用。 **2.12 编辑IDL代码** 允许用户直接编辑IDL代码，实现自定义功能开发。 **2.13 IDLCPU参数设置** 可以调整IDL运行时的CPU参数，优化程序性能。 **2.14 磁带工具** 对于大型数据集，可以使用磁带工具进行管理，提高处理效率。 #### 三、ENVI图像处理功能 **3.1 Window菜单** 提供了对窗口进行管理的功能，如新建窗口、关闭窗口等。 **3.2 窗口查找器的使用** 窗口查找器帮助用户快速定位特定的窗口或图像，尤其是在多个窗口同时打开时非常有用。 **3.3 启动新的显示窗口** 用于创建新的图像显示窗口，方便用户同时查看多张图像。 以上仅为ENVI遥感影像处理使用手册的部分内容概述，实际操作中还需根据具体需求灵活运用各个功能。ENVI以其强大的功能和灵活性，在遥感数据分析领域有着广泛的应用。

内容概要：本文档详细介绍了如何使用Google Earth Engine (GEE) 对Sentinel-2卫星图像进行云层遮罩处理的方法。首先定义了一个函数`funcao`用于提取QA60波段并设置云和卷云的位掩码，确保这两个条件都为0时才保留图像数据。然后通过`ImageCollection`方法获取指定时间范围内的COPERNICUS/S2影像集，并使用过滤器排除云量超过20%的影像。最后利用`.map(funcao)`将云层遮罩应用到整个影像集合，并通过中值合成创建马赛克图像，最终展示RGB波段的处理结果。; 适合人群：对遥感数据分析、地理信息系统(GIS)以及Google Earth Engine平台有一定了解的研究人员和技术人员。; 使用场景及目标：①学习如何在GEE平台上处理Sentinel-2卫星数据；②掌握云层遮罩技术，提高影像质量，为后续分析提供更清晰的数据源；③理解位运算在遥感影像处理中的应用。; 阅读建议：读者应具备基本的JavaScript编程技能和对遥感概念的理解，在实践中逐步探索代码细节，尝试调整参数以适应不同研究区域的需求。

### 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。