使用PolSARpro6.0进行Radarsat-2 影像预处理

已于 2024-06-03 21:50:38 修改
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于 2024-05-27 15:52:04 首次发布
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之前的文章有介绍过使用Snap9.0进行Sentinel-1A SLC 影像预处理（详见：使用Snap9.0进行Sentinel-1A SLC 影像预处理_snap批量对slc数据进行orbit处理-优快云博客），这里介绍一下使用PolSARpro6.0软件预处理Radarsat-2全极化雷达影像的操作步骤，使用PolSARpro预处理完影像就可以直接进行极化分解等操作，无需再考虑Snap和PolSARPro两个软件之间数据兼容的问题。

感谢超级禾欠水老师写的使用PolSARpro预处理Sentinel-1影像的教程：PolSARpro v5.1.3 处理Sentinel-1A SLC数据_sentinel-1 slc处理-优快云博客

感谢油管大神Akhil Masurkar老师录制的PolSARpro预处理Radarsat-2影像的教程：

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Alyson77
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通过SNAP进行数据预处理主要包括以下步骤：轨道校正_->辐射定标（此时可以获取协方差矩阵C3）->多视处理（可选）->地形校正->滤波处理->分贝化（可选）
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处理雷达数据的软件，有欧空局发布，此版本为最新版本来看看你、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、
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前言 最近在疯狂使用PolSARpro6.0和旧版本的PolSARpro5.1.3，通过测试6.0版本基本不存在什么不稳定的现象，可以放心食用。里面的软件都是免费的，这里手机在一起以方便大家使用~~ PolSARpro6.0简介 PolSARpro（极化SAR数据处理和教育工具箱）支持极化测量SAR数据的科学开发，是雷达极化高级教育的工具。是由法国雷恩第一大学电子和电信学院教授Eric Pottier等人带头开发的。具有强大的极化SAR数据处理能力。 安装步骤（百度网盘链接在最后） 1） Active Tc
如何获取Radarsat-2影像数据
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### 如何获取 Radarsat-2 影像数据 Radarsat-2 是由加拿大航天局开发的一种合成孔径雷达（SAR）卫星，能够提供高质量的地表观测数据。以下是关于如何下载或访问 Radarsat-2 卫星影像数据的相关方法： #### 1. 官方渠道：通过 MDA (Maxar) 获取 Radarsat-2 的主要运营商是 Maxar Technologies（原 MacDonald, Dettwiler and Associates Ltd., MDA），可以通过其官方平台订购数据。具体流程如下： - 访问官网 https://www.mdacorporate.com/ 并注册账户。 - 使用高级搜索功能指定感兴趣区域（AOI）、成像模式以及其他参数。 - 下载或购买所需的数据产品。 由于 Radarsat-2 数据并非完全免费，因此通常需要支付费用以获得许可使用权[^5]。 #### 2. 免费资源的可能性 尽管 Radarsat-2 不属于开放共享型卫星计划，但在某些特定条件下可能有机会获取部分免费数据样本： - 加拿大政府或其他国际合作项目可能会发布少量公开可用的测试数据集供研究用途； - 学术机构有时会基于合作协议分享经过处理后的成果文件作为教学材料或者案例分析素材。 需要注意的是这些途径往往存在严格限制条件比如仅限非商业目的使用等规定[^6]。 #### 3. 利用第三方服务平台尝试寻找替代方案 如果无法直接从源头取得原始资料，则可以考虑借助其他在线地图服务提供商来间接实现目标 。例如 Google Earth Pro 软件虽然不支持直接导出 SAR 类型图像 ，但仍然允许用户浏览历史存档记录从而发现潜在匹配项；另外还有如 Sentinel Hub Playground 这样的工具也能帮助探索相似波段特性的光学传感结果以便对比参考价值 [^7]. 对于科学研究而言 , 如果预算有限又急需此类专业级遥感信息的话 , 可能还需要依赖于开源社区所整理出来的公共资源列表来进行筛选甄别工作 . 比如说之前提到过的那个专注于收集整理各类适用于机器学习算法训练所需的地理空间大数据集合仓库就值得一看 [^8]. ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_radarsat_data(url="https://www.mdacorporate.com/products/radarsat-2"): response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # Example of parsing data from the website product_info = [] for item in soup.find_all('div', class_='product-info'): title = item.h3.text.strip() description = item.p.text.strip() product_info.append((title, description)) return product_info ``` 上述脚本展示了一个简单的网络爬虫例子用于抓取有关RADARSAT-2产品的基础介绍文字说明等内容(仅为演示概念)，实际操作过程中应当遵循相关法律法规以及网站robots.txt规则设定权限范围内的合法行为准则执行自动化任务采集动作。 ---
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