ISCE、GIAnt

最新推荐文章于 2025-05-20 21:04:48 发布
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利用SBAS-InSAR技术获取Etna火山形变特征——基于ISCE+GIANT软件
weixin_42128764的博客
10-15 6301
时序InSAR数据处理过程——ISCE + GIANT 处理软件 ISCE 软件是一款常用的干涉处理软件，基于该软件可生成一系列干涉图，再通过时序分析软件（GIANT）即可完成时序InSAR数据处理过程。不过较为可惜的是目前GIANT软件的开发人员大部分被抽调去进行ISCE的维护与研发，GIANT软件已经很久没有更新过，本人暂时还没有在ubuntu18.04上成功安装过（只在ubuntu16.04上成功过）。如果无法正常安装giant，可以尝试利用stamps等软件进行时序分析。 一、数据准备 1、SAR数
ubuntu18.04+GIAnT+SBAS+安装+官方示例测试+MInTS 分析存在问题
cidanwangjui123的博客
04-04 905
目的 ：安装GIAnT，结合ISCE 实现Time-series 分析 1 GIAnT主要功能 （1）Small Baseline Subset (SBAS) （2）N-SBAS （3）Multiscale Insar Time-Series (MInTS) （4）Timefn (Temporal analysis part of MInTS applied directly in data domain) 注：以上内容来自官方文档 2 安装 （1）各种基础库 sudo apt-get install p
isce安装步骤以及时序分析步骤（isce+mintpy）
最新发布
m0_58334976的博客
05-20 396
conda create -n isce #创建conda环境。1.1.2创建conda环境安装必要包，编译安装isce。1.1.1通过conda直接安装isce包。一、安装isce以及mintpy。1.2安装mintpy。
StaMPS安装纪录（ISCE+GAMMA）
cidanwangjui123的博客
12-17 5199
主要工作： 安装StaMPS，配合GAMMA与ISCE，进行后续相关数据处理。 1 安装StaMPS 1.1 github上获得该项目的最新安装包 项目地址：StaMPS_v4.1-beta 下载解压至home目录重命名（若下载失败，可采用码云方式） 1.2 打开README，查看安装说明。 大概浏览之后，发现在手册那里，接着打开手册。 可以看出，手册采用latex排版的pdf（此刻想起我买的latex书还没拆分，抓紧啊，排版之后真的很好看的），打开pdf 1.3 进行安装，较为简单，进行即可。
预告：ISCE2.4.2+StaMPS4.1与GAMMA+StaMPS4.1的PS、SBAS、MTI在不同地区的测试实验
cidanwangjui123的博客
12-25 2059
1 主要工作：ISCE2.4.2+StaMPS4.1与GAMMA+StaMPS4.1的PS、SBAS、MTI在不同地区的测试实验。 2 实验地区： （1）埃特纳火山（Mount Etna）（TerraSAR-X与TanDEM-X数据） （2）内蒙古某矿区（Sentinel1A/B-C） （3）天津地区（TerrSAR-X与Envisat-C） 3 实验部分 目前数据处理完成了2/3左右，原本打算近期写，但论文方面老板多次提醒，只能调整时间了。预告于此，特监督自己。哪怕回家了，后续也必须完成。 中国航天牛逼
StaMPS4.1+ISCE2.5安装记录（已经把后期出现问题的解决方案加进去了，所以按照这个流程不会出错）
boost
04-16 8205
一、首先安装ISCE ISCE的安装见我的上一条博文 二、安装StaMPS 首先安装依赖包。 1、安装snaphu snaphu主要用来相位解缠，下载地址为：https://web.stanford.edu/group/radar/softwareandlinks/sw/snaphu/ sudo mkdir /usr/local/man/man1 cd /lu/snaphu-v2.0.3/src make sudo make install 2、安装Triangle（可选择） 本人这里安装Triangl
个人isce使用笔记
m0_57293380的博客
09-30 2982
配置属性的模板文件 /home/haoxu/Pictures/Screenshot from 2021-09-30 10-17-50.png
ISCE安装教程(Linux/MacOS)
沉研的博客
11-21 5402
现在isce可以直接使用conda安装。
ISCE TerraSAR数据读取
01-04
商业数据TerraSAR数据的读取脚本
ISCE读取TerraSAR数据脚本
01-04
商业数据TerraSAR数据的支持
Ice_install.rar_ICE_ISCE install_ice lin_ice linux
09-19
ICE通常与ISCE（Integrated System for Circular SAR Processing）结合使用，提供了一整套用于处理合成孔径雷达（SAR）数据的工具。本教程将详细介绍如何在Linux环境下搭建ICE平台，这对于进行ICE相关的开发工作至关...
ISCE2+StaMPS安装及数据处理
LerbonWen的博客
01-08 1327
ISCE2+StaMPS
InSAR学习笔记之ISCE 软件安装
weixin_42128764的博客
09-11 8104
InSAR学习笔记之ISCE 软件安装 ISCE是一款常用的InSAR数据处理软件，2018年更新的版本基于ubuntu18.04系统安装过程简化了很多，本文分享一下安装过程。（之前在ubuntu16上安装过，过程非常坎坷，花了很长时间才成功） 配置安装环境 sudo apt update sudo apt install -y gfortran libmotif-dev libhdf5-dev libfftw3-dev libgdal-dev scons python3 cython3 python3-s
InSAR_ISCE软件数据处理流程之：利用哨兵数据获取2015年尼泊尔地震同震形变场
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weixin_42128764的博客
09-21 1万+
ISCE软件数据处理流程之：利用哨兵数据获取2015年尼泊尔地震同震形变场 ISCE软件做干涉只需要将数据准备好，并配置好insarApp.xml文件即可进行。 一、数据准备 １、SAR数据获取 本利中使用的数据为欧空局提供的sentinel-1A/B数据，可从阿拉斯加数据服务器上下载，具体下载方法可参考: 哨兵数据下载方法. 2、哨兵卫星轨道文件下载 哨兵数据处理除了需要SAR影像外，还需提供轨道参数文件，可从https://qc.sentinel1.eo.esa.int/aux_poeorb/下载。下载
ISCE安装过程记录
IvanLJF的专栏
01-01 7150
1. isce-2.0.0.bz2压缩包解压从网络上下载到的源码包， 最常见的是 .tar.gz 包， 还有一部分是 .tar.bz2包，要解压很简单 ：.tar.gz 格式解压为 tar -zxvf xx.tar.gz.tar.bz2 格式解压为 tar -jxvf xx.tar.bz2解压ISCE命令： tar -jxvf i
InSAR免费处理软件指南
supersunzhe的博客
03-28 1万+
InSAR常用免费软件推荐
ISCE2.4.2+Ubuntu18.04（全新系统）安装过程记录
cidanwangjui123的博客
12-14 2702
ISCE 2.4.1 + ubuntu18.04
isce mintpy
04-01
### ISCE 和 MintPy 的关系及使用方法 #### 一、ISCE 和 MintPy 的功能概述 ISCE 是一种用于合成孔径雷达 (SAR) 数据处理的开源软件框架，主要用于干涉测量数据的生成和预处理。它能够完成 SAR 干涉图的配准、去平滑、地形校正等功能[^1]。 MintPy 则是一个基于 Python 的工具包，专注于 InSAR 时间序列分析，可以提取地表形变的时间演化特征。MintPy 使用经过 ISCE 预处理的数据作为输入，进一步执行时间序列建模和其他高级分析任务。 --- #### 二、集成方式与工作流 为了实现完整的 InSAR 时间序列分析，通常会将 ISCE 和 MintPy 结合起来使用。以下是它们之间的典型协作模式： 1. **数据准备阶段** - 使用 `stackSentinel.py` 脚本通过 ISCE 对 Sentinel-1 或其他 SAR 数据集进行下载、解压以及轨道文件获取等操作[^2][^3]。 2. **干涉图生成** - 借助 ISCE 提供的功能模块（如 topo、geocode），生成差分干涉图及其相位信息。这些步骤涉及 DEM 文件加载、地理编码转换等内容。 3. **时间序列分析** - 将上述由 ISCE 处理得到的结果导入到 MintPy 中，利用其内置算法（例如 Small Baseline Subset, SBAS 方法）构建长时间跨度的地表运动模型。 4. **结果可视化** - MintPy 支持多种绘图选项来展示最终成果，比如变形速率地图、累积位移曲线等等。 --- #### 三、具体命令示例 下面给出一段实际使用的脚本片段说明如何调用相关组件： ```bash # Step 1: 运行 stackSentinel.py 完成初始配置 stackSentinel.py \ -s /path/to/SLC/ \ -d /path/to/DEM/demLat_NXX_NYY_Lon_XXX_YYY.dem.wgs84 \ -a /path/to/AuxiliaryFiles/ \ -o /output/path/orbits/ \ -b 'latitude_min latitude_max longitude_min longitude_max' \ -c core_number \ -m master_date ``` 此部分对应于引用中的参数设置过程。 接着，在完成了基础环境搭建之后，可继续推进至更深层次的操作环节——即启动 MintPy 来解析已有的 interferograms: ```python import mintpy # 初始化项目目录结构并指定必要路径变量 project_dir = '/full_path_to_your_project_directory' config_file = f'{project_dir}/inputs/mintpy.conf' # 创建默认配置文件模板 mintpy.create_default_config(config_file) # 修改 .conf 参数适应特定需求... with open(config_file, 'r') as file: lines = file.readlines() lines.append('processor: isce\n') lines.append('ref.yx: auto\n') with open(config_file, 'w') as file: file.writelines(lines) # 执行时间序列计算核心指令 !mintpy ts --update-mode off ``` 以上代码展示了从初始化到正式运行的一系列动作链条。 --- ###
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