【且听我说“镶嵌数据集建库”】4、操作:归档影像建库

本文介绍如何使用HJ1A-CCD归档影像数据进行RasterType注册、配置参数修改以及通过镶嵌数据集实现影像建库的过程。包括定义镶嵌数据集名称archivedMD、设置空间参考WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere,并添加影像数据。

      操作数据为HJ1A-CCD归档影像数据,共1.24G。并提供扩展包(如有需要索取扩展包),包含归档影像Raster Type扩展的注册文件,参数配置文件等。


第一步,注册HJ归档影像Raster Type;

运行文件,实现Raster Type注册。

第二步,修改Raster Type配置参数;

打开文件,修改数据池路径及扩展包存放路径。

数据池存放遍历到的影像快视图及元数据文件,路径自定义。


图:参数修改

第三步,镶嵌数据集实现影像建库;

(1)        建立镶嵌数据集

参数设置:

定义镶嵌数据集名称archivedMD;

空间参考WGS_1984_Web_Mercator_Auxiliary_Sphere;

(2)        添加影像数据

 参数设置:

Raster Type:Archived HJ 1A/1B CCD;

Input Data:Workspace>归档影像存放路径;


图:归档影像建库

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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