StaMPS中使用GACOS数据进行大气校正,解缠、计算形变速率

文章详细介绍了如何下载GACOS数据,查看其用法,并在遥感图像处理软件StaMPS中利用GACOS数据进行大气校正,包括设置参数、相位解缠和时间形变速率的计算,最后通过ps_plot制作相关误差分析图。

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1 GACOS数据下载

GACOS官网
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  • Time of insterest(in UTC)时间设置
    这个在数据名称里面可以看到,如果数据的条带一致,那么每日拍摄时间应该也是一样的,如下图红框所示,T后面的数字就是HHMMSS,即10时18分43秒
    在这里插入图片描述

  • 选择二进制文件Binary grid
    在这里插入图片描述

  • 提交之后,如果没有出错,会弹出这个界面
    在这里插入图片描述

  • 然后等待邮件即可,邮箱里面有下载链接,一定要及时下载,数据只会在服务器上保存72小时,一般要几分钟至几个小时,取决于提交的数据空间范围和时间跨度

  • 下载好了之后解压可以看到如下内容
    在这里插入图片描述

2 查看GACOS用法

打开压缩包里面的readme.pdf,可以看到GACOS的使用步骤,在stamps中,一般使用前三个
在这里插入图片描述

3 在StaMPS中使用GACOS进行大气校正

  • 在StaMPS中,做完stamps(1,5)之后,开始做大气校正
  1. 查看当前大气校准参数
getparm_aps

在这里插入图片描述
2. 加载parms.mat参数配置文件,保存配置参数

load('parms.mat')
save('parms_aps.mat','heading', 'lambda','-append')

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  1. 设置gacos数据路径
setparm_aps('gacos_datapath','/APS')

在这里插入图片描述

  1. 设置SAR数据成像时间
setparm_aps('UTC_sat','10:18')

在这里插入图片描述
5. 再次运行getparm_aps,检查参数是否设置成功
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6. 运行aps_weather_model('gacos',1,3),进行大气校正
在这里插入图片描述
大气校正完成后会生成tca2.mat文件
在这里插入图片描述

4 stamps6 相位解缠 stamps7时间形变速率

  1. 在参数中设置去除大气噪声的算法为gacos,并将去除大气噪声的参数改成y,默认是n
setparm('tropo','a_gacos')
setparm('subtr_tropo','y')

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2. 然后做stamps(6,7)
在这里插入图片描述
3. 因为上面的stamps(6,7)之后的结果是一次相位解缠和时间形变速率计算的结果,所以去除了一些误差,现在基于上面stamps7的结果重做相位解缠stamps(6,6),误差就更小了。
4. 设置setparm('scla_deramp','y') 去除deramp相位
5. stamps(7,7)时间形变速率
6. stamps(6,7)再做一遍,效果更平滑

5 制图

ps_plot('v-dao','a_gacos',1,0,0,'ts')
v表示形变速率
d表示dem误差
a表示大气atmosphere误差
o表示轨道orbit误差
ts表示time series时间序列

在这里插入图片描述

### 关于GACOS的技术概述 在信息技术领域中,GACOS(Global Atmospheric Correction Over land Surface)通常被用于遥感数据处理和大气校正方面的工作。它是一种基于全球陆地表面的大气校正方法,主要用于改善卫星影像的质量并减少因大气影响而产生的误差[^2]。 #### 技术背景 GACOS通过模拟大气条件下的辐射传输过程来修正由水汽、气溶胶和其他气体引起的干扰效应。这种方法特别适用于需要高精度的地表反射率测量场景,比如植被监测、气候变化研究以及土地覆盖分类等领域[^3]。 #### 应用范围 - **环境科学**:支持生态系统的长期观测与分析。 - **农业管理**:提供作物健康状况评估所需的数据准确性提升手段。 - **城市规划**:辅助制定更合理的城市发展策略,通过对热岛效应等地质现象的研究实现可持续发展目标。 以下是利用Python调用相关库进行简单图像预处理的一个例子: ```python from osgeo import gdal def apply_gacos_correction(input_image, gacos_data): """ Apply GACOS correction to input satellite image. Args: input_image (str): Path to the raw satellite image file. gacos_data (str): Path to the corresponding GACOS data file. Returns: str: Output path of corrected image. """ # Open datasets using GDAL dataset_in = gdal.Open(input_image) dataset_ga = gdal.Open(gacos_data) # Perform necessary calculations here... output_path = 'output_corrected.tif' # Save result as GeoTIFF format driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') out_ds = driver.CreateCopy(output_path, dataset_in) del out_ds return output_path ``` 此函数展示了如何加载输入图片文件及其对应的GACOS数据集,并执行基本操作以保存经过调整后的版本到指定位置上[^4]。
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