利用arcgis api for python分析卫星影像

原创

于 2019-12-20 17:35:47 发布 · 1k 阅读

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这篇博客介绍了如何利用arcgis api for python结合scikit-image库来分析Landsat8卫星影像，特别是针对沙特阿拉伯的农场特征进行斑点检测。首先，介绍了所用到的数据来源和所需科学计算库如scipy、matplotlib、scikit-image的安装。接着，展示了如何计算和显示图像的NDVI。最后，详细说明了如何通过Difference of Gaussian (DoG)方法在灰度图像中寻找斑点，即农场，并用matplotlib进行可视化展示。

利用arcgis api for python分析卫星影像

arcgis api for python
jupyter notebook
scikit-mage
Landsat8卫星影像
scipy、matplotlib、scikit-image库的使用

下面的示例使用scikit-image库识别沙特阿拉伯的农场特征。然后，它统计农场的数量并报告。
数据源使用ArcGIS Online上可用的多光谱Landsat8卫星影像。
本次教程用到科学计算scipy、可视化matplotlib、以及图像处理库scikit-image。如果没有相应的库请安装，conda和pip安装皆可。

conda install scipy
conda install matplotlib
conda install scikit-image

开发平台使用的是jupyter notebook
在这里插入图片描述

from arcgis.gis import GIS
agol = GIS()

l8 = agol.content.search('Landsat Multispectral', 'Imagery Layer')[0]
l8

l8lyr = l8.layers[0]

定义 Saudi Arabia 农场范围并显示

l8lyr.extent = {
   
   'spatialReference': {
   
   'latestWkid': 3857, 'wkid': 102100},
 'type': 'extent',
 'xmax': 4296559.143733407

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