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【代码】GEE采用s2cloudless对哨兵2号去云处理。

资源一号02D卫星（5米光学卫星）于2019年9月12日成功发射，卫星搭载的两台相机，可有效获取115公里幅宽的9谱段多光谱数据以及60公里幅宽的166谱段高光谱数据，其中全色谱段分辨率可达2.5米、 多光谱为10米、高光谱优于30米，高光谱载荷可见近红外和短波红外光谱分辨率分别达到10纳米和20纳米。

基于python估算森林生物量

右侧搜索框搜索“按掩膜提取”，提取出夜光影像中国区域。将其转换为Albers积投影和重采样到400m。点击右上角Export，选择shp格式。最后点export导出就行。点击复制按钮，来到这个。，ctrl + v粘贴。将小于0.3的值置为0。下载好月合成产品后，

1.新建shp文件地理坐标系保持和影像一致，面类型2.打开属性表3.添加字段这里分类6类，点击添加值添加添加完毕开始人工选地物类型，制作数据集开始标注，标注的时候可以借助谷歌地图来看标记足够多的样本打开面转栅格工具设置nodata值为15。

恭喜你，现在你已经能够使用Google Earth Engine下载并处理Landsat影像了！这个过程虽然涉及多个步骤，但每一步都是为了确保我们可以获得高质量的遥感数据。希望这篇详细教程能帮助你顺利完成项目，享受遥感数据分析的乐趣！如有疑问或需进一步学习，欢迎留言交流，或者直接添加作者微信:ictnet1。欢迎关注我的公众号：python与遥感，获取更多更实用的免费教程分享。

高光谱与多光谱融合是遥感图像处理中的一个技术，用于结合高光谱图像和多光谱图像的优点，从而生成具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像。这种融合技术在遥感、环境监测、农业、城市规划等领域有着广泛的应用。高光谱图像 (HSI)特点：高光谱图像捕捉了光谱的许多细小波段，通常在几十到几百个波段之间，因此具有高光谱分辨率。优点：能够捕捉更多的光谱信息，有助于更准确地识别和分类不同的物质。缺点：空间分辨率较低，即图像的空间细节较少。多光谱图像 (MSI)特点。

GDAL（Geospatial Data Abstraction Library）是一个用于处理栅格数据和矢量数据的开源库，是地理信息系统（GIS）和遥感领域的重要工具之一。GDAL介绍及安装。通过本文介绍的方法，使用GDAL库可以高效地批量计算植被指数，大大提高了工作效率。批处理文件的使用使得整个过程更加自动化和简便。希望这篇0基础教程能帮助大家更好地掌握GDAL的使用方法。如果有任何问题或需要进一步的帮助，请在评论区留言。欢迎关注我的公众号：python与遥感，或许里面有你想要的免费教程。

读取TIF影像：通过GDAL库读取影像及其地理信息。滑动窗口裁剪：将影像按照指定的窗口大小和重叠率进行裁剪。保存裁剪后的影像：将裁剪后的影像保存为新的TIF文件，同时保留其地理坐标和投影信息。

通过这篇文章，我们展示了如何使用Python对筛选后的影响因子进行随机森林建模，并应用于遥感数据反演森林生物量的任务。该流程不仅可以提高预测精度，还能有效处理大规模的遥感数据，为生态监测和森林管理提供重要支持。如有更多问题或需要进一步指导，欢迎公众号（Python与遥感）后台联系作者获取更多信息。

来打开遥感影像并读取其行数、列数和波段数，同时提取图像的投影信息和仿射矩阵。接下来我们还需要处理每个波段的数据，确保无效像素被正确处理。接下来，我们将通过具体代码演示，如何使用 Python 对遥感数据进行有效的预处理。遥感数据通常以 GeoTIFF 格式存储，它是一种包含地理信息的多波段图像文件格式。在遥感影像的每个波段中，可能存在传感器无法获取的无效数据。，为了避免影响分析，我们需要将这些无效数据值设为 0 或其他适当的替代值。库，这两个库是本教程中遥感数据处理的核心工具。接下来，开始我们的代码讲解。

亲爱的读者，欢迎来到这篇特别详细的遥感影像查看教程！你是否曾因为ArcGIS打开速度慢、占用资源大，而迟迟不愿意查看遥感影像的基本信息？你是否想要快速获取遥感影像的大小、波段信息、坐标投影，甚至具体的波段数据？今天，我将带你一步一步地学习如何使用和这一轻便且高效的工具来查看遥感影像——，你就能轻松搞定！🥳让我们开始这次旅程吧！这篇文章会非常详细，确保即使是遥感新手也能跟随理解。如果你已经对遥感和Python有些了解，那就更棒了！🎉。

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在遥感影像处理中，随机森林算法是一种非常强大的工具。今天我们将详细介绍如何使用随机森林算法进行遥感影像反演，并分享完整的代码和操作步骤。希望这篇教程能帮助到对遥感影像处理感兴趣的朋友们。注意：前期提取数据的教程可以看这篇目录1.如何打开代码运行2.读取建模表格3.变量重要性分析4.选择前5个重要的变量重新建模5.得到模型R2与RMSE值6.反演整个研究区。

高光谱成像技术在遥感领域有着广泛的应用，特别是在地质勘查、农业监测、环境保护等领域。随着高光谱数据获取技术的发展，超分辨率（Super-Resolution, SR）方法逐渐成为提升高光谱图像分辨率的热门研究课题。为此，研究人员开发了多种高光谱超分辨率数据集，用于验证和评估不同超分辨率算法的效果。本文将介绍三个与高光谱超分辨率相关的数据集，并分享这些数据集的下载链接。希望通过这些数据集，能为学术研究和算法开发者提供有价值的资源。

高光谱遥感技术的应用正在不断拓展，这些数据集为遥感研究人员和开发者提供了丰富的资源，帮助大家更好地进行图像分类、特征提取和数据分析。希望这些数据集能够为你的科研工作带来帮助！需要打包好的数据集，添加小编微信ictnet1无偿获取注：数据集资源整合自网络，版权归原作者及刊载媒体所有。廖晓龙.基于Transformer架构的高光谱遥感图像分类研究[D].湖南理工学院,2024.DOI:10.27906/d.cnki.gnghy.2024.000099.

遥感数据是通过卫星、无人机等设备获取的地球表面信息，广泛应用于农业、环境监测、城市规划等领域。处理这些数据常常需要对栅格图像进行分析，而Python的rasterio库正是解决这一需求的利器。本篇文章将带你深入了解rasterio库，帮助你掌握遥感数据处理的技巧与最佳实践。rasterio官方文档：https://rasterio.readthedocs.io/en/latest/index.html。

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