タグ付けされた質問 「remote-sensing」

環境と地球の表面に関する情報を遠くから収集して解釈します。主に、地球の表面または大気から自然に放出または反射される放射線を感知するか、デバイスから送信されて反射された信号を感知します。

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ナイジェリアのSentinel 2イメージの検索[終了]
閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 先月閉鎖されました。 ナイジェリアのSentinel 2画像が必要です。CopernicusScihubにサインアップしましたが、テキストボックスにナイジェリアと入力しても結果は表示されません。私は何か間違ったことをしているに違いありません。彼らがナイジェリアのイメージを持っていない可能性はありますか？
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代替植生指数
私は、米国のグレートプレーンズ中央部の樹木を特定するためにNDVIを使用していますが、成功は限られています。私が遭遇した問題は、農場/牧草地からの反射率が、私が特定している樹木と本質的に同じスペクトル特性を持っていることです。4バンドのNAIP画像から生成できる植生指数はありますか。農業指数は、農業地域全体で混合した樹木被覆を分離するのにより良い仕事をすることができますか？おそらく、前/後処理ステップが最も効果的でしょうか？
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一時的なランドサット画像を取得するための最良/最も簡単な方法は何ですか？
光学画像を扱ってからしばらく経ちました。いくつかのLANDSATシーンを使用して、中緯度で土地被覆分類を実行する必要があります。一部のオンラインツールがまだ画像を販売していることに気づきましたが、今では無料でアーカイブが提供されているという印象を受けました。 一時的なランドサット画像を取得するための最良/最も簡単な方法は何ですか？
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生態学的な地理空間の難問
私は、空間統計問題に対する別のより洗練された解決策を探しています。生データは、個々のツリーのxy座標で構成されます（つまり、ポイント.shpファイルに変換されます）。この例では使用されていませんが、すべてのツリーには、クラウンの直径を表す対応するポリゴン（.shpなど）もあります。左側の2つの画像は、個々のツリー位置のポイント.shpファイルから導出されたランドスケープスケールカーネル密度推定値（KDE）を示しています。1つは1989年、もう1つは2009年です。右側の図は、2つのKDE平均値の+/- 2標準偏差の値のみが表示されます。Arcのラスター計算機を使用して、右手画像にラスターオーバーレイを作成するために必要な簡単な計算（2009 KDE-1989 KDE）を実行しました。 樹木密度または樹冠面積の経時的な変化を統計的またはグラフィカルに分析するより適切な方法はありますか？これらのデータを考慮して、地理空間環境で1989年と2009年のツリーデータ間の変化をどのように評価しますか？ArcGIS、Python、R、Erdas、ENVIのソリューションが推奨されます。
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どのリモートセンシング衛星が植生範囲のマッピングに最適か
私は現在、リモートセンシングクラスの課題を書いていますが、正解はあると思いますが、生計のためにこのようなことをする人はどう思うかと思っていました。 問題は：どの衛星が Landsat TM（Thematic Mapper）およびSPOT 5のを使用して300km x 300kmの調査範囲の一般的な範囲をマッピングするかです。 私の答えは、SPOT 5を使用すると解像度が高くなり、Landsat TMの30m解像度に比べてより細かい範囲を取得できるようになるということでした。ただし、SPOT 5のスワス領域は小さいため、より多くの画像を使用する必要があります。SPOT 5での2200kmのVMI帯についても考えましたが、解像度は1kmです。 考え？
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ピクセルベースの分類とオブジェクトベースの分類の区別？
リモートセンシングドメインにおけるピクセルベースとオブジェクトベースの分類の違いを明確に理解するのに苦労しており、このコミュニティの誰かが洞察を提供できることを期待しています。 私がこれまでに得た情報に基づいて、私の現在の理解はこれらの線に沿っています： ピクセルベースの分類： 分類はピクセルごとに行われ、その個々のピクセルで利用可能なスペクトル情報のみを使用します（つまり、局所性内のピクセルの値は無視されます）。この意味で、各ピクセルは分類アルゴリズムのトレーニング例であり、このトレーニング例はn次元ベクトルの形式になります。nは画像データのスペクトルバンドの数です。したがって、訓練された分類アルゴリズムは、画像内の個々のピクセルごとにクラス予測を出力します。 オブジェクトベースの分類： 分類は、各ピクセルが互いに関連しているときの各ピクセルの空間特性を考慮して、ローカライズされたピクセルのグループで行われます。この意味で、分類アルゴリズムのトレーニング例はピクセルのグループで構成され、トレーニングされた分類アルゴリズムはそれに応じてグループベースでピクセルのクラス予測を出力します。大まかな例では、画像を同じサイズのn個のセグメントに分割し、各セグメントにクラスを指定します（つまり、オブジェクトを含む/オブジェクトを含まない）。 この考えはこれらの用語の意味に関して正確ですか、それとも私が見逃したものがありますか？
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放射校正と放射補正の違い
私はリモートセンシングの分野では新しいです。画像の前処理について読んだときに時々混乱しました。誰かが私に違いと放射線測定補正と放射線測定較正を行ういくつかの方法例を詳しく説明してもらえますか？DN値を、補正またはキャリブレーションとしてカウントされた異なる時間からの2組の画像（Landsat 7など）のTop of Atmospheric（TOA）反射率値に変換していますか？DOS（Dark Object Subtraction）とサンアングル補正は放射補正の一部ですか？
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リモートセンシングに推奨されるプログラミング言語は？
リモートセンシングのスペシャリストとしての長いキャリアにつながることを願って研究を始めています。現在、一部のアプリケーションではArcGISを使用し、他のアプリケーションではENVIを学習しています。私はプログラミング言語を学ぶことが不可欠であることに気付き、IDLとPythonの選択に直面しています。コミュニティが土地表面プロセスのリモートセンシングに推奨するプログラミング言語を聞いてみたいです。
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QGISでSLC-Off Landsat 7 ETM +画像のギャップを埋める方法は？
問題の説明： 2003年5月31日に、Landsat 7 Enhanced Thematic Mapper（ETM +）センサーにスキャンライン補正（SLC）の障害が発生しました。それ以来、すべてのLandsat ETM +画像には各シーンの両側にくさび形の隙間があり、データ損失は約22％でした。これらの画像は、USGS GloVis Webサイトから無料でダウンロードでき、L7 SLC-offコレクションにあります。 出典：イェール大学 独自のソフトウェア（ENVI、Erdasなど）の代わりにQgisを使用してギャップを埋めることはできますか？
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衛星画像からの土地被覆の特徴抽出
スペクトル抽出アルゴリズムとテクスチャ抽出アルゴリズムの両方を利用する土地被覆GISレイヤーを作成するための低コストまたはオープンソースのソリューションに興味があります。過去にPCI Geomatica、ENVI、およびFeature Analyst VLSを使用しました。ただし、これらのソリューションは価格帯を少し超えていますが、ソフトウェアの推奨事項はありますか？
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リモートセンシング用のPythonリソース？[閉まっている]
閉じた。この質問はより集中する必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善したいですか？この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てるように質問を更新します。 4年前に閉鎖されました。 リモートセンシングアプリケーション用にPythonを教えるための優れたリソース（MOOC、書籍など）を探しています。私はすでにhttp://www.rsgislib.org/に精通しています -初心者のPythonプログラマーのための他のリソースはありますか？
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生息地マップ内のフラグメントとコリドーを区別する
私は誰かが以前にこの種の問題にだまされているかどうか疑問に思っていました： 距離のしきい値が3ピクセルである同じクラス（フォレスト）の隣接ピクセルに基づいてフラグメントを線引きしたい（これは興味のある種​​に対して生物学的に重要です）。 私の懸念は、例として添付の画像を参照してください。これらの断片は実際には廊下であり、多くの場合、廊下と実際の断片は近接しているため同じ断片にグループ化されます。 形状、周囲のピクセル数などに基づいて、コリドーとフラグメントを区別する方法があるかどうか疑問に思っています。 たとえば、次のボックスでは、可能な廊下は赤いボックスで示され、フラグメントは緑のボックスで示されます。 QGISとRにアクセスできます。
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rasterioを使用したS3 Sentinel-2イメージファイルの読み取り
現在、rasterioを使用してSentinel-2 AWS .jp2イメージファイルを開くと「アクセス拒否」エラーが発生します（現在はSinergiseによってホストされており、こちらにあります）。 私のコードは次のようになります。 import rasterio access_key = '*****************' secret_access_key = '***********************' region_name = 'eu-central-1' Session = rasterio.env.Env(aws_access_key_id=access_key, aws_secret_access_key=secret_access_key, region_name=region_name) url = 's3://sentinel-pds/tiles/10/S/DG/2015/12/7/0/B01.jp2' with Session: with rasterio.open(url) as dataset: print dataset 応答は次のとおりです。 --------------------------------------------------------------------------- CPLE_AWSAccessDenied Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-4f6da7274649> in <module>() 12 13 with Session: ---> 14 with rasterio.open(url) …
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