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。

2
衛星データを使用した氷の種類の区別
氷河の領域を雪（存在する場合）と氷のカテゴリで分類したいと思いますが、最も重要なことは、古い氷と新鮮な氷の間です。フィールドで認識できるさまざまなプロパティがありますが、衛星データを使用してこれを実行できますか？（30 / 15mの空間解像度のため、Landsatが望ましい）
2
太陽同期衛星の陸橋時間はどれくらい正確ですか？
太陽同期衛星は、その名前が示すように、同じ場所を通過する日の同じ太陽時刻にシーンを取得します。このサイトによると、太陽の同期性は、ノード回帰を利用して衛星を軌道に打ち込むことで達成されます。この軌道では、地球によるあらゆる地点での太陽の位置の日々の変化がほぼ正確に相殺されます太陽の周りの軌道。これは、衛星の高度に応じて、約95〜100度の傾きになります。 降ノードの現地時間（または陸橋時間）は通常、衛星の説明文書に記載されています。これらの記述文書で提供される太陽時が実際にどれだけ正確であるか、および潜在的に影響するパラメーター（高度、緯度、経度、年、衛星の年齢）に基づいてこの精度を改善する方法を知りたいです。私の理解では、主な違いは現地の太陽時間と平均太陽時間に由来するということです（最大18分までの時間の方程式を参照）が、発表された陸橋時間と世界のどこでも実際のローカルソーラー。 私はいくつかの衛星（センチネル、MODIS、ランドサットなど）を念頭に置いていますが、PROBA-Vには特に興味があります。PROBA-Vは、10：45時間の打ち上げ時のローカル高架時間で、太陽同期軌道で高度820 kmで飛行します。衛星には推進剤が搭載されていないため、陸橋時間は打ち上げ時の値と徐々に異なると予想されます。Sentinel-2のような衛星のドリフト補正の例も歓迎します。
1
sstおよびクロロフィル画像の正面検出
私は海面温度の衛星画像に取り組んでおり、温度に基づいてオープンソースの勾配を描写しています。ArcGISのCayulaやCornillonのフロント検出ツールなど[1]、これに役立つツールはありますか？ 私に提案されている1つの方法は、ハイパスフィルターとコンターを使用することです。しかし、どちらの場合でも、温度固有の前線に線を引くことはできません。ハイパスフィルターでは、興味のないエッジをすべて検出し、輪郭では間隔に基づいています。 私は自動的にQGIS（または任意のオープンソース）でツールを探しています： 温度に基づいて勾配（フロント）を識別し、 線を引き、 シェープファイルを生成します。 解説者のリクエストによると：Cayula Cornillonフロント検出ツールは、衛星SSTデータからSSTフロントを自動的に検出します。元の論文はここに掲載されています。 Cayula、JF、およびCornillon、P。（1992）。SST画像のエッジ検出アルゴリズム。Journal of Atmospheric and Oceanic Technology、9（1）、67-80。 データセットの例を次に示します。https：//www.dropbox.com/s/rtxhln299szonb1/may25.csv？dl = 0
5
リモートセンシングデータ（視覚画像とLiDAR）から樹冠領域を抽出する
リモートセンシング画像を処理し、画像から個々の木の冠領域を抽出する方法を探しています。 可視波長領域画像と、そのエリアのLIDARデータの両方があります。問題の場所は砂漠地帯であるため、樹木被覆は森林地帯ほど密ではありません。航空写真の解像度は0.5フィートx 0.5フィートです。LIDARの解像度は約1 x 1フィートです。視覚データとライダーの両方は、アリゾナ州ピマ郡のデータセットから取得されます。私が持っている航空写真の種類のサンプルは、この投稿の最後にあります。 この質問は、ArcMapでの単一ツリーの検出ですか？同じ問題のように見えますが、そこには良い答えがないようです。 ArcmapのIso Cluster分類を使用して、エリア内の植生タイプの合理的な分類（および全体の被覆率に関する情報）を取得できますが、個々のツリーに関する情報はほとんど提供されません。必要なものに最も近いのは、アイソクラスター分類の出力をArcmapのRaster to Polygon機能に渡した結果です。問題は、この方法が木の近くで単一のポリゴンにマージされることです。 編集：私はおそらく私が持っているものについて、さらに詳細を含めるべきでした。私が持っている生データセットは次のとおりです。 完全なlasデータと、それから生成されたTIFFラスター。 視覚画像（表示されているサンプル画像に似ていますが、はるかに広い領域をカバーしています） エリア内の木のサブセットの手動直接測定。 これらから私は生成しました： 地上/植生の分類。 DEM / DSMラスター。
2
都市環境におけるNDVI
都市環境からNDVIを導出しようとする場合、どのような考慮事項を考慮する必要がありますか？ LAR-IACデータから樹冠層を取り出し、0.38のNDVIを使用しました。ただし、リモートセンシングの植生に関するこのFAQでは、> 0.8を使用することを推奨していますが、密植生の優れたNDVIとして0.6を読みました。0.38は低すぎますか？また、都市環境（カリフォルニア州パサデナ）のせいで低すぎる可能性がありますか？SAVI（Soil Adjusted Vegetation Index）のような別のインデックスを使用する必要がありますが、おそらく都市部用ですか？
8
モバイル資産のロギング用のスマートフォンアプリはありますか？
この質問の答えはコミュニティの努力です。この投稿を改善するには、既存の回答を編集してください。現在、新しい回答やインタラクションを受け付けていません。 私は、ごみ箱の資産情報を記録するスマートフォンアプリ（iPhoneまたはAndroid）を推奨しています。次の機能が必要です GPS ジオタグ付き写真 ユーザーが定義可能な属性（建設資材、分類、条件など）のドロップダウンメニューを含むフォーム csvまたはshpへのエクスポート
1
QGISのグラムシュミットパンシャープニング？
Gram-Schmidtパンシャープンを実行する必要があります。ArcGISまたはENVIにアクセスできないため、QGISを使用しています。QGISでGram-Schmidtパンシャープンを実行するために利用できるプラグインまたは同様の機能はありますか？そうでない場合、これは他のオープンソースソフトウェアでも可能ですか？
2
パンバンドを使用したパンシャープンランドサット反射率製品は科学的に正しいですか？
Landsat 8表面反射率製品とその各帯域のパンバンドを融合/パンすることが科学的に有効かどうかを知る必要がありますか？Landsat反射率製品の詳細については、こちらをご覧ください。この製品を入手するには、表面反射率製品を個別に注文する必要があることに注意する必要があります。この製品には、IRおよびパンバンドではなく、7バンド（30m）しか含まれていません。それで、私の質問は、表面反射率積の7バンド（30m）を通常の（表面反射率ではない）パンバンド（15m）と融合することは妥当です。私はこのパンシャープン画像をセグメンテーションと土地被覆マッピングに使用したいので、学界でこのタイプのパンシャープニングの実践が確立されていることを参照する必要があります。
2
特定のLong / Lat座標のSentinelタイルを見つける
「Sentinel-2 on AWS」から画像をダウンロードするツールを構築しています Long / Lat座標を特定のSentinelタイルに変換するのに問題があります。Sentinel 2はMGRSを使用していることを知っており、Long / LatをMGRSに単純に変換しようとしましたが、低精度でS2AタイルIDを取得しました。そして、それは動作しますが、常にではありません。 たとえば、Long / Lat 34.665,31.625はMGRSの「36R XA」に解決されますが、Sentinelタイル36RXAは存在しません。 Long / Lat座標を使用してSentinelタイルを決定する正しい方法は何ですか？
3
Sentinel-2衛星画像が適切に整列しない
Amazon S3からSentinel-2タイルをダウンロードしていますが、100％整列しているようには見えません。右の画像は、ArcGis Desktopに追加されたバンド08 Sentinel-2（08.jp2をマップに追加するだけです）、左のesriベースマップ写真です。Sentinelのオフセットは約35〜40メートルです。それらを修正するにはどうすればよいですか？ これがダウンロードされたタイルです。レベル1C、センチネル2： 解決： HDunnの答えから、私はこれをしました： 道路ベクトルレイヤーiを使用して、5つのポイントペアを追加し、x座標とy座標の差を計算しました。平均差は、Shiftツールでxvalueおよびy値として使用されます。結果：
5
MOD16（Modis Evapotranspiration）画像をダウンロードするには？
MODIS画像のダウンロードには「R」スクリプトを使用します。ただし、MOD16製品は提供しません。earthexplorer WebサイトでMOD16製品を見つけることもできませんでした。目的の製品はhttp://www.ntsg.umt.edu/project/mod16#data-productで入手できますが、ダウンロードするスクリプトが見つかりませんでした。 使用可能なスクリプトはありますか？または、各画像をクリックしてダウンロードする必要があります。 たとえば、年の各月から「h02v08」イメージをダウンロードする場合、どうすればよいですか？
11 qgis  r  remote-sensing  modis 
3
Python、GDAL、およびScikit-Imageを使用した画像処理
私は処理に苦労しており、できればここで解決できることを願っています。 林業に適用されるリモートセンシング、特にLiDARデータを使用して作業しています。アイデアは、ツリートップの検出にScikit-imageを使用することです。私はPythonに慣れていないので、次のことをするために大きな個人的な勝利を考えました。 CHMをインポートします（matplotlibを使用）。 ガウスフィルターを実行します（scikit-imageパッケージを使用）。 最大フィルターを実行します（scikit-imageパッケージを使用）。 peak_local_maxを実行します（scikit-imageパッケージを使用）。 ローカル最大値（matplotlibを使用）でCHMを表示します。 今私の問題。matplotでインポートすると、画像の地理座標が失われます。したがって、私が持っている座標は、基本的な画像座標（つまり、250,312）です。必要なのは、画像内の極大ドット（画像内の赤いドット）の下にあるピクセルの値を取得することです。ここで、フォーラムで同じこと（NumPyを使用せずにOGRポイントの下でGDALラスターのピクセル値を取得しますか？）私の場合、ポイントはscikit-imageで計算されました（各ツリーの頂点の座標を持つ配列です）。そのため、シェープファイルはありません。 結論として、私が最後に望むのは、地理座標での各極大点の座標を含むtxtファイルです。例えば： 525412 62980123 1150 ...
1
トラックの自動検出
からのオープンエリアにくぼみがあるエリアを与えられます。すべての地形車両が柔らかい表面を走行していると言います。車両は、深さが約10〜20センチメートル、幅が約15〜30センチメートルの平行な窪み（パス）を引き起こし、長さは表面の堅牢性によって異なります。 後の分析に関連するリモートセンシングプラットフォームはどれですか？Quickbird、小型ドローン、LIDAR、航空写真？ パスの文書化に使用できるツール（FME / QGIS / ESRI /その他）で利用可能な手順はありますか？ この質問を単純化するために、エリア内に他のパスがないこと、またはそれらが画像から除外されていることを明確に知っていると仮定します。 完全な自動化は必要ではなく、おそらく不可能です。 これは、トラックがどのように見えるかの例です。
1
Rを使用した天然資源アプリケーションのマルチスペクトル画像セグメンテーション
Rには画像セグメンテーションの能力がありますが、私が出くわしたすべての例では、セグメンテーションに単一のバンドを使用しています（例）。Rのランダムフォレストイメージ分類の能力とオブジェクト指向セグメンテーションアプローチを組み合わせることに興味があります。 Rは、天然資源ベースの分析に適したマルチスペクトル画像セグメンテーションにどのような機能を備えていますか？または、さらに分析するために、単一バンドセグメンテーションの結果をリンクする方法。
2
MODISバンドのバンド幅と相対スペクトル応答が一致しないことをどのように説明しますか？
相対スペクトル応答を定義するために、David James Flemingによる2006年の異なるリモートセンシングシステムからのマルチスペクトル測定とNDVIに対する相対スペクトル応答の影響を参照しました。 しばしば見落とされる要因の1つは、広帯域スペクトル測定に対するセンサーの相対スペクトル応答（RSR）またはスペクトル応答関数（SRF）の影響です。RSRは、スペクトル帯域の範囲にわたる特定の波長でのセンサーの量子効率を表します。現在、帯域幅や平均バンドパスなどの一般的な記述子は、多くの場合、センサーのスペクトル測定の分析で考慮される唯一のスペクトル特性です。ただし、RSRのクロスセンサー波長の変動は、センサー測定値の測定値の不一致につながり、直接比較できない場合があります（Teillet et al。、1997）。植生の土地被覆とスペクトル植生指数などの派生指標の一貫した定量的スペクトル測定を提供するために、 [...] スペクトル帯域は、図11に示すように、応答関数の最大値（Liang、2004）に対応する最大帯域幅の半値全幅と中心波長で一般化されます（Pagnutti et al。、2003）。 これを考慮して、たとえば、ここで定義されている MODISバンド7（点線）の帯域幅が、上記で定義された方法で相対的なスペクトル応答と一致しないように見えることに少し驚きました。 これらの概念の私の理解は間違っていますか？
弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.