タグ付けされた質問 「remote-sensing」

休業。この質問には、より焦点を当てる必要があります。現在、回答を受け付けていません。 この質問を改善してみませんか？質問を更新して、この投稿を編集するだけで1つの問題に焦点を当てます。 2年前休業。 1ヘクタールのブロック内のパイナップル植物の数を数えるにはどうすればよいですか？ これらのアルゴリズムについて聞いたことがありますが、その方法がわかりません。 私はまだQGIS、ArcGIS、ENVIの初心者です。上記の領域のNIR、RGB、Red Edge画像があります。誰か私にそれを行う方法を教えてもらえますか？ eCognition開発者にアクセスできますが、このソフトウェアはまだ初めてです。

10 remote-sensing  imagery  density  feature-extraction  unmanned-aerial-vehicle 

私は、地球上の特定の場所、つまり天文台での時間の関数として、可降水量（PWV）、オゾン、およびエアロゾルの量を測定しようとしています。これを行うために、私がmodapsclient興味のある特定の緯度と経度をカバーする1日2回のMODIS AquaおよびTerra MYDATML2およびMODATML2製品をダウンロードするPythonコードをすでに使用しています。 よくわからないのは、MODISデータが取得された時間や、天文台の特定の緯度と経度の位置のPWVなど、必要な特定の量を抽出して時系列の値にする方法です。MYDATML2製品は、の2次元緯度と経度のグリッドを含んでいるように見えるCell_Along_Swath_5kmとCell_Across_Swath_5km私は推測するので、これは作るの帯タイルまたはグリッドデータとは対照的に、データを？私のような希望の数量Precipitable_Water_Infrared_ClearSkyもが反対であるように見えるCell_Along_Swath_5kmとCell_Across_Swath_5km長い間、私は。ヘルプにしてください興味を持って、butI'mがないことを確認する方法LAT特定の時とPWV値を取得するには？

9 python  remote-sensing  modis 

LiDARプロジェクトに取り組んでおり、指定された調査地域内のジョシュアツリーの位置を特定しています。植生が非常にまばらであるため、実際にはジョシュアツリーとコットンウッドという2つの林冠種があります。樹冠内の種の豊富さが非常に限られているため、これは比較的簡単なLiDAR分析であると思います。私のアプローチは、ベアアースラスタ（DEM）を作成してから、最初のリターンラスタを作成することでした。次に、1番目のリターンラスターから裸地を差し引いて、植生ラスターを作成します。検証にベースマップを使用すると、ノイズ（電力線、建物など）を簡単に除去できます。クライアントはすべてのジョシュアツリーが12フィート以上あることを確認したいので、植生ラスターを再分類します。こうすることで、私の調査地域内でジョシュアツリーであるすべての樹種を見ることができます。 これは、ArcMapで私が従った方法です。 ベアアースレイヤーの作成 LASデータセットの作成ツールを使用して、選択した調査範囲のlasデータセットを作成します LASデータセットレイヤーの作成ツールを使用して、このレイヤーでlasデータセットレイヤーを作成 します。クラスコードから2（グラウンド）を選択します LASデータセットからラスターツールを使用して、このレイヤーをラスターに変換します。 植生層を作成する 手順2と3を繰り返しますが、MAKE LASデータセットレイヤーツールを使用する場合は、戻り値の下で最初の戻り値を選択します（オプション）。 マイナスツールを使用して、1番目のリターンラスターからベアアースラスターを減算します。 1st Return (raster) – Bare Earth (raster) = Vegetation Layer 再分類ツールを使用して、12フィート以上のものを判別します。 Classification: Natural Breaks (Jenks) Classes: 2 Break values: 3.66, 10.725098 誰かがこれについて何か経験があり、私が間違っているかもしれない場所でいくつかのヒント/ポインタを提供できるかもしれませんか？人々がより良い方法論を知っているなら、私はアイデアを受け入れます！

9 arcgis-desktop  remote-sensing  lidar  feature-extraction  forest-ecology 

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、新しい回答や相互作用を受け入れていません。 GISまたはRSが映画のプロットの一部である例を探しています。私は「GIS＆RSとシネマ」クラスを組み立てようとしています。このクラスには、GIS＆RSの例が示されています。これらの例は、GISテクニックまたは表示されているRSデータの真実またはまったくの間違いについての議論の出発点として使用されます。 現在の私の最高の例はVOLCANOで、アンヘッシュがLAのジープを運転し（交通なしで!!!）溶岩流を監視しています-1997年！明らかに、ここにはいくつかの問題があり、GISや緊急時の管理、その他の技術的側面についての議論を始めるのに最適です。 私のもう1つの例は、すべての映画で、粒子の粗い衛星画像が表示されており、担当者はそれを "ENHANCED！"にするよう要求しています。魔法のように、衛星はズームインして1つのスポットにとどまり、新しい詳細やイベントの発生を確認できます。 衛星画像、GPS、航空写真、またはGISに関するプロットを含む映画の他の例はありますか？

9 gps  remote-sensing  aerial-photography 

最近、Sentinel 2データの地理的予測に変化が見られます。説明については、以下のスクリーンショットを参照してください（Granule T33UXP、Band 8のみ）。最初の画像は20160314に、2番目の画像は20160403にシフトされたものです。参照としてポリゴンを追加しました。これは、APIハブからダウンロードされた未処理のデータです。S2A_OPER_MSI_L1C_TL_SGS__20160314T171554_A003794_T33UXP_N02.01 S2A_OPER_MSI_L1C_TL_SGS__20160403T152610_A004080_T33UXP_N02.01 他に誰かがこれを観察していますか？これは既知の問題ですか、それとも私の特定のケースでのみ発生しますか？

9 coordinate-system  remote-sensing  sentinel-2 

指定されたフォルダーからすべての複数のモザイクラスタ（各モザイクは7つのレイヤで構成されています）をR にインポートします。次に、それらを単一のマルチレイヤラスタとしてアクセスします。 だから私はしました： # read all mosaics named "mos....img" in R raster_data<-list.files(path=getwd(), pattern="mos.*.img$") # read files as rasters s <- stack(raster_data) # check my imported rasters p.ex. raster n°8 from "s" raster stack s[[8]] また、ラスターs [[8]]には1つのレイヤーしか含まれていないため、モザイク全体がインポートされていません。 nlayers(s[[8]]) [[1]] 各モザイクを個別に読んだ場合、それは機能します： # read 1 mosaic (composed by 7 bands) mosaic1<-brick("mosaic1.img") # extract …

9 raster  r  remote-sensing  landsat 

データを収集するためにフィールドに行くことなく、都市の特定のセクターから建物の高さの値を取得するにはどうすればよいですか？とにかく、衛星画像、SRTM、ASTER GDEM、またはDEMを介して行うことはありますか？ 1つの言及、これは無料のLIDARデータを持っている米国の都市または都市ではありません（ルーマニアにあります）。

9 dem  remote-sensing  3d  image  romania 

ソフトウェアeCognitionを使用してLIDAR DTMを使用して溝を抽出しようとしていますが、「湿地でのLiDAR派生DTMを使用したDitchesのネットワーク抽出と水文地形学的特徴付け」という私のワークフローをベースにした論文では実際に苦労していますeCognitionに入力された詳細なルールセットがあります。 ここであなたの中で、農業景観や都市環境、おそらく道路沿いの溝に溝を抽出する方法を知っている人は誰ですか？ または、そのような作業やプロジェクトを行ったことがない場合でも、私が溝を抽出できる優れたアイデアを他に持っている人がいるかもしれません。

9 dem  remote-sensing  feature-extraction  digital-image-processing  ecognition 

QGIS経由でOrfeo Toolbox光学キャリブレーションツールを使用して、Landsat 8 OLI画像の一部を修正しようとしています。Aeronetからのデータと、OLIセンサーの相対スペクトル応答データをここから取得しました。 ただし、ツールを実行できないようです。RSRファイルとAeronetファイルが必要な以上のドキュメントを見つけるのが困難です。よくわからないのは、A：相対スペクトル応答データのフォーマットであり、B：Aeronetファイルとして数えるファイルはどれですか。Aeronetでは、ここから選択できるいくつかのデータセットが提供されます。あるいは、代替の方法やツールについて何か提案があれば、喜んでお聞きします。

9 qgis  remote-sensing  sextante  landsat  orfeo-toolbox 

私は、研究中にリモートセンシングに数年携わってきました。ソフトウェアと画像処理モジュールのどの組み合わせが、プロの画像処理ソリューションと製品のプロセスチェーン全体に最も適しているのかと思います。私は他のユーザーの考えに非常に興味があります、そしてそれはおそらく経験豊富なユーザーからの興味深い議論につながるでしょう。 私が詳しく言っているのは、次の組み合わせです。 シェープファイルなどの地理データを保存するデータベースですが、特に対応するメタデータを含む大量の衛星画像 選択した処理ステップに役立つデータベースからの適切なデータを自動的に使用する画像処理モジュール（たとえば、変更検出マップを作成するために、特定のタイムスパンと地理的領域に対して少なくとも特定の空間解像度を持つすべての衛星データ） 次に、結果をデータベースに統合し、Webサーバーを介して配布することもできます。 残念ながら、地理データのデータベースに関する高度な知識はありません。おそらく、PostGISを備えたGeoNetwork / GeoServerはオプションでしょうか？ 画像処理モジュールについては、C ++ / GDALまたはJAVA / Geotoolsに必要なアルゴリズムを実装することを考えました。また、処理に必要なデータをフェッチし、処理された画像/製品のメタデータを作成するために、データベースに接続するある種のモジュールが必要になります。私の考えでは、このようなシステムは長期的に開発され、企業から独立していることが望まれるため、一般的にオープンソースのソリューションが最適だと思いました。

9 open-source-gis  remote-sensing  geoprocessing 

レベル2A製品形式の仕様のテクニカルノート29ページで、次のことがわかりました。 「L2A数量化値は、L2A製品の生成元であるL1C製品のL1C数量化値と整合しています。」 Sentinel-2製品仕様書403ページを参照すると、次のことがわかりました。 画像が12ビットであると想定されているのに、レベル1C画像の値の範囲が1〜65535になるのはなぜですか。また、レベル2Aの範囲は0〜10000ですか。

8 remote-sensing  sentinel-2  reflectance 

私はRSに関してはかなり環境に配慮しており、私は支援が必要なこの学校のプロジェクトを行っています。プロジェクトは氷河の舌のアルベド変化を測定することであり、私はそれを行うためにRプログラミングを使用しています。そこで、地球探検家からデータを入手し、いくつかの手順を節約するために表面反射率製品を選びました。ただし、これらのセルの値は予想よりも高く、バンドによっては2000年前後です。以下で引用するいくつかの論文で見つけた加重平均式を使用してアルベドを計算すると、結果は、アルベドに期待する0から1ではなく、約1000のセル値を与えるので、より高く言います。この論文では、この式に表面反射率を使用することについても触れています。 私の質問は、この式は間違っていますか？アルベド= 0.493バンド2 + 0.203バンド+ 0.150バンド5 + 0.154バンド または、Earth Explorer Surface Reflectance Productに対して他の処理を行う必要がありますか？https://landsat.usgs.gov/landsat-surface-reflectance-high-level-data-products また、Landsat 4-7の画像を使用しています。 ソース： ピメンテル、ラファエル、他 「ランドサットTM、ETM +画像から得られた雪のアルベドと地中海山岳地帯のスポット植生アルベド製品の比較。」水文学3.1（2016）：10。 また、これは非常に似ていますが、表面反射の代わりにTOAを使用します。http： //yceo.yale.edu/how-convert-landsat-dns-albedo

8 remote-sensing  landsat 

素人の言葉でリモートセンシング用語の違いを説明する教科書などに手を置いてみました。 radiance and irradiance remote sensing reflectance and water leaving radiance 誰かが私に正しい方向を向くことができるか、それらの用語にもっと光を当てることができるのかと思っています。

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Sentinel 2バンド4（赤）と8（NIR）を使用してシーンのNDVIを計算しようとしています。最初はArcMapで行い、次にQGISで行いました。どちらのソフトウェアでも、ラスター計算機を使用し、基本的なNDVI式=（NIR-Red）/（NIR + Red）を含めました。 ArcMapの範囲は0〜9221（これは適用されたストレッチによって異なります）でしたが、QGISの場合は0.0258〜0.5255のより妥当な値が得られました。 Sentinel 2はTOAの反射率であり、スケーリング係数が10000であることを簡単に読みました。これは、画像と一緒にダウンロードされるxmlファイルにあります。ダウンロードしたxmlファイルに、このスケーリングファクターが記載されていません。 なぜこの違いがあるのですか？QGISで計算はどのように行われますか？

8 arcmap  remote-sensing  ndvi  arcgis-10.4  sentinel-2 

大気補正を手動で行う方法を学んでいるため、ENVIで利用可能な自動化された方法を使用していません Landsat 8シーンのメタデータ（バンド1）は次のとおりです。 RADIANCE_MULT_BAND_1 = 1.2344E-02 RADIANCE_ADD_BAND_1 = -61.72016 REFLECTANCE_MULT_BAND_1 = 2.0000E-05 REFLECTANCE_ADD_BAND_1 = -0.100000 SUN_ELEVATION = 48.12237303 したがって、バンド数学を使用してTOA放射輝度を計算する場合、次のように入力します。 （0.012344 * B1）-61.72016 そして、それは一種の正しいように見えるスペクトル統計をもたらします 次のバンドの数式を使用すると、 TOA反射率（太陽高度調整を除く） （B1 * 0.00002）-0.1 TOA反射率（太陽高度調整を含む） （（B1 * 0.00002）-0.1）/0.74457226676389733207607359928648 または、生のDNからTOA反射率（太陽高度調整を含む）まで直接計算します。 （（（（0.012344 * B1）-61.72016）* 0.00002）-0.1）/0.74457226676389733207607359928648 私はこのようなものになってしまいます： 正しくないように見えます。 私はググっていて、私の検索語がごみであるか、手動バンドの計算を使ってこれをしている人はいません。 [編集] 以下のMikkelの解答と修正されたバンド数学計算（中間ステップを省略）を使用すると、次の統計が得られました。 ややリアルに見えます。 各バンドに13.4305を追加する必要があるか、または負の最小値を無視する必要があるかどうか疑問に思いますか？ [編集を終了] [編集＃2] Mikkelは再び注目され、-13.4305の値は画像の「データがない」領域に分離されたことを示唆しています。 ご覧のとおり、シーンの北端のみに孤立しています。 [編集＃2を終了]

8 remote-sensing  envi  landsat-8  toa-calibration  atmospheric-correction