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ENVI下GF4数据FLAASH大气校正
GF4简介 高分四号（GF-4）卫星于2015年12月29日在西昌卫星发射中心成功发射，是我国第一颗地球同步轨道遥感卫星，GF-4卫星搭载了一台可见光50m/中波红外400m分辨率、大于400km幅宽的凝视相机，采用面阵凝视方式成像，具备可见光、多光谱和红外成像能力，设计寿命8年，通过指向控制，实现对中国及周Camera常见缩略语总结
AA：自动校准工艺 ABCC(Assisted Bad Cluster Correction)：辅助坏点族校正 ABF(Adaptive Bayer Filter)：自适应拜尔滤波器，Raw域单帧降噪。先经过Bilateral Filter去除噪声和边缘，再软阈值处理，在ISP流程前面，如果力度大会影响图像清晰度，力度较小 Accelerate Meter：重力加速感应器 ACF(Auto校正centos服务器时间
1、安装NTP sudo yum -y install ntp12、使用 ntpdate 测试 NTP ntpdate pool.ntp.org13、查看服务器时间 date14、启动ntpd daemon，持续校准时间 systemctl start ntpd15、查看ntpd daemon是否启动 [root@localhost ~]# systemctl status ntpd ntpd.service - Network Time ServicENVI5.3中北京二号卫星图像数据处理
北京二号卫星于2015年7月11日发射上天，有3颗同轨道面、120°等距离分布的卫星组成。形成优于1米分辨率的遥感小卫星星座，如下为卫星传感器的主要参数。 图：北京二号卫星主要参数 ENVI中完全支持北京二号图像数据的处理，包括数据打开、辐射定标、大气校正、正射校正、图像融合等处理。HyperionL1T级高光谱数据处理
1概述 Hyperion是地球观测卫星EO-1（Earth Observing-1）携带的高光谱传感器。EO-1于2000年11月21日发射升空，在完成一年的技术验证后，至今仍超期运行，可以根据用户的请求来获取Hyperion高光谱和ALI（Advanced Land Imager）多光谱数据。其卫星轨道与Landsat7基本相同，比Landsat迟一分钟过赤道Gamma Correction
gamma可以改变对比度的动态范围，不造成画面出现朦胧的感觉 产生原因 随着电压的提升，亮度并不是随着电压线性增长的，是一个反gamma曲线，所以需要×一个系数校正回来 其次是人眼对暗区变化敏感，所以ISP需要调节成人眼适应的情况 校正方法 RGBGamma或者YGamma（只对YUV的Y调节）2015Esri用户大会分享之：ENVI——先进的遥感影像分析开放式云平台
讲座人：金晓英（美国） 内容简介：ENVI遥感软件发展经历了桌面、开发、Web，到现在更加开放的云平台。本讲座Harris公司（ENVI原产商）的软件技术带头人金晓英博士主讲，介绍如何在开放式云平台环境中使用先进的遥感影像分析功能，以及开放式云遥感平台在一些场景中的应用。 讲座PPT下载：http://pan.SARscape中几何控制点的使用
在SAR处理时，有时候需要加入控制点，SARscape提供了控制点生成的工具：/SARscape/General Tools/Generate Ground Control Points。生成的控制点文件格式为.xml，控制点文件中的内容包括：控制点ID号、坐标系、斜距坐标或地理坐标、速率、视数等信息。可以直接用记事本或者查看XML的软件打直方图均衡 进行 颜色校正
完整内容 见 参考资料； 本文只是对代码略微进行了改动； 原图是一张 夜间 拍摄的教堂照片，见下图 from skimage.exposure import histogram, cumulative_distribution from skimage import img_as_ubyte from skimage.color import rgb2gray from scipy.stats import cauchy, logi卫星影像类型信息整理
一些卫星类型数据： 《影像融合》 原始数据为4波段捆绑数据，全色传感器拍摄的数据和多光谱传感器拍摄数据是分开的。全色和多光谱影像配准是影像融合的前提和基础，配准的精度直接影响最终正射融合影像制作的质量。多光谱影像与全色波段影像的配准校正以正射校正好的全【ENVI入门系列】03.基于自带定位信息的几何校正
版权声明：本教程涉及到的数据仅供练习使用，禁止用于商业用途。 目录 1.概述 2.详细操作步骤 2.1MODIS数据几何校正 2.2ASAR数据几何校正 2.3基于GLT方法的国产卫星影像几何校正 1.概述 图像的几何形变一般分为两大类：系统性和非系统性。系统性几何形ENVI中处理Worldview-3数据
ENVI直接支持Worldview-3数据的处理和分析，包括正射校正、图像融合、光谱指数计算等。 如下为一景标示02A级的Worldview-3数据，即经过融合处理。其中两个TIFF图像文件，.TIL为索引文件，.PRB为RPC文件，还有其他辅助文件。 图：02A级数据 在ENVI中直接打开.TIL，自动遥感影像数据产品级别概述
1986年，美国航空航天局（NASA）定义了一系列数据处理"级别"，用以区分源于其地球观测系统（EOS）卫星获取的影像生成的标准数据产品。给定任何数据产品，我们可以根据其级别来判断其在生产过程中都经过了那些处理流程，这样能够使得用户知道如何更恰当地去使用它。同时，NASA对每个级别做出了简要定ENVI下GF4数据FLAASH大气校正
GF4简介 高分四号（GF-4）卫星于2015年12月29日在西昌卫星发射中心成功发射，是我国第一颗地球同步轨道遥感卫星，GF-4卫星搭载了一台可见光50m/中波红外400m分辨率、大于400km幅宽的凝视相机，采用面阵凝视方式成像，具备可见光、多光谱和红外成像能力，设计寿命8年，通过指向控制，实现对中国及周ENVI扩展工具：ENVI531自动找点正射校正增强版
ENVI 5.3.1新增了一个正射校正工具，可以基于参考影像自动匹配控制点，全自动化完成有控正射校正，精度更高，使用方便。 此工具位于工具箱： /Geometric Correction/Orthorectification/RPC Orthorectification Using Reference Image 详细介绍可参考此博文： http://blog.sina.com.cn/s/bENVI扩展工具：深度学习利器——相对辐射校正工具
卫星传感器获取的光谱数据受到许多因素的影响，如大气吸收和散射、传感器-目标-光源几何关系、传感器校准和图像处理程序。为准确揭示卫星影像反射率所代表的真正地表类型，有必要进行辐射校正。有两种方法可以进行辐射校正：绝对辐射校正和相对辐射校正。绝对校正要求在卫星数据获取时LandsatCollection1与Collection2产品介绍
Landsat卫星的产品数据每经过几年就会有一次改进，主要改进几何校正精度和辐射纠正精度。而且NASA/USGS每次更新产品都会把存档的历史数据重新生产一遍，这点非常的赞。最近一次更新是在2020年推出Landsat Collection 2，之前的产品是Landsat Collection 1。根据USGS公布的消息，从2022年1ENVI FLAASH大气校正常见错误及解决方法
本文汇总了ENVI FLAASH大气校正模块中常见的错误，并给出解决方法，分为两部分：运行错误和结果错误。前面是错误提示及说明，后面是错误解释及解决方法。 FLAASH对输入数据类型有以下几个要求： 1、 波段范围：卫星图像：400－2500nm，航空图像：860nm-1135nm。如果要执行水汽反演，光谱分辨率<=15nm，照片自动矫正工具推荐
Photo Perspective PRO for Mac是一款专业的照片自动矫正神器，旨在自动快速校正透视失真。Photo Perspective Pro Mac可以拉直和调整扭曲的图片；将非矩形失真图片校正为矩形图像；它还可以扭曲照片或图形。Photo Perspective Pro 在校正透视失真方面有两种选择：自动模式和手动模式。该GF-3双极化SAR遥感影像预处理【基础版】
论文原文 2.3 数据预处理 本文对GF-3sar实验数据进行了双极化预处理。首先，采用IDL8.5对原始影像进行辐射定标和数据格式转换；其次，利用PolSARpro5.0工具将极化散射矩阵S2格式的影像数据提取到极化协方差矩阵C2；最后，借助ENVI5.3工具对极化协方差矩阵C2数据进行正射校正，并做9*9的均值滤扫描新增硬盘&校正系统时钟
一、扫描新添加的硬盘（不需重启机器即可识别新增硬盘） [root@centos8 ~]#alias scandisk=' echo - - - > /sys/class/scsi_host/host0/scan; echo - - - > /sys/class/scsi_host/host1/scan; echo - - - > /sys/class/scsi_host/host2/scan' 二、Linux时钟 Linux的时钟分两种 系gamma概念概述
目录 1、什么是Gamma ? 2、为什么要做Gamma ？ 3、Gamma 与图像增强 4、如何计算图像的gamma 5、gamma的测量 可以从两个维度来说gamma，一个维度是成像设备到显示设备的传递，另一个维度是从图像增强、图像处理的角度来说gamma; 1、什么是Gamma ? 从数学角度看gamma实际是一个论文阅读：Making Deep Neural Networks Robust to Label Noise: a Loss Correction Approach（2017CVPR，前后向校正）
0. Abstract 提出了与具体应用和网络结构无关的两阶段的loss矫正，并说明如何估计NTM，提出了端到端的框架，用实验证明了框架的鲁棒性。 1. Introduction 将目前的LNL（label noise learning，标签噪声学习）分为两部分：专为问题设计的架构（没有理论框架，需要干净数据辅助），理论研究（但是通常基于边缘检测和透视变换的文档图像校正
实验任务与要求： 对发生透视变换的文档图像进行几何校正处理，得到规范的文档图像。 几何校正的目的是把发生了透视变换的目标变换为具有真实比例和角度的目标，如下图所示：左图中的地板砖经过透视变换之后，不再是正方形，经过校正之后，得到右侧图像，其中的地板砖被校正为正方形： 本次激光扩束镜应用/扫描振镜畸变校正/振镜控制转换板/激光振镜电路
激光扩束镜应用/扫描振镜畸变校正/振镜控制转换板/激光振镜电路 1、激光加工系统扫描振镜畸变校正算法（介绍激光加工系统中扫描振镜进行非直线校正的算法,可以提供打标软件设计时的参考） 2、激光打标机振镜驱动电路（该文档是激光振镜（包含扫描与打标）的模拟电路的原理图，具体参数其