本文主要利用ENVI5.6对VIIRS SDR数据预处理(几何校正和消除“蝴蝶效应”)。

文章目录

  • 前言
  • 一、数据打开
  • 二、几何校正
  • 总结

前言

由于ENVI版本较低,无法消除VIIRS SDR数据“蝴蝶效应”,且利用GLT方法进行几何校正耗时较长。所以本次使用较高版本的ENVI对其进行操作。本文主要介绍利用ENVI5.6对VIIRS数据进行处理。


一、数据打开

VIIRS SDR数据文件包括:影像数据(Imagery) 和位置信息(Geolocation) ,数据格式为HDF5。
早期影像数据与位置文件是分开的(如2014年数据):

后期影像数据包含了部分位置文件(如2020年数据):

ENVI不能打开只含有位置信息的文件,但是可以通过File > Open As > Scientific Formats > HDF5 打开位置信息文件。

所以对于早期VIIRS数据,需要通过GLT方法进行几何校正;Reproject GLT with Bowtie Correction消除“蝴蝶效应”。

对于后期VIIRS影像数据含有位置信息,则可以直接File > Open As > Optical Sensors > NPP VIIRS打开数据,设置NPP VIIRS参数,会自动进行几何校正和去条带操作。

最后得到的结果具有地理坐标,并且已经消除“蝴蝶效应”。

二、几何校正

  1. 含有位置信息——几何校正

(1)使用File > Open As > Optical Sensors > NPP VIIRS打开 .h5文件。出现“选择NPP VIIRS参数”面板。参数保持默认即可(或根据自己需求进行修改)。

(2)“选择产品”下拉菜单列出可供选择的产品。对于SDR,是需要选择进行校准的类型。包括:Radiance、Reflectance、Brightness temperature (Kelvins)、Albedo。

Radiance:

  • Day/Night Band: 32-bit floating point in units of W/(cm2 * sr)
  • I-bands1-5: unsigned 16-bit integer in units of W/(m2 * sr * µm)
  • M-bands 3-5,7, 13: 32-bit floating point in units of W/(m2 * sr * µm)
  • M-bands 1,2, 6, 8-12: unsigned 16-bit integer in units of W/(m2 * sr * µm)

Reflectance:

  • I-bands 1-3: unsigned 16-bit integer
  • M-bands 1-11: unsigned 16-bit integer

Brightness temperature (Kelvins):

  • I-bands 4-5: unsigned 16-bit integer
  • M-band 13: 32-bit floating point
  • M-bands 12, 14-16: unsigned 16-bit integer

Albedo:

  • NCC products only: 32-bit floating point

(3)选择Geocorrect and Mitigate Bowtie Effect消除“蝴蝶效应”。

(4)投影类型:区域若包含两极地区则选择Polar Stereographic WGS-84,否则默认。此处选择Geographic WGS-84。

(5)插值方法:离散型(如分类数据)则选择Nearest Neighbor,否则默认Distance Weighted。

(6)设置输出文件,点击OK按钮。

(7)点击菜单栏File>Open World Data>Countries,加载ENVI自带全球矢量数据,查看几何定位结果。几何校正结果显示:

几何校正后影像属性(选择Nearest Neighbor插值方法):

几何校正后影像属性(选择Distance Weighted插值方法):

  1. 不含位置信息——几何校正
    如果加载的VIIRS数据不包含位置信息,会报错且无法自动进行几何校正:

    可以先加载原始影像(raw image),然后利用Geometric Correction > Reproject GLT with Bowtie Correction 进行几何校正。
    (1)创建GLT,可参考:https://blog.csdn.net/qq_32649321/article/details/110954942
    (2)利用工具Reproject GLT with Bowtie Correction进行几何校正,可参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0102y6hi.html
    (3)设置参数,输出文件。

总结

  • ENVI版本与VIIRS数据格式需要对应;
  • ENVI5.6直接对VIIRS数据处理时间较短,几分钟左右;利用ENVI5.3 创建GLT方法很耗时,大概一个小时。建议使用较高版本的ENVI对数据进行处理。

VIIRS SDR数据预处理(二)相关推荐

  1. 第五篇:数据预处理(二) - 异常值处理

    第五篇:数据预处理(二) - 异常值处理 参考文章: (1)第五篇:数据预处理(二) - 异常值处理 (2)https://www.cnblogs.com/muchen/p/6883101.html ...

  2. 数据预处理Part1——数据清洗

    文章目录 一.数据预处理 二.数据清洗 1.缺失值处理 1.1 丢弃缺失值 1.2 补全缺失值 1.3 真值转换 1.4 不处理 1.5 特征选择 2.异常值 2.1 异常值处理 2.2 保留异常数据 ...

  3. 使用MapReduce程序完成相关数据预处理(二)

    使用MapReduce程序完成相关数据预处理(二) 数据大概有2万条左右所以部分截取 (格式为csv) 1月20日,北京,大兴区,2,0,0,北京市大兴区卫健委,https://m.weibo.cn/ ...

  4. (二)数据预处理 2019年研究生数学建模D题《汽车行驶工况构建》

    在准备阶段,我们取得了突破性的进展,全面掌握了这个题目的来源和做法,下面开始做第一问. 解题思路 明确技术路线 开始做题目之前,在前面的基础工作开展后,就可以明确汽车行驶工况构建的基本研究技术路线了: ...

  5. 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:数据预处理(二)

    作者:陈颖祥.杨子晗 编译:AI有道 基于 Jupyter 的特征工程手册:数据预处理的上一篇: 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册:数据预处理(一) 项目地址: https://gith ...

  6. Scikit-learn数据预处理分类变量编码之多标签二值化

    Scikit-learn数据预处理分类变量编码之多标签二值化 1 声明 本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术交流,如有冒犯之处请联系博主及时处理. 2 名义变量多标签二 ...

  7. Scikit-learn数据预处理分类变量编码之标签二值化

    Scikit-learn数据预处理分类变量编码之标签二值化 1 声明 本文的数据来自网络,部分代码也有所参照,这里做了注释和延伸,旨在技术交流,如有冒犯之处请联系博主及时处理. 2 名义变量标签二值化 ...

  8. [Python人工智能] 二十六.基于BiLSTM-CRF的医学命名实体识别研究(上)数据预处理

    这篇文章写得很冗余,但是我相信你如果真的看完,并且按照我的代码和逻辑进行分析,对您以后的数据预处理和命名实体识别都有帮助,只有真正对这些复杂的文本进行NLP处理后,您才能适应更多的真实环境,坚持!毕竟 ...

  9. 四、数据预处理——处理连续型特征:二值化与分段

    四.数据预处理--处理连续型特征:二值化与分段 点击标题即可获取文章相关的源代码文件哟! - sklearn.preprocessing.Binarizer 根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1 ...

  10. 二、数据预处理——缺失值处理

    二.数据预处理--缺失值处理 点击标题即可获取文章相关的源代码文件哟! 机器学习和数据挖掘中所使用的数据,永远不可能是完美的.很多特征,对于分析和建模来说意义非凡,但对于实际收集数据的人却不是如此,因 ...

最新文章

  1. VMware里的linux系统里的命令行里会有bee的声音,要如何关掉
  2. python语音识别终极指南
  3. No valid host was found. There are not enough hosts available
  4. Function Programming - 柯里化(curry)
  5. H.264学习--1
  6. 插件原理[转自CSDN]
  7. arduino 按钮读取_Arduino内置教程-数字-检测按键状态
  8. python和java哪个好找工作-你觉得学python还是java好找工作?
  9. pat乙级 1091 N-自守数 (15 分)
  10. Confluence 6.15 附件(Attachments )宏
  11. pcr532,nfc读卡器复制家用门禁卡
  12. 关于利用Windows的Paint 3D制作透明背景图片的说明
  13. web onblur string
  14. i技术会 | 爱奇艺品牌广告算法探索和实践
  15. android手机是vivo吗,为什么最流畅的安卓手机竟然是VIVO和OPPO?
  16. volatile足以保证数据同步吗
  17. 计算机之网络基础 7层网络模型总结
  18. 计算机输入法在桌面显示不出来的,电脑桌面输入法不见了怎么办?
  19. React学习(入门了解)
  20. crh寄存器_CRL,CRH寄存器

热门文章

  1. 2021-1-31linux学习纪要
  2. vue中的watch监听
  3. mysql 5.6.14 winx64_MySQL-5.6.14-winx64的免安装配置方法
  4. Linux dnssec原理,什么是DNSSEC?DNSSEC的概念及作用
  5. java 反射集合_Java反射的理解(六)-- 通过反射了解集合泛型的本质
  6. JavaScript实用代码片段
  7. C#:$符号和@符号的用法介绍
  8. Spring Batch开发简单入门实践
  9. pscp使用详解 Windows与Linux文件互传工具
  10. 图像语义分割(1)-FCN:用于语义分割的全卷积神经网络