打开Landsat5TML2影像的MTL文件在ENVI中报错如下：解决方法：打开MTL文件更改两个地方：1.将第一行改为：GROUP=L1_METADATA_FILE；2.L2级的影像已经过校正处理，正确的应该是如下图所示*****_SR_B*.TIF,但是在MTL里面往下拉还有一处地方的各波段名称没有更改过来，将下图红色框内

原文链接1.遥感成像原理在继续下面的介绍之前，我们先来说一下遥感成像的原理。此处援引知乎一个前辈的回答。光进入相机镜头，光电感应装置将光信号转换为电信号，量化电脉冲信号，记录为一个像素值。传感器响应函数设计为，要使光电感应装置产生这个电脉冲信号，光子强度必须达到一个阈

原文链接1.遥感成像原理在继续下面的介绍之前，我们先来说一下遥感成像的原理。此处援引知乎一个前辈的回答。光进入相机镜头，光电感应装置将光信号转换为电信号，量化电脉冲信号，记录为一个像素值。传感器响应函数设计为，要使光电感应装置产生这个电脉冲信号，光子强度必须达到一个阈

原文链接：基于“遥感+”蓝碳储量估算、红树林信息提取实践技术应用与科研论文写作https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247599633&idx=5&sn=1398cde523f9c5e036e4d478fc1d3388&chksm=fa8207f6cdf58ee0a3a2bf652e7ac5cf65636b05f9e3306fe795b1acff3924c96764

  本文介绍Landsat7遥感影像数据中B61、B62两个热红外波段的区别，以及研究应用时二者选择的依据。  Landsat7遥感影像数据具有2个热红外波段，分别是Band61与Band62这两个波段；有些地方也将这两个波段写作Band6L与Band6H、Band6a与Band6b等等。因此，这两个波段的具体区别，

​    刚分享过新版欧空局的数据下载教程，正好把哨兵2号预处理的教程也分享一下，主要就是使用官方插件Sen2or对L1C级数据进行大气校正，使用SNAP软件对L2A级数据进行重采样并导出ENVI可以打开的格式，最后使用ENVI对重采样后的数据进行波段组合，以便于后期的定量分析。1.软件

Landsat8-9C2L2级别数据打开需要ENVI5.6.2及以上版本。Landsat8-9C2L2SP数据中包含了地表反射率（SurfaceReflectance，SR）和地表温度（SurfaceTemperature，ST）产品，可以在EarthExplorer下载。1注意事项1.1地表反射率产品（1）Landsat8-9C2地表反射率（SR）产品仅从处理为

{股票指标} 本公式由一个量化波段主图，一个量化资金流幅图，一个量化资金警戒幅图，一个量化资金流选股公式组成使用方法：1、安装好公式后，调用组合好2、看量化资金警戒幅图近期是否有量堆出现，量堆越密集红柱逐个升高为佳3、观察量化资金流幅图是否翻红4、观察量化波段主图是

{股票指标}VAR13:=1;AA:=(ma(C,1)+MA(C,3)+MA(C,5)+MA(C,7)+MA(C,9))/5;BB:=(MA(C,2)+MA(C,4)+MA(C,6)+MA(C,8)+MA(C,10))/5;CC:=EMA(AA,2);DD:=EMA(BB,5);VAR14:=MAX(EMA(AA,2)-EMA(BB,5),0)*1.2;VAR15:=EMA(VAR14,5);SS:=EMA(VAR15,2);风险系数:=(VAR15-SS)/10*VAR1

VAR1:=(CLOSE-LLV(LOW,21))/(HHV(HIGH,21)-LLV(LOW,21))*100;VAR2:=SMA(VAR1,3,1);波:=Sma(VAR2,3,1);段:=SMA(波,3,1);VAR9:=crOSS(段,波)AND波>80;stICKLINE(FILTER(VAR9,5)=1,80,100,10,0),COLORGREEN;DRAWTEXT(FILTER(VAR9,5)=1,70,'逃顶'),COLORGREEN;AA:=

主力运作股大跌后底部拉升起爆思路.思路安全.稳中求胜.狙击短线妖股必备利器.适合做短线和短波段.指标不含未来,放心使用. 智取妖底系统为:主力运作股大跌后底部低位拉升起爆思路.这是一种非常彪悍的洗盘手法，快速洗盘完成后一般会有更大的涨幅,本公司长期致力于研究各种主力的

在处理遥感影像的渲染时，经常需要处理单波段影像。单波段影像没有任何颜色，只有一个波段的值。渲染时只能采用色带拉伸、离散颜色、唯一值渲染这几种方式。直接将单波段影像转成三波段的影像，并将三个波段转为颜色对应的rgb值，这样可以加速渲染、切片的过程。这里我有一张单波段影像，需

本文介绍基于ENVI与ERDAS软件，对Landsat7遥感影像数据加以单窗算法的地表温度（LST）反演操作。(基于ENVI与ERDAS的Landsat7ETM+单窗算法地表温度（LST）反演)1原理部分与前期操作准备首先说一个批量计算LST的方法——基于GEE的Landsat地表温度反演可以看谷歌地球引擎GEE批量计算Land

短波通信实际使用的频率范围:1.6MHz～30MHz1600kHz～1800kHz:主要是些灯塔和导航信号，用来给鱼船和海上油井勘探的定位信号。1800kHz～2000kHz:160米的业余无线电波段，在秋冬季节的夜晚有最好的接收效果。2000kHz～2300kHz:此波段用于海事通信，其中2182保留为紧急救难频率。2300kHz

Landsat7_C2_TOA数据集是将数据每个波段的辐射亮度值转换为大气层顶表观反射率TOA，是飞行在大气层之外的航天传感器量测的反射率，包括了云层、气溶胶和气体的贡献，可通过辐射亮度定标参数、太阳辐照度、太阳高度角和成像时间等几个参数计算得到。为了便于在线分析存储，平台将影像像素值

1工具介绍工具支持ENVI5.5及以上版本。本工具是基于观测区域为FullDisk（FLDK）的HSD数据开发测试的，其他观测区域未单独测试（貌似是支持的）。ENVI目前原生支持netcdf格式的数据读取，并不支持HSD数据（DAT格式）。Himawari数据包含16个波段，每个波段分文件存储，其中，波段3分辨率为500m，波段1

通常，在使用遥感提取城市的不透水面，建成区，建筑等操作时，NDBI（归一化差值建筑用地指数）是首要的选择，但其无法很好地将裸土等地表与不透水面分离，其阈值也难以良好地选择，为了更好地对城市建成区进行提取，这里参照穆亚超等发表的《一种新的增强型不透水面指数》一文进行增强型不透水面指数

本文介绍基于ENVI与ERDAS软件，依据Hyperion高光谱遥感影像，采用经验比值法、一阶微分法等，对叶绿素含量等地表参数加以反演的具体操作。目录1前期准备与本文理论部分1.1几句闲谈1.2背景知识1.2.1Hyperion数据介绍1.2.2遥感图像分类方法1.2.3大气校正1.2.4反演算法2基于经验

  本文对目前国内外的高光谱遥感卫星加以汇总，并对主要卫星进行参数介绍与对比。目录1引言2全球主要星载高光谱数据介绍2.1EOSAM-1MODIS2.2MightySat-2.1FTHSI2.3EO-1Hyperion2.4PROBA-1CHRIS2.5ADEOS-2GLI2.6环境一号HJ-1A卫星2.7珠海一号OHS高光谱卫星2.8高

LH.tif有三个波段，前两个波段分别对应的是PL、PH，最后那个波段是PL和PH的加权和，即PL和PH波段各占50%。其实PL和PH的差别并不明显，都是全色波段，他们的数值相差也不多。只不过一个是针对低照度、一个针对高亮区域，比如说城市中心。RGB的话，其实是放在一起使用的。很明显的可以看出来不同

本文介绍基于ENVI软件，实现对Landsat7遥感影像加以预处理与多种不同大气校正方法的操作。目录1数据导入与辐射定标2波段合成3编辑头文件4转换文件格式5QUAC快速大气校正6简化黑暗像元法大气校正7FLAASH大气校正8大气校正结果与其他处理对比分析8.1三种大气校正方法结果

​        学遥感的避免不了使用哨兵数据，毕竟10m的分辨率可以满足大部分的定量分析，同时也是最重要的一点，它免费！！！     之前好像ENVI5.3打不开哨兵数据，易智瑞已给出了解决办法。我想说的是大家能下载L2A级数据就去下，省的麻烦。如果需要的数据只有L1C级，那就使用

基于Python语言gdal等模块实现遥感影像栅格数据的读取，以及基于质量评估（QA）波段实现栅格像元筛选与掩膜的全部操作。而在本文，我们依据前述这一篇博客的代码，结合大家更为熟悉

本文介绍基于Python中GDAL模块，实现MODIS遥感影像数据的读取、计算，并基于质量控制QC波段进行图像掩膜的方法。前期的文章PythonGDAL读取栅格数据并基于质量评估波段QA对指

  本文介绍基于Python语言gdal模块，实现多波段HDF栅格图像文件的读取、处理与像元值可视化（直方图绘制）等操作。  另外，基于gdal等模块读取.tif格式栅格图层文件的方法可