针对多幅遥感影像的色彩不一致问题，经过处理后可以得到色彩一致的影像。

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ENVI5.3编辑图像头文件信息—-以Landsat8为例 在进行遥感图像处理之前一般都要进行图像预处理工作，影像预处理的一般顺序：辐射定标—>大气校正—>几何校正—>（图像融合）—>镶嵌/拼接—>裁剪。 大气校正如果采用FLASH大气校正时对图像有一定的要求： 数据是经过定标后的辐射亮度（辐射率）数据，单位是：（μW）/（cm2nmsr）。 数据带有中心波长（wavelenth）值，如果是高光谱还必须有波段宽度（FWHM)，这两个参数都可以通过编辑头文件信息输入(Edit Header）。 数据类型 • 支持四种数据类型：浮点型（floating）、长整型(long integer )、整型

EarthEngine深度学习 如果您将其用于学术目的，请引用此存储库。 @misc{das_2019, title={Land Cover Classification based on Landsat-8 imagery from Google Earth Engine}, url={https://ucalyptus.me/EarthEngine-Deep-Learning/index.slides.html}, journal={EarthEngine Deep Learning}, publisher={GitHub}, author={Das, Sayantan}, year={2019}, month={Sep}} 如果喜欢，请 。 在上关注我

哨兵系列数据、Landsat-8、MODIS、SRTM，12.5米DEM等批量下载及预处理

Landsat7条带修复补丁，该集成模块可以添加在envi目录下运行。

描述 该数据集主要包括六个文件夹。它们如下： 1. *.JPG格式的封面图片文件夹；2. 2008-2015年*.JPG格式的海口亮温差图片文件夹；3. 热岛强度图文件夹在*. 2008年至2018年的JPG格式；4.海口市位置图文件夹在*. PNG格式；5. 反演码文件夹，*.Landsat5(LST5)和Landsat 8(LST8)反演码数据。专业格式；6. Process文件夹，其中*. VSD 格式。

需要监测和了解红树林生态系统及其周围环境的变化，以确定红树林生态系统在受到人为和自然驱动因素影响的情况下如何不断变化。 高空间分辨率（30 m）卫星和高性能计算设备的一致性是该过程的限制因素，需要存储和分析。 借此，我们介绍了基于Google Earth Engine（GEE）的方法，用于对红树林及其周围环境进行长期测绘。 在这项研究中，我们使用了基于GEE的方法：1）从不同的Landsat卫星图像创建1987-2017年的无大气污染数据； 2）评估随机森林分类器和后分类变化检测方法。 确定的1987年和2017年的总体准确度分别为0.87和0.96，然后是Kappa系数0.80和0.94。 变化检测结果表明，农业面积显着减少，而红树林，虾/养鱼场和荒地面积有所增加。 结果表明，土地利用和土地覆盖的相互转化正在影响研究区域内的景观动态。

使用googleearth下载最新的landsat8卫星影像

文中介绍了美国地质勘探调查局(United States Geological Survey:USGS)针对Landsat TM/ETM+数据所开发的一种自动化厚云检测算法(Automatic Cloud Cover Assessment:ACCA)。该算法以TM/ETM+传感器的热波段数据为基础,并通过两个以热波段数据为处理核心的过滤步骤来识别出最终的云像元。ACCA算法的主要特点是能够针对厚云高亮低温的特性并结合多个综合性特征阈值来有效检测出图像中的云团,此外对于云边界廓线的定位精度也较高。