SNAP入门教程-1_esa snap 功能-程序员宅基地

SNAP入门教程-1

- 1.加载sentinel2数据
- 2.RGB配置

1.加载sentinel2数据

1.1 打开ESA-SNAP软件
在这里插入图片描述
1.2 点击File>Open Producet

1.3 选择sentinel2数据文件夹内的元文件（.xml）

1.4 数据已完成加载

1.5 数据包括元文件、索引、矢量、波段、掩码

1.6 右击一个波段，点击Properties查看该波段属性

1.7 可以看到该波段中心波长、带宽等信息
在这里插入图片描述
1.8 View>Tool Windows>World Map,打开世界地图

1.9 可以看到影像的大致位置
1.10 点击地图窗口右上角的放大镜，可将视窗范围缩放到影像区域

1.11 双击B1，显示该波段影像

1.12 点击Poxel Info界面，现在没有显示像元的信息
在这里插入图片描述
1.13 将光标在B1影像上移动，Poxel Info界面会实时显示像元的信息

2.RGB配置

2.1 右击数据文件，选择打开RGB视窗
在这里插入图片描述
2.2 配置各波段(R,G,B)，可以在Profile中选择已有的方案，也可以根据先验知识设置其他配置方案

2.3 点击左下的颜色操作窗口，点击统计范围

选择yes

2.4 两个小三角可以改变各波段的显示范围，右侧的放大镜可以改变直方图的范围
在这里插入图片描述

2.5 合理的调节各波段色彩显示范围，能够有效凸显特定的地物。
对RGB三个窗口的颜色显示范围进行一定调节
下图为调节前

下图为调节后

本文链接：https://blog.csdn.net/qq_38189372/article/details/105737462

原作者删帖不实内容删帖广告或垃圾文章投诉

智能推荐

解决electron+vue项目起始加载慢的问题_electron vue项目打开慢-程序员宅基地

文章浏览阅读461次。_electron vue项目打开慢

linux下编译GDAL外加扩展格式支持（五）--完-程序员宅基地

文章浏览阅读229次。接1、2、3、4篇。10、安装mysql支持安装fedora15或者16系统时若选择安装mysql数据库，则必须自行安装mysql开发包。因为自带默认数据库不会安装这个包。否则会遇到mysql错误：ogr_mysql.h:34:23: fatal error: my_global.h: No such file or directory#问题原因：找不到mysql头文件..._linux gdal netcdf5

Linux tc qdisc 模拟网络丢包延时-程序员宅基地

文章浏览阅读1.2k次。Linux tc qdisc 模拟网络丢包延时_tc qdisc

linux64bit 安装 jdk 1.7-程序员宅基地

文章浏览阅读336次。linux64bit 安装 jdk 1.7下载地址： https://edelivery.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u21-b11/jdk-7u21-linux-x64.rpm0. 卸载rpm版的jdk： #rpm -qa|grep jdk 显示：jdk-1.6.0_10-fcs 卸载：#rpm -e --nodep..._liunx64位得jdk1.7

【Linux笔记】-----Nginx/LVS/HAProxy负载均衡的优缺点_中间件应用场景nginx lvs proxy-程序员宅基地

文章浏览阅读552次。开始听到负载均衡的时候，我第一反应想到的是链路负载均衡，在此之前主要是在学习网络方面知识，像在NA、NP阶段实验做链路负载均衡时常会遇到，后来还接触到SLB负载分担技术，这都是在链路基础上实现的。其实负载均衡可以分为硬件实现负载均衡和软件实现负载均衡。硬件实现负载均衡：常见F5和Array负载均衡器，配套专业维护服务，但是成本昂贵。软件实现负载均衡：常见开源免费的负载均衡软件有Ngin..._中间件应用场景nginx lvs proxy

多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测_cnn可以进行多步预测-程序员宅基地

文章浏览阅读4.7k次。多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量时序预测目录多维时序 | MATLAB实现CNN-LSTM多变量多步预测基本介绍模型特点程序设计学习总结参考资料基本介绍本次运行测试环境MATLAB2020b，MATLAB实现CNN-LSTM多变量多步预测。模型特点深度学习使用分布式的分层特征表示方法自动提取数据中的从最低层到最高层固有的抽象特征和隐藏不变结构. 为了充分利用单个模型的优点并提高预测性能, 现已提出了许多组合模型。CNN 是多层前馈神经网络, 已被证明在提取隐藏_cnn可以进行多步预测