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ENVI/SARscape光学与雷达遥感应用培训班
根据报名学员投票从全部培训课程中选择
40
个学时的专题内容进行现场授课。届时会发放其他所有课程素材供自学。
光学遥感专题
包含基础专题、处理专题、应用专题、技术专题
001 - 基础专题:遥感图像处理基础
1) 遥感图像处理基本流程介绍,掌握遥感图像处理一般流程;
2) 遥感图像处理常见名词解释,掌握处理流程中涉及的专业名词。
101 - 处理专题:高分一号二号PMS数据处理
1) 学习高分一号PMS数据处理流程,包括辐射定标、大气校正、正射校正、图像融合。
2) 学习高分二号PMS数据处理,包括正射校正、图像融合。
102 - 处理专题:高分一号WFV数据处理
学习高分一号WFV数据预处理流程,包括辐射定标、大气校正、自动从参考影像中选择控制点进行正射校正。
103 - 处理专题:卫星高光谱数据处理
学习Hyperion、资源一号02D AHSI数据处理流程,包括数据编辑、辐射定标、大气校正和几何校正。
104 - 处理专题:MODIS数据处理
学习MODIS三种主要产品的地理定位处理,包括自带经纬度文件的地理定位(02级数据)、利用03级数据的地理定位文件进行几何校正(如MOD14热异常数据产品等)、地理编码处理(如MCD12土地覆盖产品等),以及MODIS数据批处理。
105 - 处理专题:气象及环境卫星数据处理
1) 以风云3和葵花8数据为例,学习气象卫星的处理方法,包括数据打开与浏览、几何校正与地理定位、图像定标处理等。
2) 学习哨兵3数据,即海洋和陆地色彩仪器(OLCI)和海洋/陆地表面温度辐射计(SLSTR)数据的处理,包括数据打开与浏览、几何校正与地理定位等。
106 - 处理专题:夜光遥感数据处理
学习Suomi NPP DNB波段和珞珈一号夜光数据的处理方法。包括数据打开与浏览、几何校正、数据增强等。
107 - 处理专题:大气环境监测卫星数据处理
了解哨兵5p对流层观测仪(TROPOMI)在大气中痕量气体组分监测中的应用。掌握Level-2级产品处理方法。
201 - 应用专题:基于遥感的自然生态环境监测
利用哨兵2A数据源,进行多波段合成、图像镶嵌、快速大气校正,裁剪等预处理,之后提取相关生态因子,应用较成熟的遥感生态指数(RSEI),评价与监测区域生态质量。该指数耦合了植被指数、湿度分量、地表温度和土壤指数等4 个评价指标,分别代了绿度、湿度、热度和干度等4 大生态要素,使用主成分分析来集合各指标,得到反应区域生态环境的RSEI指数。完成整个自然生态环境评价流程。
202 - 应用专题:基于高分辨影像城市绿地信息提取
学习利用0.5米空间分辨率的WorldView-2图像提取城市绿地空间信息的完整流程,专题涉及WorldView-2图像正射校正、融合、大气校正、面向对象图像信息提取、矢量后处理等内容。
203 - 处理专题:基于像元二分模型的植被覆盖度反演
以2景Landsat 8影像为数据源,采用改进的像元二分模型,详细介绍植被覆盖度遥感估算过程。涉及Landsat 8影像大气校正、图像镶嵌与裁剪、NDVI计算与统计、Band Math使用等。
204 - 应用专题:基于环境二号卫星的湖泊水质遥感监测
学习利用环境二号卫星的CCD数据反演水质参数的完整流程,专题涉及数据的获取、图像裁剪、几何校正、FLAASH精确大气校正、实测数据与影像数据的匹配、最小二乘法回归反演模型、Band Math反演水质参数、水质参数结果制图输出等内容。
205 - 应用专题:林冠状态遥感动态监测
以两个不同成像时间的QuickBird多光谱图像为数据源,图像主要覆盖地物是黑松树,由于遭受山松甲虫侵害的树木逐渐变成红色,最终枯萎。专题主要技术路线:对不同时相的同一种植被指数作差值运算得到植被指数差,这些植被指数差能反映两个时间段森林林冠变化状况;确定一定的阈值范围,阈值范围反映的就是监测区森林健康状况变化情况,即林冠状态的变化,从而提取虫害受灾区域。
206 - 应用专题:农业耕作变化监测
以两个时相的Landsat数据为数据源,采用面向对象图像分类工具分别获取两个时相影像的农业耕作用地信息,之后采用分类后比较方法得到两个时相的耕作变化信息。
207 - 应用专题:基于Crosta方法遥感蚀变信息提取
以Landsat8数据为例,介绍利用Crosta方法提取遥感矿物蚀变信息的完整流程,专题主要涉及大气校正、主成分分析、图像拉伸、密度分割等内容。
208 - 应用专题:基于无人机数据的果树遥感监测
以无人机图像为数据源,介绍利用高分辨率数据监测果园信息,包括果树株数及分布、果树长势信息等。专题涉及植被指数计算与筛选、果树株数提取、结果统计和制图等。
209 - 应用专题:基于机器学习的水稻种植面积提取
本专题以多时相哨兵2号数据为数据源,使用时间序列工具构建时空序列数据集,采用机器学习方法中流行的随机森林算法提取水稻种植区面积。介绍了最新的机器学习算法分类流程,涉及时空数据集构建、机器学习样本选取、机器学习模型训练、分类后处理等内容。
210 - 应用专题:基于多时相影像的森林火灾监测
本专题以2023年4月11日发生在云南省玉溪市江川区九溪镇森林火情为例子,利用多时相影像,介绍NDVI比较法、BI比较法和波谱角差值法估算森林过火面积。
301 - 技术专题:高光谱数据处理与分析
学习高光谱数据常见处理方法,包括:高光谱数据大气校正、地物波谱与波谱库、端元波谱提取技术、高光谱图像分类与分析技术、地物识别与目标探测等。
302 - 技术专题:ENVI Modeler建模工具
本专题学习遥感Modeler建模工具的使用,包括:Modeler入门、构建工作流程、制作遥感扩展工具、图像批处理等。
303 - 技术专题:深度学习图像分类技术
本专题学习深度学习工具的使用。包括:深度学习基本概念、创建标签图像(准备学习样本)、训练模型、图像分类/对象检测等。
304 - 技术专题:实用技术
本专题学习一些实用的技术和应用,包括:多源图像数据配准、基于CART的自动决策树分类、国产资源三号数据处理、图像类型转换、图像批量/分幅裁剪技术、遥感制图技术、基于GF-7 DLC立体像对提取DSM等。
SAR入门与处理技术
包含基础知识、单/多时相SAR、InSAR/DInSAR、地表形变监测
401 - SAR基础知识
介绍雷达参数、雷达图像的特征、SAR的基本概念。
本节目标:掌握SAR处理基础知识
402 - 单时相SAR图像处理技术
以高分三号数据处理为例,介绍单时相SAR图像数据的处理,涵盖数据的导入、多视、滤波、地理编码与辐射定标,以及利用雷达水稻指数提取水稻种植面积。
本节目标:掌握SAR图像的基本处理技术
403 - 多时相SAR图像处理技术
1) 基于多时相Sentinel-1的水稻种植面积监测。
2) 基于洪水发生前和发生后的两时相Sentinel-1进行洪水淹没信息提取。
以上面两个例子学习多时相SAR图像数据的处理技术,涵盖数据的导入、多视、多时相配准、滤波、地理编码与辐射定标、SAR图像监督分类、魔术棒水体提取。
本节目标:掌握多时相SAR图像处理技术
404 - InSAR/DInSAR处理技术
1) 学习InSAR技术的完整流程,以Cosmo为数据源,横断山脉为研究区,涉及到基线估算、干涉图生成、干涉图去平、滤波、相干性计算、相位解缠、轨道精炼、相位高程转换等,完整了解从原始数据开始通过InSAR处理得到DEM产品的过程。
2) 介绍DInSAR技术,以2021年云南大理州漾濞县6.4级地震为例,涉及到基线估算、干涉图生成、干涉图去平、滤波、相干性计算、相位解缠、轨道精炼、相位形变转换等,完整了解DInSAR处理,得到地表形变产品的过程。
3) 学习陆探一号数据InSAR处理。以一对3米条带模式1的数据对为例,利用InSAR技术生成DEM数据。
本节目标:了解InSAR技术及应用、掌握InSAR和DInSAR处理
405 - 时序SAR技术进行地表形变监测
学习永久散射体(PS)和短基线(SBAS)两种干涉叠加技术方法,以覆盖城市区域的Sentinel-1为数据源,介绍PS和SBAS方法的实现。包括处理流程、参数设置、结果展示等。
本节目标:了解时序SAR分析方法、掌握PS-InSAR处理、掌握SBAS-InSAR处理