AI Earth如何用代码来实现哨兵SAR影像的VV*VV类似波段的合成计算?
获取原始VV波段数据。这需要从哨兵航天中心获取哨兵1 SAR数据,可以获取单个Date的VV和VH波段数据。
读取并解析原始数据文件。哨兵SAR数据文件格式比较复杂,需要使用相关的框架或者代码来解析。
提取VV波段数据。使用该框架获取原始数据中的VV波段 gray level 值。
计算相应像元的VV*VV。对原始VV波段数据进行点乘运算,获得新波段。
生成合成波段数据文件。使用与原始数据相同的格式,生成新的VV*VV波段数据文件。
实现上述步骤需要使用SAR数据处理相关的库或框架。
如Python的sarpy 是目前广泛使用的SAR数据解析库,依赖numpy等。
合成代码大致如下:
python
Copy
import sarpy
vv_data = sarpy.io.nitf.NITFRead(filename).view
vhvv_data = np.zeros_like(vv_data)
for i in range(vv_data.shape[0]):
for j in range(vv_data.shape[1]):
vhvv_data[i][j] = vv_data[i][j] * vv_data[i][j]
sarpy.io.nitf.NITFWrite(filename, vhvv_data)
希望以上分享能对您实现VV*VV波段合成提供一定思路。如需进一步实现,需要准备SAR数据以及掌握相关技能。
你好,可以通过“aie.Image.multiply”这个函数
将两景影像按各自匹配的波段,取相同像素位置的两个值进行相乘。如果其中一景影像只有一个波段,则另一景影像的所有波段均与该波段进行运算。如果两景影像波段数量一致,但波段名称无法一一对应时,则按照波段顺序进行匹配运算。
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