extracting raw sar data from the radarsat cd

时间: 2023-07-07 14:02:14 浏览: 72
### 回答1: 从RADARSAT地球观测卫星的光盘中提取原始SAR数据,需要进行以下步骤: 首先,将RADARSAT光盘插入计算机的光盘驱动器中。然后,打开计算机上的数据提取软件,例如Envi、Matlab等。 接下来,在软件界面上选择“打开文件”或“提取数据”选项。在弹出的窗口中,浏览并选择RADARSAT光盘的存储位置。 软件会读取光盘上的文件目录。在目录中找到包含SAR数据的文件。通常,这些文件具有SAR或RAW的文件扩展名。 选择需要提取的SAR数据文件,并选择提取数据的格式。通常,可以选择将数据保存为ENVI、GeoTIFF或其他常见格式。 点击“提取数据”或“保存”按钮,软件将开始提取SAR数据并将其保存到计算机上指定的目标文件夹中。 提取过程可能需要一些时间,具体取决于光盘上存储的数据量和计算机的处理能力。完成后,可以关闭提取软件并从光盘驱动器中取出光盘。 现在,我们已经从RADARSAT光盘中成功提取了原始SAR数据。这些数据可以用于后续分析、处理和应用,例如地质勘探、环境监测等。 ### 回答2: 从Radarsat光盘中提取原始SAR数据需要遵循以下步骤: 首先,将Radarsat光盘插入计算机的光驱中,并打开光盘的文件夹或浏览器。 然后,在文件夹或浏览器中浏览Radarsat光盘的内容,找到存储原始SAR数据的文件夹。这个文件夹通常称为“RAW”或“SAR_DATA”。 接下来,打开该文件夹,并查看其中是否有任何子文件夹或文件。如果有多个子文件夹,可能需要根据具体的需求选择正确的文件夹。 然后,从所选文件夹中复制或提取原始SAR数据。可以选择将其复制到计算机的特定文件夹中,或提取到外部存储设备(如硬盘驱动器或USB闪存驱动器)中。 最后,确保成功提取原始SAR数据后,可以关闭Radarsat光盘文件夹,安全地退出光驱,并将光盘取出。 通过按照上述步骤,您可以从Radarsat光盘中成功提取出您所需的原始SAR数据。 ### 回答3: 要从Radarsat CD提取原始SAR数据,你可以按照以下步骤操作: 1. 首先,确保你已经插入了Radarsat CD到计算机的光驱或外部设备中。 2. 打开计算机上的文件资源管理器或任何可以读取光盘的软件。 3. 导航到Radarsat CD在计算机上的存储位置,并打开光盘中的文件夹。 4. 在Radarsat CD的文件夹中,你可能会找到多个文件,这些文件可能包括元数据、图像数据和其他相关文件。 5. 找到包含原始SAR数据的文件,这通常是以扩展名为.raw或.*sar的文件。 6. 右键单击原始SAR文件,然后选择"复制"选项。 7. 在计算机上选择一个合适的存储位置,如硬盘或其他外部存储设备。 8. 在所选的存储位置上右键单击,然后选择"粘贴"选项,将原始SAR文件从Radarsat CD复制到计算机上的存储位置。 9. 等待复制过程完成,这可能需要一些时间取决于文件的大小。 10. 一旦复制完成,你现在可以在所选的存储位置中找到原始的SAR数据文件,你可以将其用于后续的分析、处理或其他用途。 请注意,以上步骤仅适用于从Radarsat CD里提取原始SAR数据。具体的步骤可能会因不同的操作系统或软件版本而有所不同。因此,在操作前最好查阅相关的用户手册或软件文档以获取详细的指导。

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clear all; % TODO: Edit this to point to the folder your caffe mex file is in. % path_to_matcaffe = '/data/jkrause/cs231b/caffe-rc2/matlab/caffe'; path_to_matcaffe = 'C:/Users/DELL/Downloads/caffe-master/windows'; addpath(path_to_matcaffe) % Load up the image im = imread('peppers.png'); % Get some random image regions (format of each row is [x1 y1 x2 y2]) % Note: If you want to change the number of regions you extract features from, % then you need to change the first input_dim in cnn_deploy.prototxt. regions = [ 1 1 100 100; 100 50 400 250; 1 1 512 284; 200 200 230 220 100 100 300 200]; % Convert image from RGB to BGR and single, which caffe requires. im = single(im(:,:,[3 2 1])); % Get the image mean and crop it to the center mean_data = load('ilsvrc_2012_mean.mat'); image_mean = mean_data.image_mean; cnn_input_size = 227; % Input size to the cnn we trained. off = floor((size(image_mean,1) - cnn_input_size)/2)+1; image_mean = image_mean(off:off+cnn_input_size-1, off:off+cnn_input_size-1, :); % Extract each region ims = zeros(cnn_input_size, cnn_input_size, 3, size(regions, 1), 'single'); for i = 1:size(regions, 1) r = regions(i,:); reg = im(r(2):r(4), r(1):r(3), :); % Resize to input CNN size and subtract mean reg = imresize(reg, [cnn_input_size, cnn_input_size], 'bilinear', 'antialiasing', false); reg = reg - image_mean; % Swap dims 1 and 2 to work with caffe ims(:,:,:,i) = permute(reg, [2 1 3]); end % Initialize caffe with our network. % -cnn_deploy.prototxt gives the structure of the network we're using for % extracting features and is how we specify we want fc6 features. % -cnn512.caffemodel is the binary network containing all the learned weights. % -'test' indicates that we're only going to be extracting features and not % training anything init_key = caffe('init', 'cnn_deploy.prototxt', 'cnn512.caffemodel', 'test'); caffe('set_device', 0); % Specify which gpu we want to use. In this case, let's use the first gpu. caffe('set_mode_gpu'); %caffe('set_mode_cpu'); % Use if you want to use a cpu for whatever reason % Run the CNN f = caffe('forward', {ims}); % Convert the features to (num. dims) x (num. regions) feat = single(reshape(f{1}(:), [], size(ims, 4)));

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