将上述54个波段都转成54行反射率,怎么继续操作?
时间: 2024-01-22 16:04:17 浏览: 97
如果想将上述所有波段转换为 54 行反射率,可以按照以下步骤进行操作:
1. 将 Ph 数组变形为一个二维数组,其中每一行表示一个像元的所有波段的反射率。
```
Ph_2d = reshape(Ph, size(Ph,1)*size(Ph,2), size(Ph,3));
```
2. 创建一个大小为 [size(Ph,3), size(Ph_2d,1)] 的空数组,用于存储反射率数据。
```
ref_data = zeros(size(Ph,3), size(Ph_2d,1));
```
3. 遍历每个波段,将其反射率数据存储到 ref_data 数组中。
```
for i = 1:size(Ph,3)
ref_data(i,:) = Ph_2d(:,i)';
end
```
4. 将反射率数据保存为 .asc 文件。
```
save('output.asc', 'ref_data', '-ascii');
```
这样就可以得到一个名为 output.asc 的 ASC 文件,其中每一行为一个波段的反射率数据。如果需要得到其他格式的数据文件,只需要将上面的第 4 步中的 .asc 改为相应的文件格式即可。
相关问题
若上述Ph为(849,849,54)的.mat图像数据,想得到一个两列的.asc数据(其中一列是像元,一行是一个波段的反射率),怎么用上述代码实现呢?
可以按照以下步骤使用上述代码将 Ph 数组转换为两列的 ASC 数据:
1. 将 Ph 数组变形为一个二维数组,其中每一行表示一个像元的所有波段的反射率。
```
Ph_2d = reshape(Ph, size(Ph,1)*size(Ph,2), size(Ph,3));
```
2. 创建一个大小为 [849*849, 2] 的空数组,用于存储 ASC 数据。
```
asc_data = zeros(size(Ph_2d,1), 2);
```
3. 将第一列填充为像元的编号,即 1 到 849*849。
```
asc_data(:,1) = 1:size(Ph_2d,1);
```
4. 将第二列填充为 Ph_2d 数组的第一列,即波段 1 的反射率。
```
asc_data(:,2) = Ph_2d(:,1);
```
5. 将 ASC 数据保存为 .asc 文件。
```
save('output.asc', 'asc_data', '-ascii');
```
这样就可以得到一个名为 output.asc 的 ASC 文件,其中第一列为像元编号,第二列为波段 1 的反射率。如果需要得到其他波段的反射率,只需要将上面的第 4 步中的 1 改为相应的波段编号即可。
54个波段中选择哪几个?
说到"54个波段",我想您是指的是Landsat 8 OLI传感器的数据。Landsat 8 OLI传感器获取的遥感影像数据包含11个波段,每个波段的空间分辨率为30米,同时还有一个波段的空间分辨率为15米(Pan波段)。不同波段对应的波段范围和应用场景如下:
- 波段1 (0.43 - 0.45微米): 蓝光波段,用于水体和海洋的探测。
- 波段2 (0.45 - 0.51微米): 绿光波段,用于植被、土壤和水体的探测。
- 波段3 (0.53 - 0.59微米): 红光波段,用于植被、土地利用和城市研究等。
- 波段4 (0.64 - 0.67微米): 远红外波段,用于植被的健康状态监测和水体浅层的温度检测。
- 波段5 (0.85 - 0.88微米): 远红外波段,用于植被的健康状态监测。
- 波段6 (1.57 - 1.65微米): 短波红外波段,用于矿物质识别和水体的深层温度检测。
- 波段7 (2.11 - 2.29微米): 短波红外波段,用于矿物质识别和植被水分含量的估算。
- 波段8 (0.50 - 0.68微米): 水汽波段,用于大气水汽的探测。
- 波段9 (1.36 - 1.38微米): 大气蒸气波段,用于大气水汽的探测。
- 波段10 (10.6 - 11.2微米): 热红外波段,用于地表温度的探测。
- 波段11 (11.5 - 12.5微米): 热红外波段,用于地表温度的探测。
如果您需要进行植被覆盖度或土地利用分类等方面的研究,可以选择波段2、3、4、5和7进行组合,这些波段分别对应可见光和近红外波段,可以用于植被含量、植被水分、土地利用类型等信息的提取和分析。
如果您需要进行矿物质识别和分析,可以选择波段6、7、8、9和10进行组合,这些波段分别对应短波红外波段和热红外波段,可以用于矿物质含量、热反演等方面的研究。
当然,具体选择哪几个波段还需要根据具体的应用需求来确定。
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