atmospheric particles在遥感领域的中文意思

时间: 2024-03-04 09:51:29 浏览: 22
在遥感领域中,atmospheric particles通常被翻译为大气颗粒物。大气颗粒物是指悬浮在大气中的微小颗粒,包括可吸入颗粒物、细颗粒物、粗颗粒物等。大气颗粒物对环境和人体健康都有一定的影响,因此对其进行监测和研究是很重要的。在遥感领域中,人们可以利用遥感技术获取大气颗粒物的相关数据,例如利用卫星遥感观测大气颗粒物浓度的分布情况等。
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atmospheric profile在遥感领域的中文意思

在遥感领域中,atmospheric profile通常被翻译为大气剖面。大气剖面是指大气在不同高度上的物理和化学特性的描述,包括温度、压力、密度、湿度、气体成分等参数。在遥感数据处理和分析中,大气剖面是遥感大气校正的重要基础,可以通过大气辐射传输模型和大气参数反演算法计算出来。在遥感影像处理和分析中,需要对遥感影像进行大气校正,以消除大气对遥感影像的影响,提高遥感影像的质量和准确度。常见的大气校正方法包括大气校正模型、大气参数反演、辐射传输模型等。

atmospheric degradation在遥感领域的中文意思

在遥感领域中,atmospheric degradation通常被翻译为大气降解。大气降解是指大气污染、气候变化等因素导致大气质量下降,进而影响遥感影像的质量和准确度的过程。大气降解是遥感数据处理和分析中需要重点考虑的因素之一,对于遥感数据的精度和可靠性具有重要影响。在遥感数据处理和分析中,需要考虑大气降解对遥感影像的影响,并采取相应的措施进行矫正和去除,以提高遥感数据的精度和可靠性。常见的大气降解校正方法包括大气校正、大气校正模型、辐射传输模型等。

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import numpy as np from osgeo import gdal from xml.dom import minidom import sys import os os.environ['PROJ_LIB'] = r"D:\test\proj.db" gdal.UseExceptions() # 引入异常处理 gdal.AllRegister() # 注册所有的驱动 def atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth): # 读取遥感影像 dataset = gdal.Open(image_path, gdal.GA_ReadOnly) if dataset is None: print('Could not open %s' % image_path) return band = dataset.GetRasterBand(1) image = band.ReadAsArray().astype(np.float32) # 进行大气校正 corrected_image = (image - aerosol_optical_depth) / np.sin(np.radians(solar_elevation)) # 创建输出校正结果的影像 driver = gdal.GetDriverByName('GTiff') if driver is None: print('Could not find GTiff driver') return output_dataset = driver.Create(output_path, dataset.RasterXSize, dataset.RasterYSize, 1, gdal.GDT_Float32) if output_dataset is None: print('Could not create output dataset %s' % output_path) return output_dataset.SetProjection(dataset.GetProjection()) output_dataset.SetGeoTransform(dataset.GetGeoTransform()) # 写入校正结果 output_band = output_dataset.GetRasterBand(1) output_band.WriteArray(corrected_image) # 关闭数据集 output_band = None output_dataset = None band = None dataset = None print('Atmospheric correction completed.') if __name__ == '__main__': if len(sys.argv) == 1: workspace = r"D:\test\FLAASH_ALL_ALL_V1.0.xml" else: workspace = sys.argv[1] # 解析xml文件接口 Product = minidom.parse(workspace).documentElement # 解析xml文件(句柄或文件路径) a1 = Product.getElementsByTagName('ParaValue') # 获取输入路径的节点名 ParaValue = [] for i in a1: ParaValue.append(i.childNodes[0].data) # 获取存储路径的节点名 image_path = ParaValue[0] output_path = ParaValue[1] # image_path = r"D:\Project1\data\input\11.tif" # output_path = r"D:\test\result\2.tif" solar_elevation = 30 # 太阳高度角(单位:度) aerosol_optical_depth = 0.2 # 气溶胶光学厚度 atmospheric_correction(image_path, output_path, solar_elevation, aerosol_optical_depth) 根据这段代码写一个技术路线流程

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