MATLAB处理ASTER DEMs的代码清理工具

资源摘要信息:"matlab分时代码-aster-dems-cleanup" ### 知识点详细说明： #### 1. MATLAB代码应用背景 该代码仓库主要用于处理ASTER（Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）数字高程模型（DEM），目的是为了准备进行特定的地貌变化计算。ASTER是由METI（日本经济产业省）和NASA合作的传感器，搭载于Terra卫星上，用于观测地球表面，提供高分辨率的地表地形数据。 #### 2. 代码功能与作用 该MATLAB代码专门用于清理ASTER DEM数据，其核心功能包括： - 使用用户提供的参考DEM作为“地面真相”（Ground Truth），识别并删除由于图像对比度差和云层干扰等因素导致的高程数据错误。 - 将ASTER DEM数据与参考DEM进行空间上的优化对齐，确保数据的准确性和一致性。 #### 3. 兼容性与要求 为了保证代码能够正确执行，需要满足以下条件： - MATLAB版本要求为2018a或更高版本。 - 必须安装MATLAB的图像处理（Image Processing Toolbox）、映射（Mapping Toolbox）、统计信息（Statistics and Machine Learning Toolbox）和优化工具箱（Optimization Toolbox）。 - 通过在MATLAB命令窗口中输入`ver`命令，检查所需的工具箱是否已安装。 #### 4. 数据准备 在使用该代码前，需要确保所有用于输入的外部数据都以WGS84地理坐标系为基准进行地理参考，并且高程单位必须以米为单位指定。这样可以确保数据的一致性和准确性，便于后续的处理和分析。 #### 5. 具体的安装和使用步骤 1. 从MADAS（METI AIST数据存档系统）网站下载所需的ASTER场景及其相关的元数据。 2. 将下载的代码存储库下载到本地计算机。 3. 将代码库添加到MATLAB的路径中，包括所有子目录。在MATLAB命令窗口中使用如下命令： ```matlab addpath(genpath('/path/to/aster-dems-cleanup')) ``` #### 6. 系统开源与资源获取 该资源是开源的，用户可以根据需要自由地下载、使用、修改和分发代码。此外，“HEXIMAP”在此上下文中可能指的是共享的地图数据格式或者是一个辅助处理过程的工具。 #### 7. 其他注意事项 - 代码的运行可能需要对ASTER数据集有一定的了解，包括其数据格式、元数据结构以及地理定位信息。 - 用户在处理过程中可能需要处理大量的数据，因此对计算机硬件（如内存和存储空间）有一定要求。 - 清理后的数据可以用于地学、遥感、环境监测等多种领域的研究和应用，对于地球科学和地理信息系统（GIS）的研究者来说，这些数据是非常宝贵的。 通过上述详细说明，我们可以看出，该MATLAB代码库是为特定领域研究提供了便利的工具，尤其对进行地形分析和地貌变化研究的科研人员来说，可以大大提高工作效率和数据处理质量。同时，该资源的开源特性也促进了科研的共享和协作，有助于科研成果的传播和应用。