码农知识堂 - 1000bd
  •   Python
  •   PHP
  •   JS/TS
  •   JAVA
  •   C/C++
  •   C#
  •   GO
  •   Kotlin
  •   Swift
  • 如何用CAN-EYE获取植被参数数据?


    合集 - GIS空间分析(28)
    1.地统计学的基本概念及公式详解04-242.单窗算法的地表温度反演:谷歌地球引擎GEE代码04-263.SPSS计算极值、平均值、中位数、方差、偏度、峰度、变异系数05-084.Python忽略NoData计算多张遥感影像的像元平均值:whitebox库05-155.ArcGIS如何自动获得随机采样点?05-176.ENVI手动地理配准栅格图像的方法05-247.ArcMap手动新建矢量要素的方式05-268.ENVI指定像元数量(行数与列数)裁剪栅格图像05-309.Python批量填补遥感影像的无效值NoData06-0110.ArcPy批量对大量遥感影像相减做差06-2511.ArcMap镶嵌数据集的创建、数据导入与数据范围修改方法07-0412.ENVI实现QUAC、简化黑暗像元、FLAASH方法的遥感影像大气校正07-1013.ENVI大气校正方法反演Landsat 7地表温度07-1714.ENVI、ERDAS计算Landsat 7地表温度:单窗算法实现07-3015.全球都有哪些高光谱遥感卫星?08-1916.ArcMap时间滑块绘制遥感影像的动态变化过程08-2017.ENVI+ERDAS实现Hyperion叶绿素含量反演:经验比值法、一阶微分法08-2618.ArcMap用一个面要素擦除另一个面要素的部分08-2719.全局多项式(趋势面)与IDW逆距离加权插值:MATLAB代码09-0220.ArcMap中矢量数据修改标注Label的方法09-0321.回归克里格、普通克里格插值在ArcGIS中的实现09-1022.GIS中的ROI文件可否由.xml格式转为.roi格式?09-1623.地理探测器Geodetector下载、使用、结果分析方法09-1724.ArcGIS将遥感影像的0值设置为NoData09-2225.基于AvaSpe 2048测定物体的光谱曲线09-2426.ArcGIS地图投影与坐标系转换的方法09-2827.下载、安装CAN-EYE植被参数工具10-07
    28.如何用CAN-EYE获取植被参数数据?10-22
    收起

      本文介绍植被冠层参数计算软件CAN-EYE的具体使用方法。

      在文章下载、安装CAN-EYE植被参数工具中,我们介绍了CAN-EYE软件的下载、安装方法;本文就对该软件的具体使用方法进行介绍。

      CAN-EYE软件计算LAI、FVC等各类植被参数,都需要基于相机所拍摄的真彩色或黑白植被图片。其可处理的植被照片分别有三种类型:第一类是由鱼眼镜头相机获取的数字半球照片(Digital Hemispherical Photographs,DHP),第二类是由普通镜头相机与垂直方向呈57.5°情况下获取的照片(DP57),第三类则是由相机在垂直方向获取的照片(DP0)。

      在本文中,我们就以前期用鱼眼镜头在垂直方向向上拍摄的若干乔木冠层照片为例,来进行植被冠层参数的计算。

    1 照片文件准备

      首先,我们需要将同一研究区域所拍摄的不同植被照片均放在同一文件夹下,如下图所示。需要保证图片均为.jpg格式或均为tif格式,否则需要先将全部图片转一下格式。

      如果我们在不同的空间位置设立了多个研究区域,就需要将每一个研究区域的照片分别在一个文件夹中存储;且每一个文件夹下的照片在拍摄时各项基本参数需要一致,如照片类型(DHP、DP57或DP0)、拍摄方向(是朝向天空拍摄的还是朝向地面拍摄的)、图片颜色(真彩色或黑白)等等。此外,需要注意的是,CAN-EYE软件一次性只能处理25张照片,如果大家在同一个研究区域内拍摄的照片大于25张,就需要分成两个文件夹分别存储、计算。

    2 照片文件导入

      接下来,我们打开CAN-EYE软件。

      依据我们所拍摄的照片类型(DHP、DP57或DP0),在软件左上方菜单栏中选择对应的选项即可。尽管本文所用照片为DP0照片,但由于DHP照片在处理过程中会涉及到更多的参数,因此这里先选择“Digital Hemispherical Photos (DHP)”选项来进行介绍。接下来,依据图片成像方向,选择“Upward”。

      接下来,将弹出照片文件选择窗口。大家将当前文件夹下的全部照片文件加以选择即可。

    3 处理参数配置

      接下来,开始对刚刚我们所选择的照片文件的处理参数进行配置。

      具体参数含义大家可以查阅软件自带的帮助文档,这里就不再赘述。需要注意的是,这里配置的参数是可以通用的——在后期如果需要对另一个文件夹下、成像情况基本一致的照片进行处理,就可以直接使用之前配置好的参数。

      其中,上述参数就依据拍摄时的基本情况,直接进行配置即可;而“Optical Center & Projection Function”这一项则需要点击“Create”后进行配置。

      配置完毕后,软件将自动保存这些参数,并生成一个.mat格式的参数文件;后期如果对其他文件夹下的同样拍摄条件的照片进行计算,可以直接导入这个.mat格式参数文件。

      文件生成完毕后,将会弹出一个窗口,我们可以在此调整.mat格式参数文件的保存路径与名称。

    4 照片文件筛选

      随后,软件将显示出我们所导入的图片。

      其中,如果有部分照片文件由于阳光太强、拍摄不佳等情况不适合参与计算,可以在此处进行剔除。选择“TRASH IMAGE”选项,并通过鼠标左键选定不想要的照片,选择完毕后单击鼠标右键即可。

      确认无误后,点击“OK”即可进入下一环节。

    5 照片文件掩膜

      随后,进入对照片文件进行掩膜的环节。如果照片中出现了与植被无关的对象(例如指示牌、拍摄者的身体等),可以在此处进行掩膜。

      其中,我们可以通过调整“GAMMA”选项,对照片进行对象分类,方便我们的掩膜。这里需要注意,这个“GAMMA”选项的值只是为了方便我们对照片中的植被与非植被(天空或土地)进行区分的,并不影响后期的计算结果。

      掩膜完毕后,即可进入下一环节。

    6 分类方法选择

      接下来,即可对分类方法进行选择。这里的分类指的就是对照片文件中植被与非植被(天空或土地)进行区分。

      其中,一共有两种分类方法。第一种是不考虑混合像元的情况,即一张图片中,一个像素要么是植被像素,要么是非植被的背景像素(我这里因为前期选择了照片成像方向是“Upward”,所以非植被的背景就是“Sky”);第二种则是考虑混合像元的情况,即部分像元中既有植被的信息,也有背景的信息。具体分类方法大家依据实际情况选择即可,我这里就选择了第一种。

      选择第一种后,进入如上图所示的界面。

      我们首先点击窗口下方任何一个类别左侧的圆形选项,软件即可自动进行像素分类。如果对自动分类的结果不满意,首先我们可以在自动弹出的调整框中设置分类参数的数值。

      也可以选中某一张照片,将其放大,如上图所示。

      然后选择两个类别中任意一个类别左侧的方形选项框,并用鼠标左键在图中进行框选,从而实现监督分类。例如,软件原本的自动分类中遗漏了很多背景(天空像素),因此我用上图所示的方法,用鼠标框选一下没有被分类的天空像元,软件即可将多数未被选中的天空像元进行进一步的分类,如下图所示。

      我们注意到,在每一个类别左、右侧各有一个方形的选项框;如果我们用左侧的方形选项框,那么所进行的框选操作将会被同步到所有图片中;如果用右侧的方形选项框,那么框选操作仅仅会在单独的图片中生效。如下图所示,刚刚我们用了左侧的方形选项框,那么在这一张图片中框选出天空像素,在其他图片中也会自动将未被选中的天空像素进行选择。

      完成图像分类后,点击“DONE”,即可完成全部处理操作,软件将自动开始计算。

    7 结果读取

      稍等片刻,即可在结果文件夹(即大家存放当前照片的文件夹)中看到Excel表格形式存储的植被冠层参数计算结果。

      打开Excel文件后,即可按照需要查阅对应的植被冠层参数结果。

      以上就是CAN-EYE软件的具体使用方法。如果大家当初拍摄的照片是DP57或DP0类型的,那么就在第二部分照片文件导入步骤时选择对应的DP57或DP0选项即可,其他流程都是基本一致的。

  • 相关阅读:
    win11疑难解答怎么进
    C# 将本地图片插入到Excel文件中
    【第6天】SQL快速入门-综合练习(SQL 小虚竹)
    企业公司项目开发好一部分基础功能,重要的事保存到线上第一a
    iOS设备管理器iMazing比iTunes好用吗?有哪些优势
    数独的解法
    一个信号博弈模型的解法
    泊松随机变量的分解与求和
    Spring Boot 中单元测试框架 Mockito 的正确使用
    JS高级 之 Promise 详解
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fkxxgis/p/17780287.html
  • 最新文章
  • 攻防演习之三天拿下官网站群
    数据安全治理学习——前期安全规划和安全管理体系建设
    企业安全 | 企业内一次钓鱼演练准备过程
    内网渗透测试 | Kerberos协议及其部分攻击手法
    0day的产生 | 不懂代码的"代码审计"
    安装scrcpy-client模块av模块异常,环境问题解决方案
    leetcode hot100【LeetCode 279. 完全平方数】java实现
    OpenWrt下安装Mosquitto
    AnatoMask论文汇总
    【AI日记】24.11.01 LangChain、openai api和github copilot
  • 热门文章
  • 十款代码表白小特效 一个比一个浪漫 赶紧收藏起来吧!!!
    奉劝各位学弟学妹们,该打造你的技术影响力了!
    五年了,我在 CSDN 的两个一百万。
    Java俄罗斯方块,老程序员花了一个周末,连接中学年代!
    面试官都震惊,你这网络基础可以啊!
    你真的会用百度吗?我不信 — 那些不为人知的搜索引擎语法
    心情不好的时候,用 Python 画棵樱花树送给自己吧
    通宵一晚做出来的一款类似CS的第一人称射击游戏Demo!原来做游戏也不是很难,连憨憨学妹都学会了!
    13 万字 C 语言从入门到精通保姆级教程2021 年版
    10行代码集2000张美女图,Python爬虫120例,再上征途
Copyright © 2022 侵权请联系2656653265@qq.com    京ICP备2022015340号-1
正则表达式工具 cron表达式工具 密码生成工具

京公网安备 11010502049817号