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开始:教程:阅读和改造的卫星图像FME|下一个:光栅计算和光栅调色板
这是第三篇文章教程:阅读和改造的卫星图像FME。本文将通过创建由哨兵2 FME收集的单波段栅格图像的RGB图像的过程中运行你。也证明是优异从两个陆地卫星和Sentinel源预览图像的FME云提供web服务。我们也将告诉你如何可以快速轻松地创建通过采取AWS的优势披在它的卫星图像的三维表面托管Mapzen全球数字高程模型(DEM)。
完整的工作空间(没有源数据):geotiff2obj.fmwt
1)使用FME,我们可以建立一个工作流程,做云计算/数据为亚搏在线我们过滤。转到陆地卫星/哨兵选择页面:http://demos.fmeserver.com/landsat-sentinel-selector/。使用该工具从您选择的位置查找和下载图像。出于本练习的目的,只选择Sentinel-2提供者。
首先选择的位置。
尝试选择一个有绿色植被的图像(否则NDVI将不可见)。
然后选择一个绿色植被的图像。
2)下载频带2,3,4(BGR)和8(NIR)和用于同一瓦片相同的频带的其相应的预览。在下面的图像,这涉及到下载的常规高分辨率B02.jp2,B03.jp2,B04.jp2,B08.jp2,并从预览的文件夹,B02.jp2,B03.jp2,B04.jp2的预览,B08.jp2。
找到要下载的文件:上面的工作流程应该可亚搏在线以帮助您获得我们希望下载的Sentinel-2图像。在这里您还可以看到来自在线文件夹/URL路径的平铺名称。在本例中,tile的名称是“10UEV”。
3)请使用瓷砖名称的文件夹,把所有高分辨率带文件到它。瓦片名称位于哨兵公共图像浏览器的顶部,在上述的10UEV文件夹名称的10> U> EV结果在图像中。
4)在平铺文件夹中创建一个文件夹,命名为“预览”,将所有预览放到该文件夹中(我们将使用预览来测试构建工作空间)。
5)另外,在下载页面,打开JSON元数据文件,查看云和数据覆盖。
6)使用JPEG 2000 (GeoJP2/GMLJP2)格式,用FME数据检查器检查一些下载的文件。请注意像素值和解释(灰度16)。你也会注意到这些图片大多是黑色的。然而,如果你仔细观察,你可能会注意到有些地方看起来稍微亮一些。文章的下一部分将阐明如何“点亮”这些。
注意:我们也可以使用AWS reader上的Sentinel-2来收集这些图像,而不是使用这个手动过程,但是,这样做可以让我们更深入地了解图像是如何在线存储的。
现在我们已经下载了图像到您的机器上,我们可以建立一个工作流程,将结合在一起的乐队和'变亮'的图像,使它看起来更像我们应该期待的。亚搏在线
1)打开工作台,添加JPEG2000阅读器,读取所有的下载预览文件。确保功能类型从文件名发出。预览允许在创建和测试阶段非常快速的处理。对于最终图像,只有路径源文件应进行调整。
2)一旦四个要素类型出现在画布(带2,3,4,8),添加注释,告诉他们代表(频带2 - 蓝色,带3 - 绿色,带4 - 红色,带8 - 红外) - 此这样,我们总是看到,这条带我们目前使用的。
3)让我们实验一下,我们应该怎么处理这些带子?我们可以从添加光栅带组合器开始。连接所有的RGB波段,运行并检查结果,你能告诉什么是错误的?
4)让我们在组合(蓝到蓝16,绿到绿16,红到红16)之前,使用rasterbandinterpretation . coer对每个波段的解译进行改变,运行并检查,你能看出这次有什么问题吗?
我们可以用光栅表现评估器来改变亮度。在光栅带组合器之后添加一个光栅表现评估器。
创建一个通用的乘法器发布参数,乘法器,默认设置为20:
乘数参数设置。
为每个波段添加以下表达式:
解释 | 表达 |
Red8 | A [0] * $(MULTIPLIER)/ 255 |
Green8 | [1]*(乘数)/ 255美元 |
Blue8 | [2]*(乘数)/ 255美元 |
RasterExpressionEvaluator:这里,我们正在增加像素的亮度,并将每个波段的解释从16位更改为8位。乘数决定了像素的亮度。我们用255除来得到8位范围内的像素值。8位色带的像素值最高可达255(或2^8-1),而16位色带的像素值最高可达65535(或2^16-1)。
6)重新运行,检查,更好?也许不是。
7)在每个rasterbandexpltationcoer之后添加一个AttributeCreator,并创建一个数值排序属性,例如_sort,其值为1表示红色,2表示绿色,3表示蓝色。在光栅波段组合器之前将它们全部输入到一个分类器中。确保红色的值最低,绿色的值次之,蓝色的值最高。
分类器参数
8)运行和检查。现在输出应该很好。尝试调整乘数甚至更好的结果。真正的色彩平衡需要更多,这是不包括在本课程。
9)如果我们想要拍摄红外线图像呢?将红外线连接到红色流,红色连接到绿色流,绿色连接到蓝色流,禁用旧连接并重新运行。这里我们把可见光谱中的所有数据都移到更高的位置。如果你选择了一张有很多植被的图片,你会看到一个相当“红色”的图片,因为树木反射了很多红外线。
红外卫星图像
10)添加一个GeoTIFF写入器,将栅格文件定义设置为自动,并输入栅格平铺作为栅格文件名。运行翻译,使一个本地RGB图像-我们可以使用它的进一步处理或保持当前的工作流程。亚搏在线
11)(可选)切换到高分辨率栅格(通过删除“预览”部分来调整文件路径)来制作高分辨率图像。对于进一步的实验,一定要切换回预览。
注:对于坐标系统信息,有必要使用高分辨率光栅图像。
在这个练习中,我们将利用一个自定义转换器,它可以拉下并剪辑Mapzen的全局DEM的一个子集。你可以阅读更多关于这项服务的信息这里。然后,我们将使用DEM创建一个3D表面,并添加之前创建的彩色卫星图像作为表面的外观。
1)在RasterExpressionEvaluator之后,将MapzenAWSDEMDownloader从FME Hub添加到您现有的工作空间中。在这里,重要的是您使用的图像有一个坐标系统,否则工作空间将失败。请注意,高分辨率图像是用坐标系统信息标记的,而预览没有。
2)设置一些低分辨率(缩放级别8)并运行和检查。
3)增加缩放等级到10。您可能需要增加数量的“最大数量的磁贴下载”。将输出的DEM保存为GeoTIFF格式(如果连接良好且不关心流量,则只需使用转换器)。
4)添加TINGenerator,并且MapzenAWSDEM输出端口连接到积分/线路输入端口。设置表面忍到DEM栅格分辨率(提示:看在定制变压器缩放级别)。
5)添加一个定标器,夸大锡表面的垂直分量。将“z”缩放一个适当的值(取决于位置)—对于BC/California值2.5-4可以工作,对于平坦的区域—10或更多。
6)添加一个外观排字机,将RGB光栅(从RasterExpressionEvaluator输出端口)发送到外观输入端口,TIN面发送到几何输入端口。在纹理坐标生成参数下,将纹理映射类型设置为“From Top View”
AppearanceSetter参数
7)运行。检查DI结果
8)(可选)切换到高分辨率,以获得DI中最优质的最终产品
9)添加OBJ作家,保存的表面。
10)(可选)在Meshlab中检查结果。看起来Meshlab不喜欢大于4096*4096的纹理-如果需要在FME中应用纹理之前重新取样-如果你没有,你可以免费下载Meshlab这里。
最终的工作空间应该如下图所示:
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