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开始:教程:阅读和改造的卫星图像FME| Next:栅格计算和光栅调色板
这是第三条教程: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。也证明是一个FME云提供的web服务,这是极好的来自陆地卫星和Sentinel源预览图像。我们也将告诉你如何可以快速轻松地创建与趁着AWS的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)。
完整的工作区(无源的数据):geotiff2obj.fmwt
1)使用FME,我们可以建立一个工作流程,做云计算/数据过亚搏在线滤我们。转到陆地卫星/哨兵选择页面:http://demos.fmeserver.com/landsat-sentinel-selector/。使用工具查找并从您选择的位置下载图像。对于这个练习的目的,只选择哨兵-2提供商。
首先选择的位置。
尽量选择一个图像,其中有一些绿色植被(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:上面的工作流程可以帮亚搏在线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)使文件夹瓷砖文件夹中,把它叫做“预览”,把所有的预览到该文件夹(我们将使用预览测试,同时建立工作区)。
5)此外,虽然下载页面上,开拓JSON元数据文件,并看看云计算和数据覆盖。
6)检查了几个与FME数据检查使用JPEG 2000(GeoJP2 / GMLJP2)格式下载的文件。请注意,像素值和解释(GRAY16)。您还会注意到的是,图像显得偏黑。如果你仔细观察,但是,您可能会注意到有这似乎有点打火机来的地方。本文的下一部分将阐明如何“照亮”这一些轻。
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,我们已经有了下载到你的机器,我们可以建立一个工作流程将其带相结合和“亮”的形象,所以它看起来更像是我们应该期待什么样的图像。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)一旦四个功能类型出现在画布(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,乐队 - 红外8) - 此 way we always see, which bands we currently use.
3)我们的实验,我们应该做的乐队?我们可以通过添加RasterBandCombiner开始。所有RGB带连接到它,运行和检查结果,你能告诉什么是错的?
4)让我们改变使用RasterBandInterpretationCoercer每个波段的解释合并(蓝Blue16,绿色Green16和红Red16)之前,运行和检查,你可以告诉什么是错的这个时间呢?
5)我们可以改变RasterExpressionEvaluator亮度。在RasterBandCombiner后添加RasterExpressionEvaluator。
创建一个共同的乘数公布的参数,倍频,默认设置为20:
乘数参数设置。
添加各频段的以下表述:
解释 | 表达式 |
Red8 | [0]*(乘数)/ 255美元 |
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?也许不吧。
7)加入每个RasterBandInterpretationCoercer的后一个AttributeCreator并创建一个数字排序属性,例如_sort以1对红色,2和用于蓝色的值对于绿3。养活他们所有进入RasterBandCombiner前浏览。确保红色的有最低值,绿色 - 倒数第二,蓝 - 最高。
分类器参数
8)运行和检查。现在,输出应该不错。尝试调整乘数甚至更好的结果。真实色彩平衡需要更多的,它是不包括在这门课程。
9)如果我们想什么让红外图像?连接红外红流,红到绿流,绿蓝流,停用旧的连接,然后重新运行。在这里,我们有点整体平移在可见光谱更高的数据。如果您已经选择的图像有很多植物,你应该看到不少“红色”形象树反映了大量的红外光。
红外卫星图像
10)添加的GeoTIFF作家,设置光栅文件定义为自动和输入光栅文件名光栅瓦。运行转换,使当地的RGB图像 - 我们可以用它进行进一步处理或保持当前的工作流程。亚搏在线
11)(可选)切换到高分辨率的光栅(通过用于制备高分辨率的图像去除“预览”部分)调整的文件路径。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,我们将采取哪些拉下来,剪辑Mapzen的全球数字高程模型的一个子集的自定义变压器的优势。你可以阅读更多有关服务在这里。然后,我们将使用DEM创建一个三维表面,并添加先前创建彩色卫星图像作为外观面。
1)从FME枢纽的RasterExpressionEvaluator后添加MapzenAWSDEMDownloader到您现有的工作区。这里重要的是,你正在使用的图像具有坐标系统,否则工作空间将失败。请注意,高分辨率的图像标记坐标系统的信息,而预览都没有。
2)设置一些低分辨率(缩放级别8)运行和检查。
3)增加缩放级别为10。您可能需要增加数量为“瓷砖下载的最大数量”。保存输出DEM为GeoTIFF文件格式(或只使用变压器,如果你的连接是否良好,并不在乎流量)。
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:查看自定义转换器中的缩放级别)。
5)加入一个定标器,以夸大锡表面的垂直分量。规模“Z”通过一个合适的值(取决于位置) - 用于BC /加利福尼亚值2.5-4工作良好,为平坦的区域 - 10或甚至更多。
6)添加AppearanceSetter,发送(从RasterExpressionEvaluator输出端口)的RGB光栅到外观端口输入,锡面几何体输入端口。在纹理坐标生成参数,设置纹理映射类型为“从顶视图”
AppearanceSetter参数
7)运行。在检查结果DI
8)(可选)切换到高分辨率获得在DI最优质的最终产品
9)添加OBJ作家,保存的表面。
10)(可选)在Meshlab检查结果。看起来Meshlab不喜欢纹理比4096 * 4096大 - 如果有必要施加纹在FME之前重新取样 - 如果你没有它,你可以下载MeshLab免费在这里。
最终的工作区应类似于下面的内容:
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