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开始:教程:在FME中读取和转换卫星图像下一步:光栅计算和光栅选项板
这是教程:在FME中读取和转换卫星图像.本文将通过使用FME从Sentinel-2收集的单波段光栅图像创建一个RGB图像。还演示了一个由FME云提供的Web服务,它非常适合预览来自陆地卫星和哨兵来源的图像。我们还将展示如何利用AWS托管的Mapzen全球数字高程模型(DEM),快速轻松地创建覆盖卫星图像的三维曲面。
完整工作区(无源数据):geotiff2obj.fmwt公司
1)使用FME,我们可以构建一个为我们进行云/亚搏在线数据过滤的工作流。转到Landsat/Sentinel选择器页面:http://demos.fmeserver.com/landsat-sentinel-selector/.使用该工具可以从您选择的位置查找和下载图像。在本练习中,仅选择Sentinel-2提供者。
首先选择位置。
尝试选择有一些绿色植被的图像(否则NDVI将不可见)。
然后选择一个绿色植被的图像。
2)下载波段2,三,4(bgr)和8(nir)以及它们对同一瓷砖的同一条带的相应预览。在下图中,这包括下载常规的高分辨率b02.jp2,B03.JP2,B04.JP2,B08JP2,从预览文件夹,b02.jp2的预览,B03.JP2,B04.JP2,B08JP2。
查找要下载的文件:上面的工作流程应该可亚搏在线以帮助您找到我们要下载的Sentinel-2图像。在这里,您还可以从联机文件夹/url路径中看到图块名称。在这种情况下,磁贴名称为“10uev”。
3)使用图块名称创建文件夹,把所有的高分辨率波段文件放进去。图块名称位于Sentinel公共图像浏览器的顶部,在上面的图像中,10>u>ev导致文件夹名为10u ev。
4)在tile文件夹中创建一个文件夹,称之为“预览”,将所有预览放入该文件夹(我们将在构建工作区时使用预览进行测试)。
5)在下载页面上,打开JSON元数据文件,查看云和数据覆盖率。
6)使用jpeg 2000(geojp2/gmljp2)格式,使用FME数据检查器检查一些下载的文件。请注意像素值和解释(灰色16)。您还将注意到这些图像大部分是黑色的。如果你仔细看,然而,你可能会注意到有些地方看起来比较轻。本文的下一部分将对如何“照亮”这些进行说明。
注:我们也可以使用AWS阅读器上的Sentinel-2来收集这些图像,而不是本手册的过程。然而,这样做可以更深入地了解图像是如何在线存储的。
现在我们已经将图像下载到您的机器上,我们可以构建一个工作流程,将波段组合在一起并“照亮”图像,使其看起来更像我们应该期待的。亚搏在线
1)打开工作台,添加一个JPEG2000读卡器,读取所有下载的预览文件。确保功能类型是由文件名构成的。预览允许在创建和测试阶段快速处理。对于最终图像,只应调整源文件的路径。
2)四种功能类型出现在画布上后(带区2,三,4,8)添加说明它们代表什么的注释(波段2-蓝色,乐队3 -格林,波段4 -红色,波段8-红外)-这样我们总能看到,我们目前使用的波段。
3)让我们进行实验,我们该怎么处理乐队?我们可以先添加一个Rasterbandcombiner。将所有RGB波段连接到它,运行并检查结果,你能告诉我怎么了吗?
4)在组合之前,让我们先用RasterbandInterpretation胁迫器更改每个波段的解释(蓝色到蓝色16,绿色到绿色16,红色到红色16)运行并检查,你能告诉我这次怎么了吗?
5)我们可以使用RasteExpressionEvaluator更改亮度。在RasterBandCombiner之后添加RasterExpressionEvaluator。
创建公共乘数发布参数,乘数,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 | 表情 |
ReD8 | A[0]*$(乘数)/255 |
格林8 | A[1]*$(乘数)/255 |
蓝8 | A[2]*$(乘数)/255 |
RASTERExpressionEvaluator公司:这里我们增加了像素的亮度,并将每个波段的解释从16位更改为8位。乘数决定像素的亮度。我们除以255得到8位范围内的像素值。8位色带的像素值可以达到255(或2^8-1),而16位色带的像素值可以达到65535(或2^16-1)。
6)重新运行,检查,更好?也许不是。
7)在每个RasterbandInterpretation胁迫器之后添加一个attributeCreator,并创建一个数字排序属性,例如,“排序”的红色值为1,绿色2个,蓝色3个。把它们都放进分梳机前的分梳机。确保红色的值最低,绿色-第二低,蓝色-最高。
分拣机参数
8)运行并检查。现在输出应该看起来不错。尝试调整乘数以获得更好的结果。真正的色彩平衡需要更多,本课程不涉及。
9)如果我们想制作红外图像怎么办?将红外线连接到红流,从红到绿,从绿到蓝,禁用旧连接并重新运行。在这里,我们将所有的数据在可见光谱中移动得更高。如果你选择了一幅植被丰富的图片,你应该能看到相当“红色”的图片,因为树木反射了大量的红外线。
红外卫星图像
10)添加geotiff writer,将“光栅文件定义”设置为“自动”,并输入光栅文件名的光栅图块。运行翻译以生成本地RGB图像-我们可以使用它进行进一步处理或保留当前工作流。亚搏在线
11)(可选)切换到高分辨率光栅(通过删除“预览”部分调整文件路径)以生成高分辨率图像。为了进一步的实验,确保切换回预览。
坐标系信息注释,必须使用高分辨率光栅图像。
在本练习中,我们将利用一个定制的变换器,该变换器可以下拉并剪切mapzen的全局DEM的一个子集。您可以阅读有关服务的更多信息在这里.然后,我们将使用DEM创建一个三维曲面,并将先前创建的彩色卫星图像作为外观添加到曲面中。
1)在RasteExpressionEvaluator之后,将MapzenawsdemDownloader从FME Hub添加到现有工作区。重要的是,您使用的图像有一个坐标系,否则工作区将失败。请注意,高分辨率图像标记有坐标系信息,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)将缩放级别增加到10。您可能需要增加“要下载的最大瓷砖数量”的数量。将输出DEM保存为geotiff格式(或者,如果您的连接良好且不关心流量,只需使用变压器)。
4)增加发电机,并将mapzenawsdem输出端口连接到点/线输入端口。将表面公差设置为DEM光栅分辨率(暗示:查看自定义转换器中的缩放级别)。
5)添加定标器以放大锡表面的垂直分量。按适当的值缩放“Z”(取决于位置)-对于BC/California值2.5-4,效果良好,对于平坦区域-10甚至更多。
6)增加外观设计,将RGB光栅(从RasteExpressionEvaluator输出端口)发送到外观输入端口,三角网表面到几何输入端口。在纹理坐标生成参数下,将纹理映射类型设置为“从俯视图”
外观参数
7)运行。在DI中检查结果
8)(可选)切换到高分辨率以获得DI中最佳质量的最终产品
9)添加obj writer,保存曲面。
10)(可选)在Meshlab中检查结果。看起来meshlab不喜欢大于4096*4096的纹理-必要时在FME中应用纹理之前重新取样-如果没有,可以免费下载meshlab在这里.
最终工作区应如下所示:
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