斯潘8
斯潘4
这是在FME教程中读取和转换卫星图像.这个练习相当高级。它将覆盖钻头面罩,位移位和逻辑运算。在这里,我们将查看由陆地卫星收集和计算的一些补充信息,以帮助进行数据质量评估(QA)。您可以阅读更多有关使用Landsat的QA的信息。陆地卫星引导.
首先下载并提取landsatmask.zip。在数据检查器中检查LC80470252014 258LGN00_Bqa.tif。交替地,使用您在之前练习中所学的内容来查找您自己的Landsat QA光栅(在AWS阅读器上使用Landsat-8陆地卫星哨兵选择器)检查像素值,注意数值不一致,类似于我们在上一个调色板练习中创建的,然而,您还应该注意到没有调色板。
这里的整数实际上只是二进制字符串的表示,其中每个0或1(或对)都有特定的含义。
使用一个简单的4位示例:
整数-二进制字符串0-0000 1-0001 2-0010 3-0011 4-0100
我们可以说,例如,右边的第一位(0或1)表示:
存在数据:0=nodata,1 =数据,第二点可能意味着下雪,第三个云,第四个-水。
如果我们看上面的整数“3”,我们可以根据0011二进制sting说:从右到左-是的,我们有数据(1)。对,检测到有雪(1),没有云(0)也没有水(0)。
这是一个方便的在线服务,可以将十进制转换为二进制并返回.尝试将它与来自qa图像的几个像素值一起使用。
1)添加遮罩文件,LC80470252014 258LGN00 Bqa.tif,如果要使用geotiff reader工作台(为了更快地处理,可以使用.ovr文件)
2)添加一个RasterInterpretation胁迫器,将灰色16波段转换为uint16。
3)从FME集线器添加一个uintasbinPaletteAdder自定义变压器
4)右键单击uintasbinPaletteadder,然后单击“编辑”查看它的功能,这里有很多,但特别是看看attributeCreator 7。这里我们看到一个非常可怕的表情:
@评价(@evalu((((((@int64(@value(U提升))>>15)&1)@评价(((((@int64(@value((U提升))>>14)&1)@评价(((((@int64(@value(U提升))>>13)>>13)&1)@评价((((@int64(@value((U提升))>>12)&1)@评价((((((@int64(@value((U提升))>>11)&1)@评价((((((@int64((((((((((((((@价值(U提升))))))>>>>14)>>14)&1)&1)&评价(((((((@int64((@9)&1)@评估(@Int64(@Value)(_>>8)&1)@评估(((@Int64(@value(\u提升))>>7)&1)@评估((((@Int64(@value(\u提升))>>6)&1)@评估((((@Int64(@value(\u提升))>>5)&1)@评估((((@Int64(@value(\u提升))>>4)&1)@评估((((((@Int64(@value((\u提升))>>4)&1)@评估(((((@Int64(@value(((((\u提升))))>>4)>>4)&1)@评估(((((((((@Int64((@价值((((((((((@U值(_Elevation))>>1)&1)@评估(@Int64(@ValUe(_Elevation))&1)))
虽然它看起来很吓人,但实际上它是一个非常简单的表达式的串联,使用位操作.以其中一部分为例,我们可以发现:
@值(_Elevation))>>3)&1
_在本例中,高程是我们在本例中的像素值,假设我们有216。这对应于二进制值“11011000”(您可以使用上面的转换器检查)。
下一部分(216>>3)执行逻辑位右移操作它将二进制文件右移三位,使11011000(或十进制216)变为00011011(或十进制27)。
最后一部分(27&1)使用位逻辑与运算.我们将11011(27不带前导0)与00001进行比较。这将导致值为00001(或只有1而没有前导0)。
把所有的表达式放在一起,我们得到16个表达式中每一个的0或1,连接的结果是原始像素值的二进制字符串。然后将二进制数传递到StingFormatter开关,在需要的地方创建前导0,将该数填充到16位。
注:对于一个简单的例子,您可以查看suppl simplebitshift&logicaloperations.fmw。使用这个工作区进行实验,并使用在线二进制转换器检查结果。尝试测试其他一些位逻辑运算符,看看它们是如何工作的(-&^~)。
每个位代表以下内容:
你也可以看看这个陆地卫星的PDF指南有关如何解释位的更多信息,请参阅。
5)用调色板检查页面,分析一些字符串的含义。将检查器和/或记录器连接到自定义转换器并运行该进程(日志窗口将显示调色板)。
6)让我们为这个添加一些颜色。添加一个属性创建器,并通过复制以下文本或为某些值键入rgb-triad来创建调色板:
RGB241 0,0020480 0,0020512 0255020516 20025523552 12717228672 255127255228704 255127255336864 12717236896 0255039936 127172745056 255127255553248 255127053280 255127061440 255127,0
7)使用Rasterpaletteadder添加调色板,跑,检查结果,编辑并使用一些值进行实验以显示差异。将遮罩与预览图像进行比较,以查看质量控制带的精度。您的最终输出应该如下所示:
处理的位掩码:在右侧的“要素信息”窗口中,我们可以看到光栅有两个选项板,一个包含二进制字符串,另一个使用我们创建的RGB颜色。大部分图像为绿色,相当于对植被的高度信任,我们还看到了一些由灰色代表的冰雪的探测,在右上角的区域,我们可以看到一些粉红色,代表卷云的存在。
最终的工作区应该是这样的。您也可以从.zip中打开landsatmask.fmw来检查参数。
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