当前位置: 首页 > news >正文

Landsat8中*_MTL.txt文件详解

01 什么是*_MTL.txt文件?

所有的Landsat8 1级数据产品中均包含MTL.txt(Metadata File)文件。Landsat MTL文件包含对数据的系统搜索和归档分类有益的信息。该文件还包含关于数据处理和恶对增强陆地卫星数据有重要价值的信息(例如转换为反射率和辐射亮度)。

现在以地理空间数据云的如下图像对*_MTL.txt进行说明。

02 MTL文件内容说明

上述有两个需要说明的点,均参考GEE学习03-Landsat卫星数据标识详解 - 知乎 (zhihu.com)

T1(Tier 1):

具有最高数据质量的Landsat影像被放入T1,并被认为适合于时间序列分析

T1存放的是L1TP(Level-1 Precision and Terrain)处理等级的数据。

L1TP等级数据包括辐射定标和使用地面控制点 (GCP) 和数字高程模型 (DEM) 数据进行的正射校正(正射校正是几何校正的最高级别),以校正地形位移,所采用的地面控制点来自 Global Land Survey 2000 (GLS2000) 数据集。

该等级数据具有良好的辐射特征,并且在不同的 Landsat 传感器之间进行了相互校准。T1等级影像的地理配准是一致的,校正的均方根误差(RMSE)在12米之内。

Collection 1:

“Collection 1”与“Collection 2”是USGS对Landsat数据进行的两次不同的处理所形成的采用分级结构管理的数据集。其中,Collection 1是2016年整理形成的。Landsat Collection 2是2020年发布的。Landsat Collection 2 标志着USGS对 Landsat 档案进行的第二次重大再处理工作,它带来了多项数据产品改进,这些改进利用了数据处理、算法开发以及数据访问和分发能力方面的最新进展。

MTL.txt文件中还有部分内容由于专业能力有限无法进行讲述。


如果有问题,欢迎一起探讨.

<p>炒茄子</p>

相关文章:

Landsat8中*_MTL.txt文件详解

01 什么是*_MTL.txt文件&#xff1f;所有的Landsat8 1级数据产品中均包含MTL.txt(Metadata File)文件。Landsat MTL文件包含对数据的系统搜索和归档分类有益的信息。该文件还包含关于数据处理和恶对增强陆地卫星数据有重要价值的信息&#xff08;例如转换为反射率和辐射亮度&am…...

好的提高代码质量的方法有哪些?有什么经验和技巧?

用于确保代码质量的6个高层策略&#xff1a; 1 编写易于理解的代码 考虑如下这段文本。我们有意地使其变得难以理解&#xff0c;因此&#xff0c;不要浪费太多时间去解读。粗略地读一遍&#xff0c;尽可能吸收其中的内容。 〓ts〓取一个碗&#xff0c;我们现在称之为A。取一…...

yum保留安装包

一. 用downloadonly下载 1.1 处理依赖关系自动下载到/tmp/pages目录&#xff0c;pages这个目录会自动创建 yum install --downloadonly --downloaddir/tmp/pages ceph-deploy注意&#xff0c;如果下载的包包含了任何没有满足的依赖关系&#xff0c;yum将会把所有的依赖关系包下…...

ERP系统哪家比较好?

ERP系统哪家好&#xff1f;在选择ERP系统时&#xff0c;我们可以按照这三个维度&#xff0c;然后再按照需求去选择ERP系统。 市面上ERP软件大概可以分为三大类&#xff1a; ① 标准ERP应用&#xff1a;功能比较固定&#xff0c;难以满足个性化需求&#xff0c;二次开发难度很高…...

Python读写mdb文件的实战代码

大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理…...

MAC和IP地址在字符串形式、数字形式和byte数组中的转换

MAC地址 mac地址作为网卡的物理地址,有6个byte的长度。在实际表示形式上,以每个字节的16进制,中间用冒号隔开,比如:“01:02:03:04:05:06”。这就是mac地址的字符串形式 而在网络通信传输中,需要对mac地址从字符串形式转换为数字形式或byte数组形式发送。并且网络上传输…...

时间轮来优化定时器

在raft协议中&#xff0c; 会初始化三个计时器是和选举有关的&#xff1a; voteTimer&#xff1a;这个timer负责定期的检查&#xff0c;如果当前的state的状态是候选者&#xff08;STATE_CANDIDATE&#xff09;&#xff0c;那么就会发起选举 electionTimer&#xff1a;在一定时…...

《和AI交朋友》教学设计——初识人工智能

创新整合点 &#xff08;1借助编程软件的机器学习扩展&#xff0c;使学生初步体验建立训练模型&#xff0c;让电脑进行学习的过程&#xff0c;进而感受人工智能的核心技术之一。 &#xff08;2&#xff09;借助编程软件的人工智能服务&#xff0c; 在编写程序时使用语音交互模块…...

机载雷达的时间简史

从地基起步 蝙蝠&#xff0c;虽然像人一样拥有双眼&#xff0c;但它看起东西来&#xff0c;用到的却不是眼睛。蝙蝠从鼻子里发出的超声波在传输过程中遇到物体后会立刻反弹&#xff0c;根据声波发射和回波接收之间的时间差&#xff0c;蝙蝠就可以轻易地判断出物体的位置。这一工…...

2018年MathorCup数学建模A题矿相特征迁移规律研究解题全过程文档及程序

2018年第八届MathorCup高校数学建模挑战赛 A题 矿相特征迁移规律研究 原题再现&#xff1a; 背景材料:   球团矿具有含铁品位高、粒度均匀、还原性能好、机械强度高、微气孔多等特性, 是高炉炼铁的重要原料之一。近年来国内外普遍认识到球团矿高温状态下冶金性能是评价炉料…...

如何在 Python 中创建对象列表

Python 中要创建对象列表&#xff1a; 声明一个新变量并将其初始化为一个空列表。使用 for 循环迭代范围对象。实例化一个类以在每次迭代时创建一个对象。将每个对象附加到列表中。 class Employee():def __init__(self, id):self.id idlist_of_objects []for i in range(5…...

Canny算法原理和应用

Canny算法的原理使用高斯滤波器滤波使用 Sobel 滤波器滤波获得在 x 和 y 方向上的输出&#xff0c;在此基础上求出梯度的强度和梯度的角度edge为边缘强度&#xff0c;tan为梯度方向上图表示的是中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向&#xff08;任一点的边缘与梯度向量正交&am…...

数据挖掘(2.2)--数据预处理

目录 二、数据描述 1.描述数据中心趋势 1.1平均值和截断均值 1.2加权平均值 1.3中位数&#xff08;Median&#xff09;和众数(Mode) 2.描述数据的分散程度 2.1箱线图 2.2方差和标准差 2.3正态分布 3.数据清洗 3.1数据缺失的处理 3.2数据清洗 二、数据描述 描述数…...

JVM堆与堆调优以及出现OOM如何排查

调优的位置——堆 Heap&#xff0c;一个JVM只有一个堆内存&#xff0c;堆内存的大小是可以调节的。 类加载器读取了类文件后&#xff0c;一般会把什么东西放到堆中?类&#xff0c;方法&#xff0c;常量&#xff0c;变量~&#xff0c;保存我们所有引用类型的真实对象; 堆内存中…...

Springboot——自定义Filter使用测试总结

文章目录前言自定义过滤器并验证关于排除某些请求的方式创建测试接口请求测试验证异常过滤器的执行流程注意事项资料参考前言 在Java-web的开发领域&#xff0c;对于过滤器和拦截器用处还是很多&#xff0c;但两者的概念却极易混淆。 过滤器和拦截器都是采用AOP的核心思想&am…...

软件测试(进阶篇)(1)

一)如何根据需求来设计测试用例&#xff1f; 1)验证功能的正确性&#xff0c;合理性&#xff0c;无二义性&#xff0c;逻辑要正确 2)分析需求&#xff0c;细化需求&#xff0c;从需求中提取出测试项&#xff0c;根据测试项找到测试点&#xff0c;根据测试点具体的来进行设计测试…...

(七十三)大白话深入探索多表关联的SQL语句到底是如何执行的?(1)

今天我们来继续跟大家聊聊多表关联语句是如何执行的这个问题&#xff0c;上次讲了一个最最基础的两个表关联的语句和执行过程&#xff0c;其实今天我们稍微来复习一下&#xff0c;然后接着上次的内容&#xff0c;引入一个“内连接”的概念来。 假设我们有一个员工表&#xff0…...

SYSU程设c++(第三周) 对象类、类的成员、类与结构体的区别、类的静态成员

对象&类 类用于指定对象的形式&#xff0c;它包含数据的表示方法和用于处理数据的方法。 • 类中的数据和方法称为类的成员。 • 函数在一个类中也被称为类的成员。 定义一个类&#xff0c;其效果是定义一个数据类型的蓝图。它定义了类的对象包括了什么&#xff0c;以及可…...

Redis管道

目录 1、什么是管道&#xff1f; 2、案例演示 3、注意事项 4、面试题 1、什么是管道&#xff1f; 管道&#xff08;pipeline&#xff09;可以一次性发送多条命令给服务端&#xff0c;服务端依次处理完&#xff0c;通过一条响应一次性将结果返回&#xff0c;减少 IO 的次数&…...

conda的共用package[硬链接]@pytorch和tensorflow装在同一个环境里好不好?

文章目录refpackage复用(指定同版本)conda install 比pip install 更可能节省空间pytorch和tensorflow装在同一个环境里?导入依赖导入依赖试验ref python - Can packages be shared across Anaconda environments? - Stack OverflowManaging environments — conda 23.1.0.p…...

「Vue面试题」动态给vue的data添加一个新的属性时会发生什么?怎样去解决的?

一、直接添加属性的问题 我们从一个例子开始 定义一个p标签&#xff0c;通过v-for指令进行遍历 然后给botton标签绑定点击事件&#xff0c;我们预期点击按钮时&#xff0c;数据新增一个属性&#xff0c;界面也 新增一行 <p v-for"(value,key) in item" :key&q…...

Flutter-Scaffold组件

在Flutter开发当中&#xff0c;我们可能会遇到以下的需求&#xff1a;实现页面组合使用&#xff0c;比如说有悬浮按钮、顶部菜单栏、左右抽屉侧边栏、底部导航栏等等效果。Scaffold组件可以帮我们实现上面需求说的效果。这篇博客主要分享容器组件的Scaffold组件的使用&#xff…...

Postman简介及接口测试流程(小菜鸟攻略)

目录 前言 一、常见接口 二、前端和后端 三、什么是接口测试 四、接口组成 1、接口说明 2、调用url 3、请求方法&#xff08;get\post&#xff09; 4、请求参数、参数类型、请求参数说明 5、返回参数说明 五、为什么要做接口测试 本章主要介绍如何使用postman做接口…...

kubebuilder注释

标记语法Empty kubebuilder:validation:Optional&#xff1a;空标记像命令行中的布尔标记位-- 仅仅是指定他们来开启某些行为。Anonymous kubebuilder:validation:MaxItems2&#xff1a;匿名标记使用单个值作为参数。Multioption kubebuilder:printcolumn:JSONPath".statu…...

java日志

日志是软件开发的重要组成部分。一个精心编写的日志代码提供快速的调试&#xff0c;维护方便&#xff0c;以及应用程序的运行时信息结构化存储。日志记录确实也有它的缺点。它可以减缓的应用程序Log4jLog4j是Apache的一个开放源代码项目&#xff0c;通过使用Log4j&#xff0c;我…...

研发中台拆分过程的一些心得总结

背景在 21 年&#xff0c;中台拆分在 21 年&#xff0c;以下为中台拆分的过程心得&#xff0c;带有一定的主观&#xff0c;偏向于中小团队中台建设参考&#xff08;这里的中小团队指 3-100 人的团队&#xff09;&#xff0c;对于大型团队不太适用&#xff0c;毕竟大型团队人中 …...

HTTP介绍

HTTP1、简介HTTP概念&#xff1a;HyperText Transfer Protocol&#xff0c;超文本传输协议&#xff0c;规定了浏览器和服务器之间数据传输的规则。数据传输的规则指的是请求数据和响应数据需要按照指定的格式进行传输。如果想知道具体的格式&#xff0c;可以打开浏览器&#xf…...

10 卷积神经网络及python实现

1 卷积神经网络简介 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)由LeCun在上世纪90年代提出。 LeCun Y., Bottou L., Bengio Y., and Haffner P., Gradient-based learning applied to document recognition, Proceedings of the IEEE, pp. 1-7, 1998. 卷积核和特征图&…...

【立体匹配论文阅读】AANet: Adaptive Aggregation Network for Efficient Stereo Matching

Authors: Haofei Xu, Juyong Zhang Link: https://arxiv.org/abs/2004.09548 Years: 2020 Credit Novelty and Question set up 主流的立体匹配模型的代价聚合操作主要用了3D卷积&#xff0c;这部分操作的算力和内存消耗过大&#xff0c;因此作者提出一种新的模型AANet&#x…...

服务器防入侵攻击,安全加固措施

服务器防入侵攻击&#xff0c;安全加固措施当服务器被入侵&#xff0c;被攻击的时候&#xff0c;很多服务器维护人员不懂得如何去防止入侵&#xff0c;防止黑客的攻击&#xff0c;只能眼巴巴的看着服务器被任意的攻击&#xff0c;给服务器上的网站造成严重的经济损失&#xff0…...