干货分享 | 使用 ChatGPT 和 Python 分析 Sentinel 2图像

Sentinel 2 是一个卫星系统,可提供地球表面的高分辨率多光谱图像。这些图像包含大量信息,可用于监测土地利用、植被、水资源和许多其他环境因素的变化。分析 Sentinel 2 图像可能是一项艰巨的任务,但在 ChatGPT 和 Python 的帮助下,它可以变得更加简单和高效。在本文中,我们将讨论如何使用 ChatGPT 分析 Sentinel 2 图像,我们将提供一些 Python 示例代码以帮助您入门。本文中的代码是由 chatGPT 创建的。在我们开始之前,请务必注意分析哨兵2图像需要对遥感概念和技术有一定的了解。但是,如果您是遥感新手,请不要担心!网上有大量资源可帮助您入门。此外,Python 有许多库可以使使用 Sentinel 2 图像变得更加容易,包括rasterio、geopandas和matplotlib。分析 Sentinel 2 图像时的主要任务之一是从可用的各种光谱带中提取信息。共有13 个波段,从可见光谱(波段2、3、4)到短波红外(波段11、12)。每个波段提供有关地球表面不同特征的信息,通过以各种方式组合这些波段,我们可以提取更多信息。例如,波段4、3和2的组合通常用于创建以鲜红色突出植被的假彩色图像。

尝试向 ChatGPT 发送一个简单的提示:

Sentinel 2 图像中有多少波段?

回答:

Sentinel-2影像有13个光谱波段,编号从1到13。波段涵盖从可见光到短波红外光谱的波长范围,如下:

波段 1 (B1):443 nm(沿海气溶胶)

波段 2 (B2):490 nm(蓝色)

波段 3 (B3):560 nm(绿色)

波段 4 (B4):665 nm(红色)

波段 5 (B5):705 nm(植被红边)

波段 6 (B6):740 nm(植被红边)

波段 7 (B7):783 nm(植被红边)

波段 8 (B8):842 nm(近红外)

波段 8A (B8A):865 nm(窄带近红外)

波段 9 (B9):940 nm(短波红外)

波段 10 (B10):1375 nm(短波红外)

波段 11 (B11):1610 nm(短波红外)

波段 12 (B12):2190 nm(短波红外)

这些波段的组合允许分析地球表面的各种特征,例如土地覆盖、植被健康和水质。

要开始分析哨兵2图像,我们首先需要下载数据。欧洲航天局通过其哥白尼开放访问中心提供免费访问哨兵2图像的权限。下载数据后,我们可以使用 Python读取数据并提取我们需要的信息。试试这个要开始分析哨兵2图像,我们首先需要下载数据。欧洲航天局通过其哥白尼开放访问中心提供免费访问哨兵2图像的权限。下载数据后,我们可以使用Python读取数据并提取我们需要的信息。试试这个 promt to chatGPT:当然!下面是一个示例 Python 代码,用于打开 Sentinel-2 光栅文件并使用以下方法绘制假彩色合成图rasterio:import rasterio

from rasterio.plot import show

# Open the Sentinel-2 raster filewith rasterio.open(path/to/raster/file.tif

) as src:

    # Read the red, green, and blue bands

    red = src.read(4)

    green = src.read(3)

    blue = src.read(2)

    # Create a false color composite by stacking the red, green, and blue bands

    false_color = np.stack((red, green, blue))

    # Plot the false color composite    show(false_color, cmap=terrain

)

在此示例中,我们使用该rasterio包打开 Sentinel-2 光栅文件,读取红色、绿色和蓝色波段,将它们堆叠在一起以创建假彩色合成,并使用 .plot 绘制结果rasterio.plot.show()。该cmap参数用于指定绘图的颜色图。在这里,我们使用terrain颜色图,但您可以选择您喜欢的任何其他颜色图。此代码读取图像的红色、绿色和蓝色波段,并通过将它们堆叠在一起来创建假色合成。然后可以使用模块show中的函数显示生成的图像rasterio.plot。一旦我们将 Sentinel 2 图像加载到 Python 中,我们就可以开始从中提取信息。例如,我们可以计算归一化差异植被指数(NDVI),这是量化植被健康的常用指标。

试试这个提示:

用于计算 `NDVI` 和按光栅绘制的 `python` 代码?

回答:

当然!rasterio以下是使用 计算 `Sentinel-2` 栅格文件的归一化差异植被指数 (NDVI)并绘制结果的示例 Python 代码:

代码如下:

import rasterio

import numpy as np

from rasterio.plot import show

# Open the Sentinel-2 raster filewith rasterio.open(path/to/raster/file.tif

) as src:

    # Read the red and near-infrared bands

    red = src.read(4)

    nir = src.read(8)

    # Calculate the NDVI

    ndvi = (nir – red) / (nir + red)

    # Plot the NDVI    show(ndvi, cmap=RdYlGn

)

在这个例子中,我们使用rasterio包打开 Sentinel-2 栅格文件,读取红色和近红外波段,使用公式计算 NDVI (nir – red) / (nir + red),并使用绘制结果rasterio.plot.show()。该cmap参数用于指定绘图的颜色图。在这里,我们使用RdYlGn常用于 NDVI 图的颜色图,但您可以选择您喜欢的任何其他颜色图。

转载自点点GIS

文章仅代表作者观点,与本公众号无关,版权归原作者所有

原文标题:使用 ChatGPT 和 Python 分析 Sentinel 2 图像。

图文编辑:李宜璇 连昭阳

审编:胡瑞 廖辞霏

终审:张珂 徐振 姜榕 杨艺凝

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