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このコードを適応させて、LANDSAT衛星画像をGrass GISにインポートするPythonコードを作成しようとしています：http：//grass.osgeo.org/wiki/LANDSAT

LANDSATタイルはフォルダーとしてダウンロードされ、各フォルダーには7つのtiff画像（バンド1〜7）が含まれています。したがって、いくつかのサブディレクトリ（LANDSATタイルごとに1つ）を含むディレクトリがあります。

現在の私のコードは次のとおりです。

次のエラーが発生します。

誰かが何が起こっているのか、それを修正するために私が何をする必要があるのか​​を説明したり、代替案を提案したりできますか？ありがとう。

複数の Landsat 画像のシーン ID を取得する必要があります。画像のメタデータは、xml ファイルに含まれています。

次のコードは、metaData 内のすべてのノード (browseAvailable、browseURL、sceneID) をリストしますが、本当にやりたいことは、シーン ID のリストを取得することです。

Python xml.etree.ElementTree で説明されているツールを使用してみましたが、成功しませんでした。上記のコードをシーンIDのみを返すように適応させるのを手伝ってくれる人はいますか?

Python でいくつかのラスター データに回帰ツリー アルゴリズムを構築して実装しようとしていますが、最適な方法が見つからないようです。私がやろうとしていることを説明しようとします：

私が望む出力は、値が湖の深さを表すラスター イメージです。これを depth.tif と呼びます。それぞれが異なるランドサット バンドの反射率値を表す一連のラスター イメージがあります。[B1.tif、B2.tif、...、B7.tif] は、湖の深さを予測するための独立変数として使用したいと考えています。

私のトレーニング データには、既知の湖の深さの ~6000 ポイントのシェープファイルがあります。ツリーを作成するために、それらの各ポイントに対応する反射率の値を抽出し、それをテーブルにエクスポートしました。次に、機械学習ソフトウェアである weka でそのテーブルを使用して、一連の反射率値に基づいて深度値を予測する 600 ブランチの回帰ツリーを作成しました。しかし、ツリーが非常に大きいため、Python で手動で記述することはできません。Python で weka を使用できるように python-weka-wrapper モジュールに遭遇しましたが、ラスター部分全体に行き詰まりました。私のデータには余分な次元があるため (配列に変換された場合、各独立変数は実際には、すべての例のように値の行ではなく、ncolumns x nrows の値のセットになります)、それができるかどうかわかりません私が欲しいもの。weka-python-wrapper のすべての例では、

明確にするために、トレーニング データを使用したいと思います (現在はポイント シェープファイル/テーブルですが、必要に応じて、反射率ラスターと同じサイズのラスターに変換できます。一部のセルを除いてすべてのセルにデータはありません)。反射率ラスターを使用して深度を予測する回帰ツリーを構築します。次に、そのツリーを同じ反射率ラスターのセットに適用して、どこでも予測された深度値のラスターを取得したいと考えています。

これは紛らわしいと思います。説明がうまくできていない可能性があります。私は、オープンソースである限り、sklearn などの Python で weka を実装しようとするだけでなく、他のオプションにもオープンです。私の質問は、私が説明したことを実行できるかということです。ターゲット値 (深さ) が連続的で離散クラスではないことを除いて、画像分類に非常に似ているため、できると確信していますが、これまでのところ失敗しています。もしそうなら、最良/最も簡単な方法は何ですか?また/または役立つ例はありますか?

ありがとう

Landsat 7 を使用して、地表由来の温度を計算しています。
変換の背後にある主な概念は理解していますが、放射率をモデルに組み込む方法について混乱しています。
私は計算にモデル ビルダーを使用しており、計器ゲイン、バイアス オフセット、ランドサット K1、およびランドサット K2 補正変数を使用するいくつかのモジュールを作成しました。
DN もラディアンス値に変換しました。

ここで、最後の、おそらく (私にとって) 最も紛らわしい部分である放射率を考慮に入れる必要があります。
NDVI を使用して放射率を計算したいと思います。
NDVI レイヤー (band4-band3)/(band4+ band3) を計算するモデル プロシージャを作成しました。
また、[NDVI - NDVI_min]/[NDVI_max-NDVI_min]^2 で計算される植生の割合である Pv も計算しました。
今、植生被覆法を使用することで、必要なのは Ev と Eg だけです。
これらの値を見つけてセルあたりの全放射率を計算する方法がわかりません。

放射率を配合に組み込む方法について、何か考えがある人はいますか?
この値を導き出す方法について少し混乱しています...

202 行 201 列のラスター マップがあります。このマップには、ピクセル値が 0 のグリッドがいくつかあります。すべてのピクセル値 0 グリッドの座標を返す関数を書きたいです。どうすればよいでしょうか。ループとwhileループですが、常にTRUE/FALSEと表示されますが、ここに私のサンプルコードが必要です

RI の Landsat8 パッケージのコマンドを R コンソールで実行できることを確認しました。これらのコマンドを Java から R スクリプトで渡したいと考えています。

reflcon()、reclassify() などの landsat8 コマンドを java から R に渡したいのですが、landsat8 バンドを Java から R への入力として渡す方法がわかりません。例のより良いリンクを提案できますか

Landsat 8 の画像を取得するために、USGS に日付ごとに自動的にリクエストを送信する方法はありますか? 実際には、Earthexplorer Web インターフェイスを介して USGD に一括リクエストを送信することにより、これを手動で行っています。さらに、ランドサット 8 画像から情報を抽出するために使用できる R コードはありますか? (すでに Landsat パッケージがあることは知っています)

衛星画像の NDVI を使用した灌漑インベントリの場合、Landsat 8 画像を DN から反射率に変換する必要があります。R には、変換する関数を持つ 2 つのパッケージ (Landsat と Landsat8) がありますが、これらの関数の出力は大きな「数値」クラスにあります。

入力が異なります: SpatialGridDataframe (関数の説明を参照)。両方の方法を試しましたが、それらをラスターまたは SpatialGridDataframe に変換することはできません。「数値」クラスは、さらなる計算 (NDVI、画像補正、またはプロット) には適していません。これを変換する方法はありますか?助けてもらえますか?

ありがとう！